Kognitive Fertigkeiten
Unsere Forschung in diesem Bereich folgt drei Richtungen. Erstens haben wir Daten der FLEX-Studie analysiert, einer großen Trainingsstudie zum Aufgabenwechsel bei Kindern, die in Zusammenarbeit mit Yana Fandakova und Silvia Bunge geplant und durchgeführt wurde (Dissertation und postdoktorale Arbeit von Sina Schwarze). Zweitens bauen wir auf die Ergebnisse der FLEX-Studie auf, indem wir gegenwärtig die Ontogenese hierarchischer Kontrolle in der Kindheit untersuchen. Drittens haben wir untersucht, wie Altersunterschiede in der Entwicklung verschiedener Gehirnregion das Erlernen von motorischen Sequenzen beeinflussen.
Plastizität des Aufgabenwechsel in der mittleren Kindheit
Die Interaktion reifungs- und lernbedingter Veränderungen in der Struktur und Funktion des Gehirns ermöglicht es Kindern, eine zunehmende Zahl unterschiedlicher Fertigkeiten erfolgreich auszuüben. Im Verlauf der mittleren und späten Kindheit tragen Veränderungen in kognitiven Kontrollprozessen hierzu in besonderer Weise bei. Dazu gehört die Fähigkeit, flexibel zwischen verschiedenen Aufgaben zu wechseln (Schwarze et al., 2024). Um zu untersuchen, wie reifungsbedingte Veränderungen in kognitiver Kontrolle mit Lernprozessen interagieren, haben wir die FLEX-Studie durchgeführt, eine umfangreiche Trainingsstudie des Aufgabenwechsels bei Kindern von 8 bis 11 Jahren (Abbildung 1). Die Studie wurde von Silvia Bunge (University of California, Berkeley), Yana Fandakova (inzwischen Universität Trier) und Ulman Lindenberger geplant, und sie wurde zu der Zeit, als Yana Fandakova das Plastizitätsprojekt leitete, im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Programms am MPIB, durchgeführt.
Zunächst untersuchten wir Altersunterschiede zwischen Kindern und Erwachsenen vor dem Training, indem wir aufgabenspezifische Aktivierungsmuster und funktionelle Konnektivität betrachteten. Bei steigenden Anforderungen an den Aufgabenwechsel zeigten Kinder eine geringere Hochregulierung der Gehirnaktivierung, aber eine größere Zunahme der Konnektivität zwischen der „inferior frontal junction“ (IFJ), einer für den Aufgabenwechsel relevanten Hirnregion, und dem lateralen präfrontalen Kortex (lPFC). Diese stärkere Konnektivität könnte einen alternativen und möglicherweise ontogenetisch früheren Mechanismus darstellen, den Aufgabenwechsel zu bewerkstelligen (Schwarze et al., 2023). Zusätzlich untersuchten wir aufgabenbezogene neuronale Repräsentationen, die durch multivariate Muster der Gehirnaktivierung erfasst wurden, und konnten dabei nachweisen, dass sich die Ähnlichkeit neuronaler Repräsentationen zwischen verschiedenen Aufgaben zwischen Kindern und Erwachsenen nicht voneinander unterschied. Dies deutet auf eine bemerkenswert frühe Ausreifung der neuronalen Repräsentation aufgabenrelevanter Information hin (Schwarze, Bonati et al., 2025).
Das Hauptziel der FLEX-Studie war die Bestimmung der Muster neuronaler und behavioraler Plastizität im Verlauf des Trainings. Die Kinder in der Trainingsgruppe übten neun Wochen lang den Wechsel zwischen einer großen Anzahl verschiedener Aufgabensätze in insgesamt 27 Trainingssitzungen. Die Kinder in der aktiven Kontrollgruppe übten dieselben Aufgaben, aber mit einer deutlich niedrigeren Wechselrate. Beide Gruppen wiesen anfängliche Abnahmen in den Kosten der Ausführung von gemischten Aufgaben auf, sie erfüllten also zunehmend genauer Aufgabenanforderungen, bei denen mehrere Aufgabenregeln beibehalten, beobachtet und rekonfiguriert werden mussten. Jedoch behielten nur die Kinder in der Trainingsgruppe diese Veränderungen in der zweiten Trainingshälfte bei. Diese Verhaltensveränderungen wurden in der Trainingsgruppe von reduzierten Aktivierungen im dorsalen lPFC begleitet (Abbildung 2). Die Befunde lassen insgesamt den Schluss zu, dass das Trainieren von Aufgabenwechseln die Effizienz von Regionen verbessert, die Aufgabenwechsel unterstützen, anstatt dass die aufgabenbezogene Aktivierung schneller zu einem erwachsenenartigen Muster verschoben wird (Schwarze, Laube et al., 2025).
