Beteiligtes Bernstein Mitglied: Jonathan Gant

Sehen und Bewegung sind im Gehirn unmittelbar miteinander verknüpft: Stehen wir still, verändert sich unser Sichtfeld kaum. Beim Laufen hingegen rauscht die Umgebung vorbei, sodass die Signale, die in den Augen ankommen, variabler werden und sich schneller verändern. Da Tiere diese Bewegung selbst erzeugen, ist die Veränderung vorhersehbar, und das Gehirn kann sich bereits in dem Moment anpassen, in dem die Bewegung beginnt, anstatt auf neue visuelle Reize zu warten.

Wie stark diese neuronale Anpassung ausfällt, ist jedoch je nach Tierart sehr unterschiedlich. Wenn eine Maus rennt, verändert sich die Aktivität von Nervenzellen in ihrem visuellen System deutlich. Bei Krallenaffen fallen diese Effekte dagegen deutlich schwächer aus oder fehlen ganz. „Das wirft die Frage auf, ob der Sehsinn von Nagetieren grundsätzlich anderen Regeln folgt als der von Primaten“, sagt Professor Wiktor F. Młynarski, Professor für Computational Neuroscience an der Fakultät für Biologie der LMU.

Der Neurowissenschaftler hat kürzlich zusammen mit seinem Doktoranden Jonathan M. Gant eine Studie im Fachmagazin Science Advances veröffentlicht, in der sie eine Antwort auf diese Frage vorstellen: Tatsächlich folgen die visuellen Systeme der beiden Tiergruppen demselben evolutionären Grundprinzip der Informationsverarbeitung. Die Unterschiede kommen dadurch zustande, dass über die Augen von Mäusen nicht dieselben Signale ins Gehirn gelangen wie über Primatenaugen.

Das Gehirn stellt sich auf Bewegung ein

Ausgangspunkt ist die sogenannte Hypothese der effizienten Kodierung. Dieser mathematische Ansatz geht davon aus, dass sich Nervenzellen im Laufe der Evolution an typische Muster ihrer natürlichen Umwelt angepasst haben. So können sie mit möglichst geringem Aufwand möglichst viele Informationen übertragen – zum Beispiel bei der Verarbeitung visueller Signale.

„Wir wollten wissen, wie sich diese neuronalen Muster verändern, wenn das Tier sich bewegt“, erklärt Gant. Die beiden Forschenden erweiterten die Theorie der effizienten Kodierung also auf einen sich bewegenden Beobachter. Zu diesem Zweck filmten sie natürliche Szenen, die der visuellen Umgebung von Mäusen im Stillstand und beim Laufen ähneln, und analysierten Filmmaterial von Kameras, die im Labor von Cristopher Niell an der University of Oregon an sich frei bewegenden Mäusen angebracht waren.

Um diese Videos zu analysieren, simulierten sie die neuronale Verarbeitung im visuellen Kortex von Mäusen und Primaten. „Auf der Grundlage dieser Theorie haben wir computergestützte Modelle von Neuronen entwickelt, die diese Reizverarbeitung sowohl im Ruhezustand als auch bei Bewegung am effizientesten darstellen“, sagt Gant.

Die Theorie erklärt mehrere Effekte, die aus experimentellen Studien bekannt sind. „Während der Bewegung reagieren Nervenzellen stärker, ihre zeitliche Dynamik verändert sich, benachbarte Nervenzellen beeinflussen sich weniger stark und der neuronale Code wird präziser“, so Młynarski. „Ausgehend vom gleichen theoretischen Prinzip lassen sich mit unserem Ansatz all diese Effekte erklären“, fügt Gant hinzu. Das visuelle System passe seine Verarbeitung daran an, wie sich die Sinneseindrücke durch die eigene Bewegung verändern.

Warum die Maus stärker reagiert

Die Theorie erklärt auch den Unterschied zwischen Mäusen und Primaten: Die visuellen Neuronen von Mäusen reagieren auf großflächige, grobe Bereiche einer Szene, die stark von der Bewegung beeinflusst werden. In der Fovea von Primaten – dem Bereich des schärfsten Sehens – verarbeiten Nervenzellen dagegen sehr feine Details. Solch hochaufgelöste Bildinformationen ändern sich bereits im Stillstand schnell, sodass sich durch Bewegung vergleichsweise wenig daran verändert.

„Wir sagten daher voraus, dass foveale Neuronen nicht durch Bewegung moduliert werden, Neuronen des peripheren Sichtfelds, die denen von Mäusen ähneln, hingegen sehr wohl“, erläutert Gant. Jüngst publizierte Experimente bestätigen diese Vorhersage. „Die Neuronen von Maus und Affe verhalten sich also nicht deswegen unterschiedlich, weil ihre Gehirne unterschiedlich funktionieren, sondern weil sie unterschiedliche Reize verarbeiten.“

Die Studie zeigt laut Wiktor Młynarski auch, welchen Beitrag theoretische Neurobiologie leisten kann, indem sie die Funktion von Neuronen erklärt und nicht nur beschreibt: „Theorien zur neuronalen Berechnung können scheinbar widersprüchliche Beobachtungen unter gemeinsamen Prinzipien vereinen, was meiner Meinung nach eine der Schlüsselrollen der theoretischen Forschung in den Naturwissenschaften ist.“