Ärzte Zeitung online, 05.02.2010

Mathematik deckt auf, wie sich Gehirnzellen synchronisieren

GÖTTINGEN (eb). Wissenschaftler entwickeln ein mathematisches Modell, das erklärt, wie Nervenzellen ihre Aktivität aufeinander abstimmen. Im Gehirn ist die Aktivität der Milliarden von Nervenzellen, der Neuronen, korreliert. Nur so kann das Gehirn solch Leistungen vollbringen, wie Musik hören oder einen Text lesen.

Trotz der zentralen Bedeutung neuronaler Korrelation konnte bisher nicht geklärt werden, wie sie zustande kommt. Wissenschaftler um Professor Fred Wolf vom Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience und dem Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation haben eine mathematische Formel entwickelt, mit der genau vorhergesagt werden kann, wie und wann sich Neurone synchronisieren.

Den Wissenschaftlern ist es gelungen, die neuronale Umwandlung von Eingangs- in Ausgangssignale in einer relativ einfachen mathematischen Formel zusammenzufassen.

Wie die Forscher zeigen konnten, hängt die Korrelation der Antwortsignale zweier Nervenzellen nicht nur davon ab, wie ähnlich sich die jeweiligen Eingangssignale sind, sondern auch davon, wie aktiv die Zellen sind. Senden die Neurone in schneller Folge viele Signale - ihre Aktivität, die so genannte Feuerrate, ist hoch - sind auch die Antwortsignale stärker korreliert. Dies gilt aber nur, wenn die Neurone lediglich einen Bruchteil ihrer Eingangssignale teilen.

Die Regeln ändern sich drastisch, wenn die Neurone weitgehend von gemeinsamen Eingangssignalen angeregt werden und sie entsprechend ähnliche Antwortsignale produzieren (Physical Review Letters 104, 2010). In diesem Fall spielt die Feuerrate keine Rolle. Diese Aussagen aus ihrem mathematischen Modell konnten die Wissenschaftler direkt experimentell bestätigen, indem sie Zellen mit im Computer nachgebildeten Gehirnströmen angeregt und ihre jeweiligen Antwortsignale gemessen haben.

Mit ihrer Arbeit haben die Wissenschaftler gezeigt, wie eng diese beiden Konzepte neuronaler Kodierung zusammenhängen und welche theoretische Beschreibung die sensorische Verarbeitung erfassen kann.

Abstract der Studie: "Correlations and Synchrony in Threshold Neuron Models."
Weitere Informationen zum Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience

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