/Uni Freiburg/ Das Gehirn ist als ein Netzwerk von spezialisierten Netzwerken aus Nervenzellen organisiert. Damit eine solche Gehirnarchitektur funktioniert, müssen diese spezialisierten Netzwerke – jeweils in verschiedenen Gehirnarealen lokalisiert – miteinander kommunizieren können. Aber unter welchen Bedingungen findet Kommunikation statt und welche Steuerungsmechanismen wirken? Forscher des Bernstein Center Freiburg und Kollegen in Spanien und Schweden schlagen dafür ein neues Modell vor, das drei – scheinbar unterschiedliche – Erklärungsmodelle miteinander kombiniert. Ihre Schlussfolgerungen sind nun in Nature Reviews Neuroscience veröffentlicht.

Die Synthese von Dr. Gerald Hahn, Pompeu Fabra University, Barcelona/Spanien, Prof. Dr. Ad Aertsen, Bernstein Center Freiburg, Prof. Dr. Arvind Kumar, ehemals Bernstein Center Freiburg, jetzt Königliche Technische Hochschule (KTH) Royal Institute of Technology, Stockholm/Schweden und Kollegen basiert auf der Theorie dynamischer Systeme. Sie berücksichtigt insbesondere, wie der Aktivitätszustand der jeweiligen Netzwerke den Nachrichtenaustausch beeinflusst. Die Studie kombiniert dabei drei bislang vorgeschlagenen Erklärungsmodelle: Synfire-Kommunikation, Kommunikation durch Kohärenz und Kommunikation durch Resonanz.

„Wir glauben, dass unsere Arbeit helfen kann, besser zu verstehen, wie Neuronenpopulationen, je nach Zustand ihrer Netzwerkaktivität, interagieren und ob Nachrichten von einer Neuronengruppe im Gehirnbereich A eine Neuronengruppe im Gehirnbereich B erreichen können oder nicht“, sagt Arvind Kumar. „Ein solches Verständnis ist eine wesentliche Voraussetzung, um Hirnfunktion nicht nur lokal, innerhalb eng begrenzter Bereiche eines Hirnareals verstehen zu können, sondern auch mehr global, über Hirnareale hinweg.“

Besonders interessierte die Wissenschaftler, welche Rolle die im Gehirn auftretenden Aktivitätsschwingungen – so genannte Oszillationen – für die Kommunikation spielen. Solche Oszillationen betreffen typischerweise große Gruppen von Neuronen bis hin zu ganzen Hirnarealen und können entweder langsam sein, wie Alpha- oder Theta-Rhythmen, oder schnell, wie der Gammarhythmus. Die Forscher konnten im theoretischen Modell zeigen, dass die Interaktion dieser Rhythmen miteinander maßgeblich darüber entscheidet, ob Kommunikation zwischen Netzwerken möglich ist oder nicht. Bestimmte Verschachtelungen solcher Rhythmen könnten dabei als wichtige Steuerungsmechanismen wirken.

„Die Möglichkeit zum Nachrichtenaustausch hängt von vielen Faktoren ab, zum Beispiel, ob die Schwingungen schnell oder langsam, die Frequenzen ähnlich oder unterschiedlich sind, wie die Phasen zueinander in Beziehung stehen und so weiter“, erklärt Ad Aertsen. „Mit unserem Modell können wir jetzt für jeden dieser Fälle spezifische Vorhersagen treffen. In einem nächsten Schritt könnten diese dann experimentell getestet werden.“

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Originalpublikation

Hahn, G./Ponce-Alvarez, A./Deco, G./Aertsen, A./Kumar, A. (2018): Portraits of communication in neuronal networks. In: Nature Reviews Neuroscience. https://www.nature.com/articles/s41583-018-0094-0