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Einzelne Neuronen und ihr Einfluss auf die Population

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Wie sich individuelle Eigenschaften von Neuronen auf die Aktivität des ganzen Netzwerks auswirken

Einzelne Neuronen und ihr Einfluss auf die Population

Die La-Ola-Welle liefert eine Metapher für die Übergangszone zwischen einem Netzwerk im oszillatorischen und im aperiodischen Zustand: Während es keinen Unterschied macht, ob einzelne Zuschauer im Zentrum der Welle sitzen oder außerhalb stehen bleiben, is

Neuronen können sehr unterschiedlich sein. Im Hinblick auf die individuellen Eigenschaften wird angenommen, dass jeder einzelne Neuronentyp an einem oder mehreren Verarbeitungsschritten im Gehirn beteiligt ist. Aus diesem Grund haben experimentelle Neurowissenschaftler die genetischen, anatomischen, biochemischen und physiologischen Eigenschaften von Neuronen sehr ausführlich studiert. Jedoch ist keinesfalls klar, wann und wie diese neuronalen Eigenschaften die Aktivitäten eines ganzen Neuronennetzes beeinflussen. In einer neuen Studie haben sich Ajith Sahasranamam, Dr. Ioannis Vlachos, Prof. Dr. Ad Aertsen und Prof. Dr. Arvind Kumar vom Bernstein Center Freiburg nun mit dieser Frage befasst. In einem Netzwerkmodell studierten sie, wie die individuellen Eigenschaften von Neuronen die Populationsdynamik im Netzwerk beeinflussen. Ihre Forschungsergebnisse wurden nun in Scientific Reports, einem Online-Magazin der Zeitschrift „Nature“, veröffentlicht.

Neuronen reagieren auf Reize, indem sie Aktionspotenziale, sogenannte „Spikes“, erzeugen. Neuronen nutzen Spikes zur Kommunikation mit anderen Neuronen. Um das Gehirn zu verstehen ist es daher wichtig, die zeitlichen Muster der Spike-Aktivität zu erkennen. Diese Muster sind genauso unterschiedlich wie die Neuronen selbst: Ihre Vielfalt reicht von unregelmäßigen, einzelnen Spikes über rhythmische Muster bis hin zu „Spike Bursts“, kurze Salven von mehreren Spikes. Ajith Sahasranamam und Kollegen haben nun erforscht, wie sich eine Veränderung von Spikemustern in einzelnen Neuronen auf ein Netzwerk solcher Neuronen auswirkt. Dazu erstellten sie ein Computermodell eines Neurons, das solches „Spike Bursting“ simulieren kann, ohne die anderen Eigenschaften des Neurons zu beeinflussen. 

„Unser Modell zeigt, dass das ‚Bursting’ einzelner Neuronen einen bedeutenden Einfluss auf die Populationsdynamik eines Netzwerks hat – und zwar im Übergangsbereich zwischen dem oszillatorischen (d.h. schwingenden) und dem aperiodischen Aktivitätszustand,“ erläutert Sahasranamam. In einem oszillatorischen Netzwerk verläuft die Aktivität einer großen Anzahl von Neuronen synchron, während Neuronen in einem aperiodischen Netzwerk unregelmäßig und asynchron feuern. „In der Übergangszone zwischen den beiden Zuständen kann das ‚Bursting’ Oszillationen zerstören, während sich die Schwelle für die Entstehung von Oszillationen im aperiodischen Regime verringert“, fügt er hinzu. „Wenn sich das Netzwerk allerdings vollständig im oszillatorischen oder aperiodischen Zustand befindet, hat das ‚Bursting’ von Neuronen kaum Auswirkungen.“ 
 
Jüngste Forschungsergebnisse haben außerdem gezeigt, dass zwischen den Eigenschaften einzelner Neuronen und der Aktivität des Netzwerks eine umgekehrte Abhängigkeit besteht. Das Netzwerk selbst kann das „Bursting“ beeinflussen. “Wenn wir diese Abhängigkeit in unser Modell integrieren, zeigt das Netzwerk eine Hysterese: Die Antwort des Netzwerks auf Reize hängt nicht nur von seinen gegenwärtigen Eingangssignalen ab, sondern auch von vorangegangenen Netzwerkzuständen “, erklärt Sahasranamam. 
 
Diese neuen Erkenntnisse könnten sowohl für das Verständnis normal funktionierender Gehirne als auch von Störungen der Hirnfunktion, wie in bestimmten Krankheitsfällen, von großer Bedeutung sein. Zum Beispiel könnten sie bei der frühkindlichen Entwicklung, in der “Bursting“ in beinahe 80 Prozent der Nervenzellen auftritt, eine bedeutende Rolle spielen. Zudem zeigten neuere Studien, dass bei der Parkinson’schen Krankheit und Epilepsie der Anteil der Neuronen, in denen  „Bursting“ auftrat, verändert war. „Daher können wir uns vorstellen, dass eine potenzielle Heilmethode für solche Krankheiten darin bestehen könnte, das ‚Bursting’ in ausgewählten Bereichen des Gehirns zu regulieren,“ folgert Sahasranamam.
 
 
Originalveröffentlichung:
 
 
Bildunterschrift:
Die La-Ola-Welle liefert eine Metapher für die Übergangszone zwischen einem Netzwerk im oszillatorischen und im aperiodischen Zustand: Während es keinen Unterschied macht, ob einzelne Zuschauer im Zentrum der Welle sitzen oder außerhalb stehen bleiben, ist dies am Rande der Welle entscheidend für ihre Fortbewegung. 
 
 
Bild: "La Ola 01" Quelle: „La Ola during the cap Germany vers. Russia, on July 26th 2008 in the Lanxess-Arena of Cologne“ fotografiert von Armin Kübelbeck - https://commons.wikimedia.org/wiki/File:La_ola_01.jpg
Lizensiert unter der Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Lizenz. - https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.en
 
 
Kontakt:
Prof. Dr. Arvind Kumar
Bernstein Center Freiburg, University of Freiburg
Dept. of Computational Science and Technology
KTH Royal Institute of Technology, Stockholm. Sweden
Telefon: +46 (0)8-790-6224
Fax: +49 (0)761 / 203 – 9559
E-Mail: arvkumar@kth.se
Homepage: www.kth.se/profile/arvindku/
 
Michael Veit
Science Communicator
Bernstein Center Freiburg
Telefon: +49 (0)761 / 203 - 9322
E-Mail: michael.veit@bcf.uni-freiburg.de
 
 
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