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Neue Methoden zur Bestimmung synaptischer Gewichtung und deren Rolle in funktionalen Netzwerken

Fachliche Zuordnung Molekulare Biologie und Physiologie von Nerven- und Gliazellen
Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
Förderung Förderung seit 2020
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 436260754
 
Billionen Synapsen verbinden Milliarden Neurone unseres Gehirns und schaffen so die neuronalen Netze, die es uns ermöglichen zu denken, zu agieren, zu lernen und uns zu erinnern. Obwohl das Konzept des synaptischen Gewichts essentiell für unser Verständnis des Nervensystems ist und trotz eines Jahrhunderts an Forschung daran haben wir bisher keine klare Definition dafür. Das NeuroNex Netzwerk vereint weltweit Experten um Synapsen von der Molekularen- bis zur Verhaltensebene zu erforschen mit dem Ziel die folgende fundamentale und ambitionierte Frage zu beantworten: Woraus besteht synaptisches Gewicht und welche Rolle spielt es in der Strukturierung neuronaler Netze? Traditionell werden Synapsen als Ein-, Ausschalter mit 1-bit Informationen betrachtet. Neuere Modelle, die stellvertretend für das synaptische Gewicht die Größe nutzen, schließen diese Schätzung aus und zeigen, dass der Informationsgehalt pro Synapse oftmals bei über 4-bit liegt. Die Aktivität von neuronalen Netzen reguliert das synaptische Gewicht innerhalb großer räumlicher und zeitlicher Skalen. Neue Erkenntnisse deuten auf eine weitere regulatorische Ebene hin: Subzelluläre Ressourcen können über bestimmte Mechanismen wie die Proteinsynthese synaptische Effizienz und Plastizität vermitteln und antreiben. Daher ist es offensichtlich, dass synaptisches Gewicht sowie auf Netzwerk- als auch auf subzellulärer Ebene erforscht werden muss. Unsere Hypothese ist, dass das synaptische Gewicht von der differenziellen Zusammensetzung und dem gleichzeitigen Vorkommen von Schlüsselproteinen und subzellulären Ressourcen definiert wird. Wir haben neue Techniken entwickelt, die es uns ermöglichen diese Schlüsselproteine und subzellulären Ressourcen zu untersuchen. Um sie mit individuellen Plastizitäts- und Aktivitätsprofilen zu verknüpfen werden wir verschiedenste neuronale Netze, die jeweils verschiedenste Zelltypen beinhalten, in unterschiedlichen Gehirnregionen verschaltet sind und anderen Verhalten zu Grunde liegen in mehreren Modellorganismen vergleichen. Die daraus gewonnenen Informationen können als Prädiktoren für synaptische Gewichte und Zustände verwendet werden. Wir werden diese in neuronalen Connectomen zusammenführen. Um diese Ziele zu erreichen, brauchen wir neueste Technologien, die es schaffen eine große Bandbreite an Auflösungen zu erreichen und mit denen man Aufnahmen von großflächigen Gewebevolumen anfertigen kann, um vollständige Netzwerke analysieren zu können. Unsere Studie schafft das Grundgerüst für ein tiefergreifendes Verständnis von Gehirnfunktionen vom Nano- bis zum Netzwerklevel. Wir gehen davon aus, dass die zukünftige Anwendung des hier entwickelten Wissens und der Methoden über das Gehirn hinaus zu Daten führen wird, die grundlegende und potenziell neue Prinzipien komplexer selbstorganisierender Systeme aufzeigen werden.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug Großbritannien, Kanada, USA
 
 

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