/BCF/ Neurowissenschaftler des Bernstein Center Freiburg (BCF) der Albert-Ludwigs-Universität und der Königlichen Technischen Hochschule Stockholm/Schweden (KTH) haben einen wesentlichen Vorgang im Gehirn entschlüsselt, der für das Verhalten von Lebewesen mitverantwortlich ist. „Eine der Grundvoraussetzungen für sinnvolles Verhalten ist, dass Netzwerke im Gehirn genau definierte Sequenzen neuronaler Aktivität erzeugen“, sagt Prof. Dr. Ad Aertsen von der Universität Freiburg. Die Ergebnisse der Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Arvind Kumar von der KTH und Sebastian Spreizer, Doktorand am BCF, haben die Forschenden in der Fachzeitschrift PLoS Computational Biology veröffentlicht.

In den vergangenen Jahren haben Experimente gezeigt, dass das Verhalten von Tieren von der sequentiellen Aktivität der Neuronen in verschiedenen Gehirnregionen begleitet wird. Daran anknüpfend haben Forscherinnen und Forscher weltweit mehrere Modelle möglicher Mechanismen entwickelt, die die Entstehung dieser geordneten Abfolge erklären sollen. Sie beruhen in erster Linie auf Methoden des überwachten Lernens, bei dem anhand einer Lernregel die gewünschte sequenzielle Aktivität generiert wird. Dabei stellte sich heraus, dass neuronale Netzwerke bewusst trainiert werden können, um bestimmte Abfolgen zu erzeugen. „Gleichzeitig wissen wir, dass nicht jedes Verhalten gelernt ist. Angeborenes Verhalten deutet darauf hin, dass das Gehirn bestimmte Abfolgen erzeugt, ohne sie zu lernen und zu trainieren“, sagt Arvind Kumar, der die Studie leitete.

Die Wissenschaftler widmeten sich daraufhin der Frage,  wie  ein untrainiertes Gehirn gut geordnete Aktivitätssequenzen erzeugen kann. Sie fanden dafür  zwei Bedingungen: Erstens müssen Neuronen bei einem kleinen Teil ihrer Projektionen, also ihre Verbindungen zu nachgeschalteten Neuronen eine bestimmte Richtung bevorzugen. Zweitens müssen benachbarte Neuronen dieselbe bevorzugte Richtung teilen. „Das bedeutet, dass die Verbindungen von Nervenzellen richtungsabhängig und räumlich miteinander verbunden sind. Dies ist der Schlüssel zur Erzeugung sequentieller Aktivität in neuronalen Netzwerken“, erläutert Sebastian Spreizer. Wenn das Netzwerk nach diesen Regeln verdrahtet ist, entsteht eine Art Aktivitätslandschaft, die dem geographischen Raum mit Hügeln und Tälern ähnelt. Die Sequenzen der neuronalen Aktivität sind in dieser Metapher wie die Flüsse in einer Landschaft. Kleine Variationen im räumlichen Gefüge der Nervenzellen erzeugen bestimmte zeitliche und räumliche Sequenzen neuronaler Aktivität.

Um das Modell zu verifizieren, müssen jedoch die Formen und Verbindungen benachbarter Neuronen gemessen werden. „Interessanterweise können Neuromodulatoren, das sind chemische Substanzen wie beispielsweise Dopamin, eine wie oben geforderte Konnektivität im Gehirn erzeugen, und zwar auf dynamische, kontextabhängige Weise“, sagt Ad Aertsen. Das Netzwerk hat damit die Möglichkeit, verschiedene Sequenzen der neuronalen Aktivität zu erzeugen. Allerdings werden nicht alle davon funktional relevant sein. Die Wissenschaftler in Freiburg und Stockholm gehen daher davon aus, dass Lernmechanismen entwickelt werden können, um die lohnenden Sequenzen auszuwählen und damit sinnvolles Verhalten zu ermöglichen.

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Originalpublikation

Spreizer, S./Aertsen, A./Kumar, A. (2019): From space to time: Spatial inhomogeneities lead to the emergence of spatiotemporal sequences in spiking neuronal networks. In: PLoS  Computational Biology 15/10. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007432