H1: Sowohl die erlernte Inhibition als auch das Vergessen charakterisieren das Extinktionslernen als parallele Ereignisse.
H2: Appetitliche und aversive Extinktionsverfahren unterscheiden sich weniger auf der Verhaltensebene, können aber dennoch auf neuronaler Ebene erheblich variieren. Die spezifische biologische Bedeutung von CS und US beeinflusst das erregende und hemmende Lernen, einschließlich der Extinktionswirksamkeit.
H3: Die Unterscheidung zwischen Hinweisen und Kontext wird gelernt. Dieses Lernen erfordert den Hippocampus, da er Erinnerungen an vergangene Erfahrungen speichert. Präfrontale Mechanismen interagieren mit dem Hippocampus, um diese kontextabhängigen Erfahrungen in Verhalten zu übersetzen.
H4: Sensorische kortikale Felder zeigen ähnliche Extinktions-Lerneigenschaften wie die BLA. Diese kortikalen Felder modulieren auch ihre striatalen Territorien in ähnlicher Weise wie die BLA ihre entsprechenden CEA-Segmente moduliert. Während der Extinktion verändern sich also die Aktivitätsmuster sowohl in den sensorischen Kortikalbereichen als auch in den entsprechenden dorsalen Striatusterritorien.
H5: Das Kleinhirn ist Teil des neuronalen Schaltkreises, der den verschiedenen Aspekten der Extinktion zugrunde liegt, einschließlich kontextbezogener Prozesse, konditionierter Angst und Sicherheit sowie aller anderen Formen des assoziativen Lernens.
H6: Neuroendokrine und immunologische Aktivierung wirken sich in unterschiedlicher Weise auf die Konsolidierung der Extinktion und deren Abruf aus. Diese Effekte werden durch die aufgabeninduzierte emotionale Erregung und den Kontext weiter moduliert. Die zugrundeliegenden Mechanismen beinhalten spezifische Veränderungen im Extinktionsnetzwerk und gelten auch für erlernte Immunreaktionen.
H7: Das Verständnis der interindividuellen Variabilität und der entwicklungsbedingten Veränderungen der Lern- und Extinktionswirksamkeit ist von entscheidender Bedeutung. Beeinträchtigte Extinktion trägt zur Pathologie und/oder zu klinisch relevanten Markern bei gesunden Personen bei.
H8: Aktive Vermeidung wirkt sich über andere Mechanismen auf Furchtreaktionen aus als Extinktionslernen. Sie wirkt der Wirksamkeit des Extinktionslernens entgegen, indem sie die Vorhersagefehler verringert, die ansonsten die Haupttriebkraft des Extinktionslernens sind.
L1: Dasselbe Modell berücksichtigt die Dynamik des Erwerbs und der Extinktion in verschiedenen Lernparadigmen und bei verschiedenen Arten. Unterschiedliche Parametereinstellungen im Modell, wie z. B. die Lernraten, erklären die Variabilität zwischen Individuen, Arten und Paradigmen.
L2: Die trial-by-trial Dynamik des Verhaltens und der psychophysiologischen Variablen erhöht (inhibitorisches Lernen) und verringert (Vergessen) die assoziative Stärke während der Extinktion.
L3: Die Kontextabhängigkeit wird erlernt, da der US nicht nur mit dem diskreten CS, sondern auch mit diffusen Kontextinformationen assoziiert wird.
N1: Funktionelle und strukturelle Konnektivität des Extinktionsnetzwerks ermöglichen die Vorhersage interindividueller Unterschiede in der Wirksamkeit des Extinktionslernens in verschiedenen Paradigmen (H7).
N2: Die Extinktion von appetitivem und aversivem Lernen beruht auf teilweise unterschiedlichen funktionellen und strukturellen Konnektivitätsmustern (H2).
N3: Das Kleinhirn zeigt eine ausgeprägte funktionelle und strukturelle Konnektivität mit anderen Bereichen des Extinktionsnetzwerks. Konnektivitätsmuster verschiedener Kleinhirnsubregionen spielen eine spezifische Rolle für verschiedene Aspekte der Extinktion (H5).
N4: Die funktionelle und strukturelle Konnektivität des Extinktionsnetzwerks ist bei Patienten mit gestörter Extinktion systematisch verändert (Phobie, chronische Schmerzen, Kleinhirnläsionen; H7).
N5: Genetische Variabilität sagt interindividuelle Unterschiede in der funktionellen und strukturellen Konnektivität des Extinktionsnetzwerks voraus.
Hier findet sich ein detaillierterer Überblick über die 7 Hypothesen aus der ersten Förderperiode. Eine fachliche Beschreibung findet sich hier >>
Quick and easy:
Während des Extinktionslernens vergessen wir nicht nur die alte Errinnerung, sondern unterdrücken diese auch aktiv.
