Die Übertragung von Informationen im Gehirn ist ein komplexer Prozess, der die Kommunikation zwischen Nervenzellen (Neuronen) über spezialisierte Kontaktstellen, die Synapsen, beinhaltet. Dieser Artikel beleuchtet verschiedene Aspekte dieser Informationsübertragung, von der Rolle der Vesikel beim Transport von Neurotransmittern bis hin zur Funktion von Konzeptneuronen bei der Gedächtnisbildung und der Modellierung neuronaler Prozesse durch künstliche neuronale Netze.
Der Vesikel-Zyklus: Grundlage der synaptischen Übertragung
Die Kommunikation zwischen Nervenzellen erfolgt durch die Freisetzung von Botenstoffen, den Neurotransmittern. Diese Neurotransmitter werden in kleinen Bläschen, den Vesikeln, gespeichert und transportiert. Der Vesikel-Zyklus umfasst alle Schritte von der Bildung der Vesikel über den Transport der Neurotransmitter zur Synapse, die Freisetzung der Neurotransmitter in den synaptischen Spalt bis hin zum Abbau oder Recycling der Vesikel.
Modellierung des Vesikel-Zyklus
Forschende der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) und des Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) in Japan haben ein Computermodellierungssystem entwickelt, das den gesamten Vesikel-Zyklus detailliert abbildet. Dieses Modell berücksichtigt das Zusammenspiel der Vesikel, ihrer zellulären Umgebung, Aktivitäten und Interaktionen und ermöglicht es, das Verhalten von Vesikeln unter verschiedenen Bedingungen zu untersuchen.
Bedeutung für neurologische Erkrankungen
Fehlfunktionen im Vesikel-Zyklus können die Entstehung neurologischer Erkrankungen begünstigen. So spielt beispielsweise das Vesikel-Recycling bei verschiedenen Krankheiten eine Rolle. Eine gestörte Freisetzung von Neurotransmittern kann zu Muskelschwäche führen, wie bei einigen myasthenischen Syndromen. Auch die Behandlung von Depressionen und anderen schweren neurologischen Erkrankungen zielt häufig auf die synaptische Übertragung ab. Das Verständnis des Vesikel-Zyklus und seiner Störungen kann neue Ansatzpunkte für die Behandlung dieser Erkrankungen bieten.
Experimentelle Erkenntnisse und Modellvorhersagen
Das entwickelte Modell ermöglicht es, das Verhalten von Vesikeln unter hochfrequenten Stimulationsbedingungen zu überprüfen, die weit über die natürlichen Bedingungen im Gehirn hinausgehen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Effizienz des Vesikel-Zyklus von der molekularen Bindung abhängt. Diese Erkenntnisse erweitern das Wissen über die Funktionalität von Synapsen und die Funktionsweise des Gehirns.
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Konzeptneurone und Gedächtnisbildung
Spezialisierte Nervenzellen im Schläfenlappen, die sogenannten Konzeptneurone, reagieren hochselektiv auf Bilder und Namen einer einzelnen Person oder konkreter Objekte. Forschende des Universitätsklinikums Bonn (UKB) und der Universität Bonn haben den direkten Beweis geliefert, dass diese Konzeptneurone die Bausteine unseres Gedächtnisses für Erlebnisse und Erfahrungen darstellen.
Funktion der Konzeptneurone
Konzeptneurone werden immer dann aktiv, wenn sie mit unterschiedlichen Bildern oder dem Namen einer bestimmten Person oder der Identität eines Objektes konfrontiert werden. Sie sind hochselektiv und reagieren auf keine anderen Personen oder Objekte. Diese Neurone wurden bislang nur beim Menschen im medialen Schläfenlappen gefunden, der für die Gedächtnisbildung unabdingbar ist.
