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| 024 | 7 | _ | |a 10.34734/FZJ-2025-03151 |2 datacite_doi |
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| 100 | 1 | _ | |a Kuhles, Gianna |0 P:(DE-Juel1)187476 |b 0 |e Corresponding author |
| 111 | 2 | _ | |a 24. Wissenschaftliches Symposium des dbs e. V. |c Köln |d 2025-03-14 - 2025-03-15 |w Germany |
| 245 | _ | _ | |a SpExNeuro –Erforschung funktioneller Gehirnmechanismen der Verbindung zwischen Sprache und Exekutivfunktionen |
| 260 | _ | _ | |c 2025 |
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| 500 | _ | _ | |a Förderung:Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, GE 2835/2–1, EI 816/16-1 and EI 816/21-1), National Institute of Mental Health (R01-MH074457), Helmholtz Portfolio Theme "Supercomputing and Modeling for the HumanBrain", Virtual Brain Cloud (EU H2020, no. 826421) & National Institute on Aging (R01AG067103). |
| 520 | _ | _ | |a Theoretischer HintergrundExekutive Funktionen (EF), die primär die Domänen Arbeitsgedächtnis, inhibitorischeKontrolle und kognitive Flexibilität (Diamond, 2013) umfassen, sind essenziell für dasmenschliche Verhalten und bilden eine Grundlage für Sprache und Kommunikation (Ardila,2012; Baddeley, 2003; Levelt, 1992). Sie sind von hoher Relevanz, da ihre Beeinträchtigung inzahlreichen Störungen nachgewiesen ist. Ihre Erfassung stellt jedoch im Kontext der klinischenDiagnostik eine Herausforderung dar (Salthouse, Atkinson & Berish, 2003). EF wirken alskognitive Kontrollmechanismen in der Sprachverarbeitung (Novick, Trueswell & Thompson-Schill, 2005) und stehen in engem Zusammenhang mit sprachlichen Fähigkeiten. DieseVerbindung bietet einen wertvollen Ansatz: Sprachliche Parameter haben das Potential zurVereinfachung der diagnostischen Erfassung von EF, da sie zeit- und kostengünstig erhobenwerden können (Martínez-Sánchez et al., 2018). Jedoch ist bislang unzulänglich erforscht ist,welche gemeinsamen Aktivierungsmuster es zwischen unterschiedlichen exekutiven undsprachlichen Variablen gibt. Es fehlt an Grundlagenstudien, die die Verknüpfung von EF undSprache unter der Zunahme von bildgebenden Daten systematisch erforschen und einemögliche Vorhersagekraft von Exekutivfunktionen durch sprachliche Parameter in den Fokussetzen.FragestellungKönnen gemeinsame fMRT-Aktivierungsmuster zwischen exekutiven und sprachlichenFunktionen identifiziert werden?Welche sprachlichen Parameter, abgebildet durch behavioralen und bildgebenden Daten,eignen sich für die Vorhersage der Leistung von unterschiedlichen EF?MethodeIn dem Projekt SpExNeuro werden 100 gesunde, deutschsprachige Erwachsene im Alter von20–55 Jahren untersucht. Mittels fMRT werden Hirnaktivitäten während kognitiver undsprachlicher Aufgaben gemessen. Die kognitiven Tests decken dabei die zentralen Domänender EF ab, während die produktiven Sprachaufgaben Wortflüssigkeit, Bildbeschreibung,Nacherzählung und fiktives Erzählen umfassen. Zudem werden demografische, behavioraleund hormonelle Daten der Proband:innen erhoben. Zur Analyse der Daten wird maschinellesLernen verwendet, um neuronale sowie behaviorale Muster zu identifizieren, die spezifischeEF mit Sprachverarbeitungsprozessen verknüpfen. Um die Leistung von EF anhandsprachlicher Parameter vorherzusagen und die Gehirnaktivität zu erforschen, werdenKreuzvalidierungsverfahren eingesetzt.ErgebnisseDiese Studie soll das Verständnis der kognitiven Grundlagen der Sprachverarbeitung erweiternund zur Früherkennung kognitiver Defizite beizutragen. Die erhobenen Daten werden im Sinnedes Data Sharing für Forschungszwecke zugänglich gemacht, um weitere Untersuchungen imBereich individueller Unterschiede in Sprach- und Exekutivfunktionen zu fördern.Referenzen:Ardila, A. (2012). The executive functions in language and communication. In R. K. Peach &L. P. Shapiro (Hrsg.), Cognition and Acquired Language Disorders (S. 147-166).Mosby.Baddeley, A. (2003). Working memory: Looking back and looking forward. Nature ReviewsNeuroscience, 4(10), S. 829-839.Diamond, A. (2013). Executive functions. Annual Review of Psychology (64), S. 135-1678.Levelt, W. J. (1992). Accessing words in speech production: Stages, processes andrepresentations. Cognition, 42(1-3), S. 1-22.Martínez-Sánchez, F., Meilán, J. J., Carro, J. & Ivanova, O. (2018). A prototype for the voiceanalysis diagnosis of Alzheimer’s disease. Journal of Alzheimer's Disease, 64(2), S.473-481.Novick, J. M., Trueswell, J. C. & Thompson-Schill, S. L. (2005). Cognitive control andparsing: Reexamining the role of Broca’s area in sentence comprehension. Cognitive,Affective & Behavioral Neuroscience, 5(3), S. 263-281.Salthouse, T. A., Atkinson, T. M. & Berish, D. E. (2003). Executive functioning as a potentialmediator of age-related cognitive decline in normal adults. Journal of ExperimentalPsychology: General (132), S. 566-594.Lernziele:Die Teilnehmenden bekommen einen Einblick in die Entwicklung und Durchführung desForschungsprojektes SpExNeuro.Die Teilnehmenden lernen Aspekte der exekutiven Grundlagen von Sprache.Die Teilnehmenden lernen Methoden zur Analyse dieser Zusammenhänge und zur Vorhersagevon exekutiven Leistungen durch sprachliche Parameter.Keywords:LearningExekutivfunktionen, Sprache, funktionelle Bildgebung, intraindividuelle Variabilität, MachineE-Mail:g.kuhles@fz-juelich.de |
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| 700 | 1 | _ | |a Camilleri, Julia |0 P:(DE-Juel1)172024 |b 1 |
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