Quick and easy:
Ob wir etwas Schlechtes oder Gutes vergessen, scheint für uns im Alltag vollkommen gleich. Doch in unserem Gehirn finden je nach dem andere Prozesse statt.
Quick and easy:
Wenn wir etwas lernen, spielt unsere Umgebung eine zentrale Rolle. Auch wenn der Kontext nicht Teil des eigentlichen Lernprozesses ist, hat er einen starken Einfluss auf diesen.
Schematische Darstellung der Lage der Amygdala im Gehirn.
Quick and easy:
Die Amygdala sitzt tief im Gehirn und ist bekannt als unser emotionales Zentrum. Neue Erkenntnisse zeigen, dass sie sich aus mehreren Bereichen zusammensetzt.
Quick and easy:
Die Amygdala bildet
zusammen mit unserer zentralen Kontrolleinheit, dem präfrontalen Kortex, sowie unserem Erinnerungszentrum, dem Hippocampus, das Vergessensnetzwerk in unserem Gehirn. Neue Erkenntnisse zeigen jedoch, dass auch andere Teile des Gehirns wie etwa das Cerebellum (lila) in diesem Prozess mitspielen.
Lange Zeit bekannt als das Extinktionsnetzwerk: Amygdala (rot), Hippocampus (blau) und PFC (gelb)
Zentral für die hormonelle Beeinflussung unserer Kognition:
Hypothalamus (pink) – Hypophysen (blau) – Nebennieren (grün) – Achse
Quick and easy:
Nicht nur unsere Nerven (Neuronen) beeinflussen, wie wir vergessen, genau so wichtig für diesen Prozess sind unsere Hormone. Hormone und Stress hängen stark miteinander zusammen. Wer schonmal einen Blackout aufgrund hoher Aufregung erlebt hat, weiß z.B. genau, wie sich Cortisol auf unser Gedächtnis auswirken kann.
Quick and easy:
Unser aller Gehirn ist genauso unterschiedlich wie der Rest unseres Körpers und verschiedene Teile des Gehirns altern schneller als andere. Wie diese Unterschiede beeinflussen, wie wir lernen, vergessen und erinnern, wollen wir im SFB 1280 herausfinden.
Hadamitzky, M., Engler, H., and Schedlowski, M. (2013). Learned immunosuppression: extinction, renewal, and the challenge of reconsolidation. J. Neuroimmune Pharm. 8: 180–188.
Marsicano, G., Wotjak, C.T., Azad, S.C., Bisogno, T., Rammes, G., Cascio, M.G., Hermann, H., Tang, J., Hofmann, C., Zieglgänsberger, W., Di Marzo, V., and Lutz, B. (2002). The endogenous cannabinoid system controls extinction of aversive memories. Nature, 418: 530–534.
Medina, J.F., Nores, W.L., and Mauk, M.D. (2002). Inhibition of climbing fibres is a signal for the extinction of conditioned eyelid responses. Nature, 416: 330–333.
Swanson, L.W. and Petrovich, G.D. (1998). What is the amygdala? Trends Neurosci. 21: 323–331.
Wolf, O.T. (2017). Stress and Memory Retrieval: Mechanisms and Consequences. Curr. Opin. Behav. Sci. 14: 40–46.
As the calendar turns to a new year, millions of people around the world commit to New Year’s resolutions, making promises to use the new year as a fresh beginning and an opportunity for transformation. In 2024, almost three-quarters of the British population set themselves New Year’s resolutions — that’s around 40 million people (or the entire population of Canada). This tradition was particularly strong among younger generations, with 96% of Generation Z (aged 18-27) planning resolutions, compared to just 35% of the Silent Generation (aged 79+).
Most common new years resolutions:
How long do most resolutions normally last before being broken?
What makes resolutions stick?
Oscarsson et al. (2020) conducted research into what makes New Year’s resolutions stick. Biggest success rates depended on how people phrased their goals. Participants who set approach-oriented goals (trying to move toward or maintain a desirable outcome or state) than those with avoidance-oriented goals (trying to move toward or maintain a desirable outcome or state) were significantly more successful (58.9% vs. 47.1%) at sticking to their goals.
The study also investigates the effects of outside support. These participants received monthly follow-ups and emails with information and exercises for coping with hurdles when striving toward personal goals, and were also encouraged to set goals using the SMART technique and to set interim goals. The group that received some support was exclusively and significantly more successful compared to the groups who received a lot of support or no support at all.
Additionally, you might feel more successful if you set goals that are measurable in numbers. While success for a person striving to quit smoking or lose weight could easily be measured in the number of cigarettes smoked or body mass index, the success for a person striving to „take better care of themselves“ could be highly subjective and possibly impossible to measure.
So as we enter 2026, let’s remember to work with our brain’s natural learning system: Frame your goals positively, break them into manageable steps, and celebrate small wins along the way.