Rolle im Arbeitsgedächtnis und episodischen Gedächtnis
Eine Studie von 2017 bestätigte die wichtige Funktion der Konzeptneurone für das Arbeitsgedächtnis, indem einzelne auf ein bestimmtes Motiv spezialisierte Konzeptneurone kurzzeitig Gedächtnisinhalte verfügbar halten. Die aktuelle Studie zeigt, dass die Aktivität von Konzeptneuronen im medialen Schläfenlappen sowie Ortsneurone im parahippokampalen Kortex das korrekte Einspeichern von Konzept-Orts-Paaren voraussagt. Dies deutet darauf hin, dass Konzeptneurone die Bausteine liefern, die zu einer Erinnerung eines Erlebnisses zusammengefügt werden.
Bedeutung für die Gedächtnisfestigung
Es wird vermutet, dass die mediotemporalen Konzeptneurone und möglicherweise auch die parahippocampalen Ortszellen, die in unsere täglichen Erfahrungen involviert sind, bei der Festigung des Gedächtnisses reaktiviert werden, beispielsweise im Tiefschlaf.
Künstliche neuronale Netze: Modellierung neuronaler Prozesse
Künstliche neuronale Netze (KNNs) sind Rechenmodelle, die von der Struktur und Funktionsweise biologischer Gehirne inspiriert sind. Sie ahmen die Strukturen biologischer Gehirne nach, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
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Aufbau künstlicher Neurone
Ein künstliches Neuron imitiert die Funktionsweise seines biologischen Pendants in einer stark vereinfachten und abstrahierten Form. Es empfängt Eingangswerte, die den Dendriten ähneln, multipliziert diese mit Gewichten, die die Synapsenstärke repräsentieren, und summiert die gewichteten Eingänge. Eine Aktivierungsfunktion entscheidet anschließend, ob und wie das künstliche Neuron ein Signal aussendet.
Übertragungs- und Aktivierungsfunktionen
Die Übertragungsfunktion ahmt die Informationsaufnahme in den Dendriten nach, während die Aktivierungsfunktion die Entscheidung für (oder gegen) ein Aktionspotential nach dem Alles-oder-Nichts-Prinzip simuliert. Die Aktivierungsfunktion ist in der Regel eine nichtlineare Funktion, die es dem neuronalen Netz ermöglicht, komplexe Zusammenhänge zu beschreiben und nicht nur lineare.
Neuronale Netze und Deep Learning
Durch das Zusammenschalten mehrerer Neuronen können auch komplexere Probleme gelöst werden. Die Eingabe in das neuronale Netz findet in der Eingabeschicht statt, die Daten werden dann in einer verborgenen Schicht weiterverarbeitet, bevor sie in der Ausgabeschicht anlangen. Deep Learning bezieht sich auf Algorithmen, die tiefe neuronale Netze mit mehreren verborgenen Schichten verwenden, um komplexe Merkmale und Muster zu erkennen und zu lernen.
Training neuronaler Netze
Zum Trainieren eines neuronalen Netzes für Aufgaben des überwachten Lernens muss man zunächst eine Verlustfunktion definieren, die misst, wie gut das neuronale Netz die Trainingsdaten beschreibt. Ziel des Trainings ist es, die Gewichte der einzelnen Neuronen des Netzes so zu wählen, dass die Verlustfunktion minimiert wird. Dies geschieht mithilfe der Methode der Fehlerrückführung.
Bedeutung für die künstliche Intelligenz
Neuronale Netze bieten eine faszinierende und kraftvolle Methode des maschinellen Lernens und bilden die Grundlage für viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Sie ermöglichen es, komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung zu lösen.
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Dendritische Konstanz: Robustheit neuronaler Aktivität
Nervenzellen mit ihrer großen Vielfalt an Strukturen erfüllen verschiedene Funktionen und reagieren unterschiedlich auf dieselben Reize. Eine computergestützte Modellierung und Analyse zeigt jedoch, dass die Zellen trotz unterschiedlicher Formen und Größen ihrer Dendriten ähnliche Antworten auf synaptische Reize aufweisen können.
