Schlagwort-Archive: Neuroscience

Gedächtnisforschung: Hemmender Botenstoff am Lernprozess beteiligt


Honigbienen lernen sehr schnell und haben ein hervorragendes Gedächtnis. Daher sind sie als Modellorganismen für die Forschung interessant. Da die Lernprozesse beim Menschen ähnlich ablaufen, können Erkenntnisse aus der Bienenforschung übertragen werden. Wissenschaftler der Saar-Uni haben nun erstmals an Nervenzellen von Bienen experimentell belegt, dass der Neurotransmitter Gamma-Aminobuttersäure (GABA) eine bedeutende Rolle bei Lernprozessen spielt. GABA ist einer der wichtigsten hemmenden Botenstoffe im Gehirn und spielt unter anderem bei Krankheiten wie Alzheimer und Epilepsie eine Rolle. Die Studie wurde in der renommierten Fachzeitschrift „Journal of Neuroscience“ veröffentlicht.
Mit einem Gehirn kleiner als ein Stecknadelkopf und mit weniger als einer Million Nervenzellen können sich Bienen hervorragend in der Umgebung orientieren und lernen, wo für sie wichtige Futterquellen liegen. Hierbei verknüpft ihr Nervensystem spezifische Informationen wie Düfte, Farben und Landmarken mit einer Belohnung in Form von Nektar. Dies wird im Gedächtnis gespeichert, sodass die Biene die Futterstelle auch Tage später wiederfindet.
„Bei diesen Lernprozessen spielen chemische Botenstoffe eine wichtige Rolle“, sagt Uli Müller, Professor für Zoologie und Physiologie an der Universität des Saarlandes. „Diese Neurotransmitter übermitteln Informationen zwischen Nervenzellen, wobei zwischen erregenden und hemmenden Transmittern unterschieden wird.“ Ein erregender Botenstoff wie Acetylcholin (ACh) aktiviert die nächste Nervenzelle, während ein hemmender Transmitter wie GABA die Signalübermittlung herunterregelt. Kommen nun zwei Reize wenige Millisekunden hintereinander an einer Nervenzelle an, „verrechnet“ die Zelle diese miteinander. So kann das Signal bei der Verrechnung zweier Reize besonders verstärkt oder abgemildert werden, je nachdem, welche Transmitter beteiligt sind.
Kommt es bei der Reizweiterleitung zu Änderungen, sind Nervenzellen in der Lage, darauf zu reagieren – eine Eigenschaft, die Fachleute als neuronale Plastizität bezeichnen. Sie ist maßgebend für das Lernen und die Gedächtnisbildung.
„Beim Lernen spielt die zeitliche Abfolge der Informationen, also etwa die zeitliche Paarung von Duft und der anschließenden Nektarbelohnung, eine entscheidende Rolle“, so Müller weiter. „Bei bisherigen Untersuchungen von Lernprozessen stand vor allem die zeitliche Verrechnung von erregenden Neurotransmittern im Fokus. Obwohl bekannt war, dass der hemmende Neurotransmitter GABA beim Lernen eine Rolle spielt, wurde er nicht mit diesen Prozessen in Verbindung gebracht.“

Dies ist nun erstmals Müller und seinem Mitarbeiter Davide Raccuglia in ihrer aktuellen Studie gelungen. Die Biologen haben die für das Lernen bei Insekten verantwortlichen Nervenzellen, die Kenyonzellen, isoliert und die zeitliche Verrechnung bei erregenden und hemmenden Botenstoffen untersucht. Dazu haben die Forscher die Zellen von Honigbienen und Fruchtfliegen zuerst mit dem erregenden Transmitter ACh und Sekunden später mit dem hemmenden Botenstoff GABA als auch in umgekehrter Reihenfolge stimuliert. Zur Kontrolle haben sie die Versuche jeweils nur mit dem hemmenden oder dem erregenden Botenstoff durchgeführt. Anschließend haben sie gemessen, ob sich die Signalverarbeitung der Zellen verändert hat.
„Wir haben beobachtet, dass es bei der Stimulation mit beiden Transmittern im Gegensatz zu den Kontrollversuchen noch Minuten später zu Änderungen in der Signalverarbeitung der Kenyonzellen kommt“, sagt der Neurobiologe. Durch diese zeitliche Verrechnung haben die Zellen, so Müller weiter, ein „molekulares Gedächtnis“ gebildet. Dabei hänge das Ausmaß dieser Änderungen davon ab, welcher Transmitter zuerst stimuliert und wie viele Rezeptoren die Zellen für den Neurotransmitter GABA besitzen.
Folgestudien müssen jetzt klären, welche Rolle GABA-Rezeptoren bei der Signalverrechnung beim Lernen genau spielen und ob diese beispielsweise mit Krankheiten wie Alzheimer in Zusammenhang stehen. GABA ist einer der wichtigsten Botenstoffe des menschlichen Zentralnervensystems. Er wird auch mit weiteren neurologischen Krankheiten wie Epilepsie in Verbindung gebracht.
Die Studie wurde in der Fachzeitung „Journal of Neuroscience“
veröffentlicht:
„Temporal Integration of Cholinergic and GABAergic Inputs in Isolated Insect Mushroom Body Neurons Exposes Pairing-Specific Signal Processing”.  DOI: 10.1523/JNEUROSCI.0714-14.2014

