Langfristige Speicherung von Gedächtnisinhalten in rekurrenten neuronalen Netzwerken durch das Zusammenspiel von synaptischer und struktureller Plastizität

• Antragsteller: Dr. Michael Fauth
• Fachliche Zuordnung: Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 336760888

Um in einer komplexen und sich ständig verändernden Umwelt zu überleben, lernen Menschen und Tiere, indem sie Informationen über ihre Erfahrungen in ihrem Gedächtnis speichern. Dabei aktiviert eine solche Erfahrung die Netzwerke im Gehirns, wodurch sich wiederum Veränderungen an den Synapsen zwischen den Neuronen ergeben, die den gespeicherten Gedächtnisinhalt repräsentieren. Es wird angenommen, dass die langfristige Speicherung dieses Gedächtnisinhaltes vom Bestehen der ausgelösten Veränderungen abhängt. Experimente zeigen aber, dass täglich Synapsen entfernt und andere aufgebaut werden, sodass ein Großteil der Synapsen innerhalb von Wochen ausgetauscht wird. Daher stellt sich die Frage, wie Langzeiterinnerungen über Jahre und Jahrzehnte auf einem derart variablen Substrat gespeichert werden können.Im Speziellen muss geklärt werden, wie trotz des ständigen Auf- und Abbaus von Synapsen eine langfristige Informationsspeicherung aus dem Zusammenspiel der neuronalen Aktivitäten und der verschiedenen Plastizitätsprozesse, die die Synapsen beeinflussen, entsteht. Im Wesentlichen müssen dafür zwei Plastizitätsprozesse einbezogen werden: strukturelle Plastizität, die den Auf- und Abbau von Synapsen beschreibt, und synaptische Plastizität, die alle Veränderungen der Übertragungsstärke vorhandener Synapsen umfasst.Um dieses komplexe Zusammenspiel auf der Netzwerkebene zu untersuchen, schlagen wir eine theoretische Studie vor, in der mathematischen Modelle der beschriebenen Prozesse untersucht werden. Wir vermuten, dass das komplexe Zusammenspiel von Plastizität und neuronaler Aktivität je nach von außen eingebrachter Stimulation zu verschiedenen kollektiven Dynamiken in Zellpopulationen führt: Für starke Stimulationsniveaus erwarten wir, dass sich Gruppen von Zellen bilden, die untereinander stark verbunden sind. Diese sogenannten Cell Assemblies repräsentieren die Gedächtnisinhalte in unserem Modell. Für niedrige Stimulationsniveaus erwarten wir, dass die starken Verbindungen verschwinden und damit der entsprechende Gedächtnisinhalt gelöscht wird. Für ein mittleres Stimulationsniveau erwarten wir, dass bereits existierende Cell Assemblies über lange Zeiträume stabil bestehen bleiben. Wir vermuten dabei, dass die positive Rückkopplung zwischen neuronaler Aktivität und Verbindungsstärke in diesen Zellgruppen sie auch gegen den Auf- und Abbau von Synapsen stabilisiert. Zur Überprüfung dieser Vermutungen werden Netzwerksimulationen und mathematische Analysen verwendet, mit denen sich die Einflussfaktoren auf die Stabilität identifizieren lassen.Das erwartete Ergebnis dieser Studie ist ein dynamisches Modell für langfristige Informationsspeicherung, in dem Gedächtnisinhalte abhängig von der eingehenden Stimulation gespeichert, gelöscht oder auf Zeitskalen des Langzeitgedächtnisses stabil gespeichert werden können, obwohl die zugrundeliegenden Synapsen ständig ausgetauscht werden.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Gastgeber: Professor Dr. Mark van Rossum