Die Rolle der dendritischen Größe und Form
Die Feuerrate verhält sich auf synaptische Reize und dendritische Fortsätze ("Kabel") interagieren so, als ob das dendritische Kabel zu einem einzigen Punkt zusammenfallen würde, was die zellulären Antworten unabhängig von der dendritischen Größe und Form macht. Daher bleibt die Funktion der Zelle (d. h. ihre Feuerrate) erhalten, auch wenn die Zelle dendritische Veränderungen erfährt.
Bedeutung für Entwicklung und Erkrankungen
Das Prinzip der dendritischen Konstanz unterstützt die anatomische Robustheit der Aktivität der Nervenzelle. Dies ist ein wichtiger Mechanismus nicht nur während der Entwicklung der Zelle, sondern auch bei verschiedenen Störungen wie der Alzheimer-Krankheit oder Epilepsie.
Axonale Degeneration bei Huntington-Krankheit
Das Fortschreiten der Huntington-Krankheit (HD) ist ein langer Prozess, bei dem die ersten Veränderungen im Gehirn auftreten, lange bevor Symptome sichtbar werden. Eine aktuelle Studie hat gezeigt, dass einige der frühesten Veränderungen in einer Region des Gehirns auftreten, in der HD-Forscher noch nie zuvor gesucht haben.
Frühe Veränderungen im Axon
Die Studie hat gezeigt, dass in einem Mausmodell der HD Veränderungen im Axon, dem Übertragungsdraht des Neurons, als erste zu sehen sind. Axone in der Stria terminalis, einer Struktur in der Nähe des Striatums, zeigten selbst in den frühen Stadien des Krankheitsverlaufs Schwellungen.
Bedeutung für die Therapieentwicklung
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass es sich lohnt, die Probleme in Axonen bei HD zu untersuchen und dass die Stria terminalis ein attraktives Ziel für Therapien sein könnte, die den Schaden stoppen können, bevor er beginnt.
Vielfalt neuronaler Zelltypen
Neurone benutzen kurze, elektrische Entladungen, um miteinander Informationen auszutauschen. Anhand der grundlegenden Eigenschaften ihrer Spikes können Neurone in unterschiedliche Gruppen eingeteilt werden. Eine aktuelle Studie hat eine dritte Klasse von Zellen im primären visuellen Kortex von Affen gefunden, die sich von den bekannten inhibitorischen Interneuronen unterscheidet.
Burst-Aktivität und Gamma-Rhythmus
Die neu beschriebenen Neurone zeigen ein auffälliges Aktivitätsmuster mit Phasen, in denen Salven zahlreicher Spikes dicht nacheinander gefeuert werden, so genannte „Bursts“. Diese Neurone übermitteln besonders genaue Informationen über einen visuellen Input in einem Zeitfenster, das exakt an den Takt des Gamma-Rhythmus gekoppelt ist.
Bedeutung für die Informationsverarbeitung
Diese Kombination legt nahe, dass diese Neurone besonders effektiv in der Kommunikation mit nachgeschalteten Zellgruppen sind.
Rezeptorverteilung im Gehirn
Forscher:innen des Human Brain Projects (HBP) haben in einer umfassenden Studie die Verteilung von Rezeptoren im Gehirn detailliert untersucht. Sie kartierten die Rezeptordichten über den Cortex und konnten zwei Hauptanordnungen identifizieren, die Licht auf die Verbindungen zwischen molekularer und neuronaler Organisation des Cortex werfen.
Gradienten der Rezeptorexpression
Die beiden Hauptachsen der Rezeptororganisation im Makakencortex stimmen mit zwei verschiedenen funktionellen Systemen überein, nämlich den sensorisch-kognitiven und den externen-internen Kognitionsnetzwerken.
Bedeutung für die Modellierung des Gehirns
Die integrierten Daten über Neurotransmitter-Rezeptoren mit mehreren Schichten anatomischer und funktioneller Daten auf einen gemeinsamen kortikalen Raum werden der neurowissenschaftlichen Gemeinschaft frei zur Verfügung gestellt, damit sie von anderen Computerneurowissenschaftlern verwendet werden kann, die bestrebt sind, andere biologisch informierte Modelle zu erstellen.
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