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Prof. Dr. Caspar Schwiedrzik

Kognitive Neurobiologie
Fakultät für Biologie und Biotechnologie
Ruhr-Universität Bochum
Universitätsstr. 150
44801 Bochum

Raum: NDEF 05/348, Fach 59
Tel: +49 (0)234 32-15220
Email: caspar.schwiedrzik@ruhr-uni-bochum.de


orcid.org/0000-0003-0661-8859
Prof. Dr. Caspar M. Schwiedrzik
Prof. Dr. Caspar M. Schwiedrzik
© RUB, Marquard
Forschungsschwerpunkte

Unsere Umwelt verändert sich ständig und stellt immer neue Herausforderungen an die Gesundheit und das Wohlergehen der darin lebenden Organismen. Dies hat tiefgreifende Folgen für wie wir leben und interagieren. Eine wichtige Komponente für das Verständnis der Interaktion zwischen uns und unserer Umwelt ist das Verständnis der Prozesse, die es dem Einzelnen ermöglichen, sich an neue Umweltherausforderungen anzupassen: Um optimal angepasst zu bleiben, sind wir und andere Lebewesen auf unsere Flexibilität in Kognition und Verhalten angewiesen. Insbesondere benötigen wir Mechanismen zur Erkennung neu auftretender Herausforderungen der Umwelt, seien sie wahrnehmungsbezogen, kognitiv oder sozial, sowie die Fähigkeit, uns schnell auf diese Herausforderungen einzustellen und sie zu antizipieren. Mit anderen Worten: Lernen. In meinem Labor untersuchen wir die neuronalen Grundlagen von Lernmechanismen und deren Flexibilität, wobei wir eine vergleichende Perspektive einnehmen. Zu diesem Zweck verwenden wir einen multimodalen Ansatz, der elektrophysiologische und bildgebende Verfahren bei Menschen und anderen Tieren sowie Computermodelle umfasst, um allgemeine Prinzipien und/oder artspezifische neuronale Lösungen für das Problem des Lernens zu ermitteln. Wir konzentrieren uns auf das visuelle System, wo das komplexe Problem des Lernens in einzelne Hypothesen zerlegt werden kann. So untersuchen wir die Fähigkeit des Gehirns, sich an Veränderungen anzupassen, sowie die Grenzen der Anpassungsfähigkeit und den Übergang zu maladaptiven Zuständen - ein notwendiger Schritt zum Verständnis des menschlichen Verstandes und seiner Komplexität.

Ivanov, V., Manenti, G. L., Plewe, S. S., Kagan, I., & Schwiedrzik, C. M. (2024). Decision-making processes in perceptual learning depend on effectors. Scientific Reports, 14(1), 5644. https://doi.org/10.1038/s41598-024-55508-5

Karami, B., & Schwiedrzik, C. M. (2024). Visual perceptual learning of feature conjunctions leverages non-linear mixed selectivity. NPJ Science of Learning, 9(1), 13. https://doi.org/10.1038/s41539-024-00226-w

Nigam, T., & Schwiedrzik, C. M. (2024). Predictions enable top-down pattern separation in the macaque face-processing hierarchy. Nature Communications, 15(1), 7196. https://doi.org/10.1038/s41467-024-51543-y

Deen, B., Schwiedrzik, C. M., Sliwa, J., & Freiwald, W. A. (2023). Specialized Networks for Social Cognition in the Primate Brain. Annual Review of Neuroscience, 46, 381–401. https://doi.org/10.1146/annurev-neuro-102522-121410

Manenti, G. L., Dizaji, A. S., & Schwiedrzik, C. M. (2023). Variability in training unlocks generalization in visual perceptual learning through invariant representations. Current Biology : CB, 33(5), 817-826.e3. https://doi.org/10.1016/j.cub.2023.01.011

Liashenko, A., Dizaji, A. S., Melloni, L., & Schwiedrzik, C. M. (2020). Memory guidance of value-based decision making at an abstract level of representation. Scientific Reports, 10(1), 21496. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78460-6

Schwiedrzik, C. M., & Sudmann, S. S. (2020). Pupil Diameter Tracks Statistical Structure in the Environment to Increase Visual Sensitivity. The Journal of Neuroscience : The Official Journal of the Society for Neuroscience, 40(23), 4565–4575. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0216-20.2020

Schwiedrzik, C. M., Sudmann, S. S., Thesen, T., Wang, X., Groppe, D. M., Mégevand, P., Doyle, W., Mehta, A. D., Devinsky, O., & Melloni, L. (2018). Medial prefrontal cortex supports perceptual memory. Current Biology : CB, 28(18), R1094-R1095. https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.07.066

Schwiedrzik, C. M., & Freiwald, W. A. (2017). High-Level Prediction Signals in a Low-Level Area of the Macaque Face-Processing Hierarchy. Neuron, 96(1), 89-97.e4. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.09.007

Schwiedrzik, C. M., Zarco, W., Everling, S., & Freiwald, W. A. (2015). Face Patch Resting State Networks Link Face Processing to Social Cognition. PLoS Biology, 13(9), e1002245. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002245