Salience Network (SN)

Einführung in das Salience Network (SN) des Gehirns

Das Salience Network (SN) ist ein bedeutendes neuronales Netzwerk im menschlichen Gehirn, das eine zentrale Rolle bei der Erkennung und Verarbeitung von relevanten Reizen spielt. Es ist hauptsächlich in der anterioren Insula und dem dorsalen anterioren cingulären Cortex verankert und ist entscheidend für die kognitive Kontrolle und die adaptive Verhaltenssteuerung.

Struktur und Funktion des Salience Network

Kernkomponenten und Lateralisierung: Das SN besteht aus der anterioren Insula und dem dorsalen anterioren cingulären Cortex. Studien zeigen eine rechtsseitige Dominanz in der strukturellen und funktionellen Organisation des SN, was auf eine spezialisierte Rolle in der Reizverarbeitung hinweist (Zhang et al., 2019; He et al., 2014).
Dynamische Interaktionen: Das SN zeigt eine hohe Flexibilität in der zeitlich variierenden Konnektivität mit anderen Netzwerken wie dem frontoparietalen Netzwerk und dem ventralen und dorsalen Aufmerksamkeitsnetzwerk. Diese Flexibilität ist entscheidend für die kognitive Anpassungsfähigkeit (Chen et al., 2016; Das & Menon, 2020).

Rolle in der kognitiven Kontrolle

Fehlerverarbeitung und kognitive Anpassung: Das SN reagiert auf verhaltensrelevante Ereignisse, wie Fehler, wobei die rechte anteriore Insula als Haupttreiber der Netzwerkaktivität identifiziert wurde. Veränderungen in der Konnektivität zwischen den SN-Knoten korrelieren mit Verhaltensanpassungen nach Fehlern (Ham et al., 2013).
Interaktion mit anderen Netzwerken: Das SN interagiert mit dem Default Mode Network (DMN) und dem Central Executive Network (CEN), insbesondere bei der kognitiven Kontrolle und der Reizverarbeitung. Schäden im SN können zu einer gestörten Interaktion mit dem DMN führen, was die kognitive Kontrolle beeinträchtigt (Jilka et al., 2014; Li et al., 2019).

Auswirkungen des Alterns und neurodegenerativer Erkrankungen

Veränderungen im Alter: Sowohl die strukturelle als auch die funktionelle Organisation des SN verändert sich mit dem Alter. Diese Veränderungen sind mit kognitiven Beeinträchtigungen assoziiert, die bereits im normalen Alterungsprozess auftreten können (He et al., 2014).
Einfluss bei Alzheimer und kognitiven Beeinträchtigungen: Bei Patienten mit Alzheimer und amnestischer leichter kognitiver Beeinträchtigung zeigen sich signifikante Unterschiede in der grauen Substanz und der funktionellen Konnektivität des SN, was auf eine Rolle des SN in der Krankheitsprogression hinweist (He et al., 2014).

Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen

Mechanismen der Netzwerkinteraktion: Die genaue zeitliche und kausale Dynamik der Interaktionen des SN mit anderen Netzwerken bleibt ein zentrales Forschungsgebiet. Fortschritte in der Elektrophysiologie und Bildgebung könnten helfen, diese Mechanismen besser zu verstehen (Das & Menon, 2020; Chand & Dhamala, 2016).
Translationale Forschung: Die Übertragung von Erkenntnissen aus der Humanforschung auf Tiermodelle bietet Möglichkeiten, die funktionelle Bedeutung des SN in neuropsychiatrischen Erkrankungen zu untersuchen und neue therapeutische Ansätze zu entwickeln (Tsai et al., 2020; Cushnie et al., 2023).

Das Salience Network ist ein komplexes und dynamisches System, das eine Schlüsselrolle in der kognitiven Kontrolle und der Verarbeitung von relevanten Reizen spielt. Seine Interaktionen mit anderen Netzwerken und seine Veränderungen im Alter und bei Erkrankungen bieten wichtige Einblicke in die neuronalen Grundlagen menschlichen Verhaltens und kognitiver Prozesse.

Wissenschaftliche Studien

Chen, T., Cai, W., Ryali, S., Supekar, K., & Menon, V. (2016). Distinct Global Brain Dynamics and Spatiotemporal Organization of the Salience Network. PLoS Biology, 14. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002469

Ham, T., Leff, A., De Boissezon, X., Joffe, A., & Sharp, D. (2013). Cognitive Control and the Salience Network: An Investigation of Error Processing and Effective Connectivity. The Journal of Neuroscience, 33, 7091 – 7098. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4692-12.2013

Zhang, Y., Suo, X., Ding, H., Liang, M., Yu, C., & Qin, W. (2019). Structural connectivity profile supports laterality of the salience network. Human Brain Mapping, 40, 5242 – 5255. https://doi.org/10.1002/hbm.24769

He, X., Qin, W., Liu, Y., Zhang, X., Duan, Y., Song, J., Li, K., Jiang, T., & Yu, C. (2014). Abnormal salience network in normal aging and in amnestic mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Human Brain Mapping, 35. https://doi.org/10.1002/hbm.22414

Tsai, P., Keeley, R., Carmack, S., Vendruscolo, J., Lu, H., Gu, H., Vendruscolo, L., Koob, G., Lin, C., Stein, E., & Yang, Y. (2020). Converging Structural and Functional Evidence for a Rat Salience Network. Biological Psychiatry, 88, 867-878. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2020.06.023

Jilka, S., Scott, G., Ham, T., Pickering, A., Bonnelle, V., Braga, R., Leech, R., & Sharp, D. (2014). Damage to the Salience Network and Interactions with the Default Mode Network. The Journal of Neuroscience, 34, 10798 – 10807. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0518-14.2014

Das, A., & Menon, V. (2020). Spatiotemporal Integrity and Spontaneous Nonlinear Dynamic Properties of the Salience Network Revealed by Human Intracranial Electrophysiology: A Multicohort Replication.. Cerebral cortex. https://doi.org/10.1093/cercor/bhaa111

Cushnie, A., Tang, W., & Heilbronner, S. (2023). Connecting Circuits with Networks in Addiction Neuroscience: A Salience Network Perspective. International Journal of Molecular Sciences, 24. https://doi.org/10.3390/ijms24109083

Li, L., Violante, I., Leech, R., Hampshire, A., Opitz, A., McArthur, D., Carmichael, D., & Sharp, D. (2019). Cognitive enhancement with Salience Network electrical stimulation is influenced by network structural connectivity. Neuroimage, 185, 425 – 433. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.10.069

Chand, G., & Dhamala, M. (2016). The salience network dynamics in perceptual decision-making. NeuroImage, 134, 85-93. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.04.018

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