Schneller sehen dank Vorwarnung vom Zell-Nachbarn
RUB Wissenschaftler entwickeln Modell für lokale Aktivitätswellen im Gehirn
Fällt ein Lichtreiz auf die Netzhaut des Auges, werden innerhalb von wenigen Zehntel Millisekunden Millionen von Nervenzellen im Gehirn aktiviert. Jede Nervenzelle in der primären Sehrinde erhält dabei mehrere tausend Signale sowohl von benachbarten als auch von weit entfernten Zellen, und sendet ebenso viele Signale aus. Während in den letzten Jahrzehnten die individuellen Eigenschaften und Verbindungen innerhalb dieses Netzwerkes charakterisiert und die Übertragungseigenschaften einzelner Nervenzellen abgeleitet wurden, ließ sich das komplexe Zusammenwirken verschiedener Zellaktivitäten noch nicht beschreiben. Das ist jetzt RUB-Wissenschaftlern der Bernstein Gruppe für Computational Neuroscience gelungen. Sie entwickelten ein Computer-Modell, das auf weitreichenden Interaktionen zwischen Nervenzellen aufbaut. Es erklärt unter anderem, wie Nervenzellen von Nachbarn „vorgewarnt“ werden, so dass sie Reize schneller verarbeiten können.
Aktivitätswellen im Gehirn
Ausgangspunkt für die Forschungen ist ein Phänomen, das die Wahrnehmungspsychologie „line-motion“-Illusion nennt, weil eine Schein-Bewegung wahrgenommen wird: Farbstoffe, die elektrische Spannungsänderungen von Nervenzellen in Leuchtsignale umsetzen, helfen zu zeigen, wie das Aufblitzen eines Lichtpunktes im Gesichtsfeld eine lokale Aktivierung im Gehirn auslöst, die sich rasch wellenförmig ausbreitet. Diese Aktivitätswellen sind zum größten Teil unterschwellig und daher nicht wahrnehmbar. Erscheint hingegen kurze Zeit später ein zweiter, balkenförmiger Lichtreiz, so wird die zuvor ausgelöste Aktivitätswelle nach und nach überschwellig. Die Folge: Die Versuchsperson sieht den Lichtbalken nicht augenblicklich in seiner realen Länge, sondern so als würde er sich ausgehend vom zuvor präsentierten Lichtpunkt ausdehnen. Die neuronale Grundlage für diese wahrgenommene Scheinbewegung könnten Prozesse im Gehirn sein, die fortschreitende Aktivitätswellen auslösen.
Neuronale Felder
RUB-Wissenschaftlern um Dr. Dirk Jancke vom Institut für Neuroinformatik gelang nun zum ersten Mal die Darstellung dieser komplexen Interaktionsdynamiken in einem Computer-Modell. Sie nutzten dazu ein neuronales Feld, in dem simulierte Nervenzellen durch die Reichweiten ihrer Wechselwirkungen beschrieben werden. In einem solchen Feld sind eng benachbarte Zellen durch starke, weiter entfernte durch schwache Kopplungen charakterisiert. Zwei Schichten dieser Nervenzellgruppen, eine erregende und eine hemmende Schicht, sind so verschaltet, dass ein lokaler Erregungseingang eine sich schnell ausbreitende und wieder abklingende Aktivierung erzeugt. „Das heißt, die gesamte Felddynamik wird sowohl durch direkte sensorische Eingänge, als auch durch weitreichende Wechselwirkungen zwischen den Nervenzellen bestimmt“, erklärt Dr. Jancke. „Die Folge ist, dass Eigenschaften eines externen Reizes nicht einfach passiv abgebildet werden, sondern Nachbarzellen einen entscheidenden Einfluss auf die sich ausbildenden Aktivitätsmuster haben.“ Im diesem Modell führen die weitreichenden Wechselwirkungen zwangsläufig zu einer Voraktivierung entfernter Nervenzellen.
Nervenzellen werden vorgewarnt
Solche Voraktivierungen könnten eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung bewegter Objekte spielen. Denn durch neuronale Verarbeitungszeiten erfährt das Gehirn von Ereignissen in der Außenwelt stets mit Verzögerung. Dank der weitreichenden Interaktionen werden Nervenzellen gewissermaßen „vorgewarnt“, sind schneller aktivierbar, und können dadurch wertvolle Verarbeitungszeit einsparen.
Herausforderung: Mathematische Handhabbarkeit komplexer Reizkonstellationen
Was leistet ein solches Modell für das Verständnis von Gehirnprozessen? Neuronale Felder bieten eine mathematische Beschreibungsebene, die es erlaubt darzustellen, wie das Gehirn externe Ereignisse nicht nur abbildet, sondern durch Wechselwirkung zwischen Nervenzellen inter-„aktive“ Informationsverarbeitung betreibt und schließlich in bestimmten Grenzfällen das erzeugt, was wir Illusionen nennen. Die wichtige zukünftige Herausforderung ist der Einsatz solcher Feld-Modelle für komplexere visuelle Reizkonstellationen. Ein wesentlicher Vorteil des Konzepts könnte dabei sein, weitreichende Gehirnprozesse von der Aktivität einzelner Nervenzellen zu abstrahieren und so Funktionen des gesamten Netzwerkes mathematisch handhabbar zu machen.
Originalveröffentlichung: Markounikau V, Igel C, Grinvald A, Jancke D (2010); "A Dynamic neural field model of mesoscopic cortical activity captured with voltage-sensitive dye Imaging"; PLoS Comput Biol 6, e1000919
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