Entwickelt sich das Gehirn durch Selbstorganisation?

Selbstorganisierte Prozesse spielen neben Umwelteinflüssen und genetischen Faktoren eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung des Gehirns. Zu diesem Ergebnis kommt ein internationales Team von Forschern, unter anderem aus Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts für Dynamik und Selbstorganisation, des Bernstein Center for Computational Neuroscience und der Universität Göttingen.

Die Gehirne von Frettchen, Spitzhörnchen und Buschbabys zeigen beispielsweise überraschende Ähnlichkeit: So folgt die Anordnung der Nervenzellen in den Sehrinden der Arten folgt exakt demselben Design. Weder frühe Einflüsse der Umwelt noch Vererbung können diesen Befund erklären. Mithilfe eines mathematischen Modells jedoch konnten die Wissenschaftler die Gehirnarchitektur exakt vorhersagen. Es beschreibt, wie sich neuronale Schaltkreise im Gehirn selbstorganisiert entwickeln. (Science, Online-Ausgabe vom 4. November 2010)

Abb. 1 Die Vorfahren von Spitzhörnchen (rechts) und Buschbaby (links) gehen seit 65 Millionen Jahren getrennte Wege. Dennoch gleichen sich Details ihrer Sehrinden auf verblüffende Weise. Bild: Wikimedia

Nervenzellen in der Sehrinde reagieren auf definierte Bildelemente wie Kanten und Konturen. Jede Zelle hat dabei eine “Orientierungspräferenz”: Sie ist auf bestimmte Kantenverläufe spezialisiert, wie etwa horizontale, vertikale oder schräge Kanten. Werden Zellen gleicher Spezialisierung mit derselben Farbe eingefärbt, erhält man so eine Karte der Orientierungspräferenz. Das fundamentale Strukturelement dieser Karten, das sich über die Sehrinde tausendfach wiederholt, bezeichnen Forscher als Pinwheel (deutsch: Windrad), denn Gebiete derselben Orientierungspräferenz treffen an einem Punkt zusammen – wie die Flügel eines Spielzeug-Windrades (siehe Abbildung 2).

Während frühere Arbeiten erwartet ließen, dass sich die Verteilung der Windräder in den Sehrinden verschiedener Arten stark unterscheiden, fanden die Forscher eine verblüffende Ähnlichkeit bei Frettchen, Spitzhörnchen und Buschbaby. Ein Erkennungszeichen dieses gleichen Designs ist die Dichte der Windrädchen. Diese und eine große Zahl anderer Merkmale stimmen bei diesen Arten genau überein. Auf einen vererbten genetischen Bauplan lässt sich dies jedoch nicht zurückführen. Denn der letzte gemeinsame Vorfahre von Frettchen, Spitzhörnchen und Buschbaby lebte vor mehr als 65 Millionen Jahren im Zeitalter der Dinosaurier. Die Gehirne hatten also reichlich Zeit, sich verschieden zu entwickeln. Zudem gibt es Säugetiere, die deutlich enger miteinander verwandt sind als die untersuchten Spezies und dennoch verschieden strukturierte Sehrinden aufweisen. Ebenso wenig bietet der Einfluss von Erfahrung auf die frühe Hirnentwicklung eine Erklärung. Die untersuchten Tierarten finden nach ihrer Geburt völlig verschiedene Umweltbedingungen vor.