Frühere Studien haben gezeigt, dass Trainingserfolge sich sehr zwischen Individuen innerhalb von Altersgruppen unterscheiden. Deswegen zielte eine weitere Analyse darauf ab, zu verstehen, wie individuelle Unterschiede in der Gehirnentwicklung, z.B. erfasst in der Organisation von funktionellen Gehirnnetzwerken, zu individuellen Unterschieden in Trainingsergebnissen beitragen könnten. Das Organisationsprinzip der Modularität, definiert durch stärkere Verbindung von Hirnregionen mit anderen Hirnregionen innerhalb desselben funktionellen Subnetzwerks als mit Regionen außerhalb des Subnetzwerks, ist hier von besonderem Interesse, da bereits bekannt ist, dass Modularität bei Erwachsenen Trainingserfolg vorhersagt. Interessanterweise beobachteten wir bei den Kindern ein ähnliches Muster: Diejenigen Kinder mit stärker modularer Netzwerkorganisation vor dem Training wiesen frühere und größere Effekte des Trainings auf als diejenigen mit weniger modularer Netzwerkorganisation. Diese Befunde deuten darauf hin, dass stärker modulare Netzwerke eine schnellere Anpassung an die Trainingsanforderung erlauben. Bemerkenswert ist, dass, während die Kinder insgesamt zwar eine geringere Netzwerkmodularität aufwiesen als Erwachsene, diese aber nicht mit dem chronologischen Alter innerhalb der Gruppe der Kinder assoziiert war. Dies deutet darauf hin, dass Modularität bei Kindern über das Alter hinaus einen zusätzlichen Indikator der Reife darstellen könnte.
Laufende Analysen untersuchen den Beitrag struktureller Verbindungen der weißen Substanz im Gehirn zum Trainingserfolg.
Die neuronale Organisation der kognitiven Kontrolle bei Kindern
Eine Herausforderung in der Untersuchung plastischer Veränderungen durch kognitives Training besteht darin, dass die Mechanismen, die kognitive Kontrolle unterstützen, in einem weitverteilten Netzwerk von Hirnregionen wirksam sind. Es ist daher nicht klar, ob und wo wir gemäß der EESR-Theorie lokale Veränderungen in der Hirnstruktur durch Training erwarten können. Um dieses Problem auf systematische Weise anzugehen, untersuchen wir gegenwärtig die Entwicklung der hierarchischen Organisation des lateralen präfrontalen Kortex (lPFC) während kognitiver Kontrolle bei 10- bis 13-Jährigen. Untersuchungen bei Erwachsenen haben bereits gezeigt, dass hierarchisch höhere Ebenen der Kontrolle (die z.B. die Integration mit früheren oder zukünftigen Anforderungen ermöglichen) eher anteriore Regionen des lPFC rekrutieren, während hierarchisch niedrigere Ebenen der Kontrolle (die z.B. Reiz-Reaktions-Zuordnungen abbilden) eher posteriore lPFC-Regionen rekrutieren. Wie sich diese Organisation während der Kindheit entwickelt, ist gegenwärtig unklar. Unsere Forschungsergebnisse sollen hierzu einen Beitrag leisten.
Wie hängen Hirnreifung und Sequenzlernen miteinander zusammen?
Im Alltagsleben führen wir viele verschiedenartige sequentiell geordnete Handlungen aus, wie Tippen, Klavierspielen oder Videospiele. In dieser Studie haben wir untersucht, ob der Erwerb solcher Fertigkeiten bei Kindern und Erwachsenen sich in unterschiedlicher Weise oder ähnlicher Weise im Gehirn zeigt. Kinder im Alter von 7 bis 10 Jahren und junge Erwachsene im Alter von 20 bis 32 Jahren lernten mehrere motorische Sequenzen in einer assoziativen visuomotorischen Lernaufgabe. Beide Altersgruppen wurden mit dem Lernen schneller bei der Ausführung der Sequenzen. Die Erwachsenen zeigten einen größeren Lernzuwachs als die Kinder.
Während der Aufgabe erhoben wir die Gehirnaktivität mittels funktionellem MRT. Bei beiden Altersgruppen waren frühe Lernphasen mit der Aktivierung des präfrontalen Kortex (PFC) assoziiert, einer für kognitive Kontrolle wichtigen Region. Spätere Lernphasen gingen mit gesteigerter Aktivierung im linken primären motorischen Kortex (M1) und im bilateralen supplementär-motorischen Areal einher, die an der Integration sensorischer und motorischer Assoziationen sowie dem Abspeichern einer einheitlichen Repräsentation der Sequenz beteiligt sind. Während PFC-Aktivierung und PFC–M1-Konnektivität mit dem Lernen in beiden Altersgruppen gleichermaßen abnahmen, wiesen die Erwachsenen größere mit dem Lernen assoziierte Zunahmen der Aktivierung in M1 auf als die Kinder. Weiterhin zeigten beide Altersgruppen eine wachsende Ähnlichkeit der M1-Aktivierungsmuster für korrekt wiedergegebene Sequenzen. Dabei war die Zunahme aber bei den Erwachsenen stärker ausgeprägt als bei den Kindern.
Insgesamt zeigen diese Befunde einerseits, dass Kinder und Erwachsene kognitive Kontrollregionen (wie den PFC) während des frühen Lernens in ähnlicher Weise nutzen. Andererseits gibt es altersbedingte Unterschiede in Rekrutierung motorischer Regionen (wie M1), die zum effizienteren Sequenzlernen im Erwachsenenalter beitragen.