scinexx | Nervenzellen achten auf ihre Nachbarn: Ein mathematisches Modell erklärt, wie Neuronen ihre Aktivität aufeinander abstimmen - Gehirn, Neuronen, Aktivität, Synchronisation, Reiz, Signal, Nervenzellen, Kortex, Amthematik, Hirnforschung, Reizverarbeitung, Medizin

Freitag, 12.03.2010

Nervenzellen achten auf ihre Nachbarn

Ein mathematisches Modell erklärt, wie Neuronen ihre Aktivität aufeinander abstimmen

Wissenschaftler haben eine mathematische Formel entwickelt, mit der sie genau vorhersagen können, wie und wann sich Nervenzellen unseres Gehirns synchronisieren. Demnach sind sowohl die Feuerrate der Einzelzellen als auch der Anteil der von mehreren Nachbarzellen gemeinsam empfandenen Signale entscheidend. Die Ergebnisse sind jetzt in der Fachzeitschrift „Physical Review Letters“ erschienen.


Nervenzelle © NIH

Jede Nervenzelle in der Hirnrinde erhält Informationen von etwa 30.000 anderen kortikalen Neuronen und sendet als Antwort darauf einzelne neuronale Impulse. Die Aktivität der Milliarden von Nervenzellen muss genau abgestimmt – korreliert – sein, denn nur so kann das Gehirn so erstaunliche Leistungen vollbringen, wie Musik hören oder einen Text lesen. Trotz der zentralen Bedeutung neuronaler Korrelation war bisher jedoch nicht klar, wie und unter welchen Bedingungen sie zustande kommt. In einigen Fällen scheint die Feuerrate ausschlaggebend zu sein, in anderen Fällen das exakte Timing eines neuronalen Impulses relativ zu anderen Signalen.

Zumindest theoretisch könnte man sich vorstellen, dass es zwischen Eingangssignalen und neuronaler Antwort einen einfachen Zusammenhang gibt: Teilen sich zwei Neurone ein Zehntel der Eingangssignale, so sind auch ein Zehntel ihrer Antwortsignale gleich. Aber so einfach rechnen Neurone nicht. Die vielfältigen elektrischen Eingangssignale, die ein Neuron erhält, führen zu Fluktuationen in der Spannung über ihrer Membran. Sobald die Membranspannung einen Schwellenwert erreicht, sendet das Neuron selbst ein Signal aus.

Prinzip Mikroprozessor
Forschern um Fred Wolf vom Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience und dem Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen ist es nun gelungen, die neuronale Umwandlung von Eingangs- in Ausgangssignale in einer relativ einfachen mathematischen Formel zusammenzufassen.

„Die Umsetzung von Spannungen in digitale Signale durch Mikroprozessoren im Computer funktionieren nach einem ähnlichen Prinzip", erklärt Tatjana Tchumatchenko, Doktorandin an der Göttingen Graduate School for Neurosciences and Molecular Biosciences (GGNB), die die mathematische Analyse durchgeführt hat. „Auch in der Computertechnik ist die Frage nach der Korrelation digitaler Signale von Bedeutung. Beispielsweise wenn verschiedene parallele Transistorelemente ähnliche Eingangssignale erhalten und man die Stabilität der Ausgangssignale vorhersagen möchte."


	Schematische Darstellung eines neuronalen Netzwerks und der neuronalen Aktivität zweier Neurone. © Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation

Feuerrate wichtig
Wie die Forscher zeigen konnten, hängt die Korrelation der Antwortsignale zweier Nervenzellen nicht nur davon ab, wie ähnlich sich die jeweiligen Eingangssignale sind, sondern auch davon, wie aktiv die Zellen sind. Senden die Neurone in schneller Folge viele Signale - ihre Aktivität, die so genannte Feuerrate, ist hoch - sind auch die Antwortsignale stärker korreliert. Dies gilt aber nur, wenn die Neurone lediglich einen Bruchteil ihrer Eingangssignale teilen.

…aber nicht nur
Die Regeln ändern sich drastisch, wenn die Neurone weitgehend von gemeinsamen Eingangssignalen angeregt werden und sie entsprechend ähnliche Antwortsignale produzieren. In diesem Fall spielt die Feuerrate keine Rolle. Diese Aussagen aus ihrem mathematischen Modell konnten die Wissenschaftler direkt experimentell bestätigen, indem sie Zellen mit im Computer nachgebildeten Gehirnströmen angeregt und ihre jeweiligen Antwortsignale gemessen haben.

Mit ihrer Arbeit haben die Göttinger Wissenschaftler und ihre Kollegen nun gezeigt, wie eng diese beiden Konzepte neuronaler Kodierung zusammenhängen und welche theoretische Beschreibung die sensorische Verarbeitung erfassen kann. So sind verschiedene Neurone in der Sehrinde auf bestimmte Aspekte der Bildverarbeitung spezialisiert: Sie reagieren auf Farbe, Helligkeit, Orientierung oder Bewegungsrichtung. Vieles deutet darauf hin, dass Zellen, die den gleichen Gegenstand kodieren, ihre Signale synchronisieren, so dass zusammengehörige Information gemeinsam weitergegeben wird.

(Max-Planck-Gesellschaft, 08.02.2010 - NPO)

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