Abb. 2 Karte der Orientierungspräferenz in der Sehrinde eines Frettchens. Zwei Pinwheels (Windrädchen) sind vergrößert. Falschfarbendarstellung der Orientierung (siehe Balken links). Bild: Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation

In empirischen und theoretischen Untersuchungen zeigten die Forscher, dass sich die gleiche Windräderdichte am besten durch Selbstorganisationsprozesse in der Hirnentwicklung erklären lässt. Sobald die Tiere nach der Geburt zu sehen beginnen, bilden sich die Karten der Orientierungspräferenz nach und nach wie von selbst aus. Die mathematische Analyse neuronaler Selbstorganisation zeigte, dass bereits wenige Voraussetzungen ausreichen, um die beobachtete Nervenzellarchitektur hervorzubringen. Zu diesen gehört etwa, dass sich Nervenzellen über weite Distanzen direkt Signale zusenden können. Sind diese und wenige weitere Voraussetzungen erfüllt, stimmen sich die Nervenzellen im Modell während der Hirnentwicklung so aufeinander ab, dass ein so genanntes “quasiperiodisches Muster” ihrer bevorzugten Orientierungen entsteht, ein Muster das sich nie exakt wiederholt.

“Vertraute Beispiele für Selbstorganisationsprozesse sind etwa die La-Ola-Welle begeisterter Zuschauer, die sich bei Sportveranstaltungen über die Stadionränge ausbreitet, oder Stop-and-Go-Wellen im Autoverkehr, die ohne jede äußere Behinderung des Verkehrsflusses spontan auftreten können”, sagt Matthias Kaschube, Lewis-Sigler-Fellow an der Princeton Universität und Erstautor der Studie. Bei diesen Beispielen, wie auch bei allen anderen Selbstorganisationsprozessen, gibt es weder einen versteckten “Lenker”, noch ein verstecktes “Drehbuch”, das die Systemelemente (die Sportfans oder die Verkehrsteilnehmer in obigen Beispielen) dazu zwingt zu tun, was sie tun. Die Bewegung der Elemente resultiert nur aus der Art, wie sie sich gegenseitig beeinflussen.

In den vergangenen Jahrzehnten haben Forscher für viele Systeme der unbelebten Natur ausgearbeitet, wie mathematische Modelle beim Verständnis solcher Selbstorganisationsprozesse helfen können. Wie Fred Wolf, Leiter der Untersuchung und theoretischer Physiker am Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen betont, liefern die neuen Ergebnisse nun maßgeschneiderte mathematische Konzepte für das Verständnis der Wechselwirkungen neuronaler Elemente in der Sehrinde.

Quelle: Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation. Originalveröffentlichung: Matthias Kaschube, Michael Schnabel, Siegrid Löwel, David M. Coppola, Leonard E. White & Fred Wolf
Universality in the Evolution of Orientation Columns in the Visual Cortex

Science, Online-Ausgabe vom 4. November 2010

Mehr Info:
Emergenz: Strukturen der Selbstorganisation in Natur und Technik

Die “Sprache des Gehirns” wird enträtselt

Ohne Aufmerksamkeit ist es uns allen nicht möglich, mit der Umwelt zu interagieren. Speziell beim Sehen ist Aufmerksamkeit absolut notwendig, um Sinneseindrücke sinnvoll zu verarbeiten und am Ende des Verarbeitungsprozesses Personen oder Objekte wahrzunehmen. Obwohl Aufmerksamkeit ein grundlegender Mechanismus der Informationsverarbeitung im Gehirn ist und Aufmerksamkeitsstörungen bei vielen neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen große Probleme für die Patienten nach sich ziehen, sind die neuronalen Mechanismen von Aufmerksamkeit – insbesondere in der frühen Verarbeitung von Seheindrücken – bislang nur unzureichend verstanden.

