Forschung

Neuronale Netzwerke bilden raum-zeitliche Aktivitätsmuster aus, d.h. Neurone „feuern“ in geordneter und koordinierter Weise und bilden dadurch funktionelle „ensembles“ oder „assemblies“. Diese Verbünde können über längere Zeit stabil bleiben und in passenden Situationen wieder aktiviert werden. Ein Leitgedanke der modernen Neurophysiologie ist, dass neuronale Ensembles das physische Korrelat kognitiver und verhaltenssteuernder Vorgänge auf Netzwerk-Ebene sind.

Unsere leitenden Fragen sind:

• Welche Mechanismen entscheiden darüber, ob ein Neuron in einer gegebenen Situation aktiv oder inaktiv ist (Fokus: CA1 Pyramidenzellen des Hippocampus der Maus)?
• Wie entstehen koordinierte oszillierende Aktivitätsmuster (Fokus:  sharp wave-ripple Komplexe im Hippocampus der Maus)?
• Wie unterscheiden sich die zahlreichen Sub-Netzwerke des hippocampal-entorhinalen Systems (Fokus: tiefe Schichten des medialen entorhinalen Kortex)?
• Welche Mechanismen tragen zur Koordination von Netzwerken im gesamten Gehirn bei (Fokus: gobale Rhythmogenese durch Atmung)?
• Weitere Fragestellungen ergeben sich aus Kooperationen, insbesondere auch in pathophysiologischen Kontexten (M. Alzheimer, Multiple Sklerose, Hypoxie).

Schließlich sind wir auch in übergeordneten Kontexten aktiv, z.B. bei der Diskussion um Kognition und Bewusstsein von Pflanzen.

Neuronale Ensembles: Aus einer Vielzahl von Nervenzellen, z.B. im Hippocampus oder Neokortex, sind zu einem Zeitpunkt nur wenige aktiv („sparse coding“). Sie werden in einen gemeinsamen Rhythmus eingebunden, bei dessen Genese hemmende Interneurone eine Schlüsselrolle spielen (rote Zelle im oberen Bildteil). Im Beispiel ist das Interneuron durchgehend aktiv (rote Spur im unteren Bildteil) und verursacht dadurch rhythmische Aktivität im gesamten Netzwerk (sichtbar im extrazellulär gemessenen „lokalen Feldpotential“, untere Spur). Auf Basis dieser Netzwerkoszillation bilden sich dann raum-zeitliche Muster von Aktivität der ausgewählten Neurone (im Beispiel eine Sequenz grün --> orange --> blau).