Wie wirkt sich visuelle Aufmerksamkeit auf die Sprache des Gehirns – also die Signale, mit denen die Gehirnzellen untereinander Information austauschen – aus? Dieser Frage sind Forscher der Universität Bremen aus Neurobiologie und theoretischer Physik in einem fachübergreifenden Projekt gemeinsam nachgegangen. Um die zugrunde liegenden Mechanismen zu untersuchen, wurden Makaken darauf trainiert, komplizierte Linienfiguren zu betrachten und sie dann entweder aufmerksam zu beobachten oder zu ignorieren. Die dabei gemessenen Aktivitätsmuster der Gehirnzellen wurden mit Methoden des “Machine Learning” (Maschinenlernen, d.h. der automatisierten Suche nach verborgenen Regelmäßigkeiten in großen Datenmengen durch ein Computerprogramm) daraufhin untersucht, wie viel Information in diesen Signalen über die Figuren enthalten ist und ob die Informationsmenge von Aufmerksamkeit abhängig ist. Normalerweise kommen Techniken des Machine Learning beim Erkennen von Kreditkarten-Betrug, bei der Aktienmarktanalyse oder in der medizinischen Diagnostik zum Einsatz. Wie die Bremer Wissenschaftler in der aktuellen Ausgabe der renommierten Fachzeitschrift “Journal of Neuroscience” nun berichten (https://www.jneurosci.org/), lassen sich diese Methoden auch erfolgreich zur Untersuchung des Phänomens Aufmerksamkeit nutzen.

Signale verraten, welche Linienfiguren gesehen werden

Die Forschungen zeigen zwei Hauptergebnisse: Einerseits ist es mit diesen Methoden möglich, dem Gehirn beim Arbeiten sehr genau zuzuschauen – und zwar so genau, dass aus den Signalen abgelesen werden kann, welche Strichfiguren gerade gesehen wurden. Dabei ließen sich die untereinander recht ähnlichen Figuren mit sehr hoher Genauigkeit (in bis zu 93% der Fälle) anhand der gemessenen elektrischen Hirnaktivität richtig identifizieren. Andererseits verändert Aufmerksamkeit die Hirnaktivität, so dass diese Identifikation bei aufmerksam beobachteten Mustern erfolgreicher ist als bei Mustern, auf denen keine Aufmerksamkeit ruht.

Genau diese Veränderung der Hirnsignale erfolgt jedoch auf eine völlig überraschende Art und Weise. Das Gehirn fährt nicht etwa andere Störeinflüsse einfach herunter oder blendet sie aus. Vielmehr werden die zu den unterschiedlichen Mustern gehörenden “Fingerabdrücke” in der Hirnaktivität aktiv verändert, so dass sie sich deutlicher voneinander unterscheiden.

Ergebnisse für konkrete medizinische Anwendungen nutzbar

Neben dem besseren Verständnis der grundlegenden Funktionsweise des Gehirns als Basis für Fortschritte in Verständnis und Behandlung von neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen sind auch konkrete medizinische Anwendungsmöglichkeiten eine wichtige Antriebsfeder für die Bremer Forschungen auf diesem Gebiet. Ein Ziel ist die Schaffung einer zentralen Basis für funktionelle Neuroprothesen. Dabei geht es um so genannte Brain Computer Interfaces (BCI) – eine Technologie, mit der die elektrische Hirnaktivität eines Menschen detailliert gemessen werden kann, um aus den Signalen auf Aktions- und Kommunikationswünsche zu schließen (“Gedanken lesen”). Ein solches System soll beispielsweise vollständig gelähmten Personen ermöglichen, mit ihrer Umwelt wieder zu kommunizieren und Geräte und Hilfseinrichtungen zu kontrollieren, um so ein Stück Autonomie ins Leben zurückzubringen.

Die “Sprache des Gehirns” enträtseln

Unerlässlich für den Bau einer robusten und sicheren Schnittstelle zwischen der Gedankenwelt des Patienten und einem Computersystem ist dabei, die “Sprache des Gehirns” zu enträtseln. Deshalb versuchen die Bremer Wissenschaftler abweichend von den in diesem Forschungsbereich herkömmlichen Ansätzen, die Sehhirnrinde als Signalquelle zur Verarbeitung von Seheindrücken zu verwenden.

In dem im Journal of Neuroscience veröffentlichen Artikel wurde gezeigt, dass die vom Sehsystem erzeugten elektrischen Hirnsignale willentlich – eben durch die untersuchte selektive visuelle Aufmerksamkeit – verändert werden können. Sie könnten somit als ein Kontrollsignal für die beschriebenen medizinisch-technischen Anwendungen genutzt werden. Eine weiterführende Untersuchung dazu wird zurzeit durchgeführt. Sie ist ein wichtiger Teil der aktuellen neuro-technologischen Initiative der Universität Bremen. Quelle: idw