Enthüllung des neuronalen Codes
Sinnesreize werden empfangen, verarbeitet und in motorische Signale bzw. Bewegungen umgewandelt. Auf welche Weise jedoch diese Befehle verschlüsselt und in kürzester Zeit und mit höchster Genauigkeit übermittelt werden, ist noch höchst unklar.Eine der möglichen Theorien für die neuronale Informationsübertragung ist der so genannte Winner-Take-All (WTA)-Ansatz, demzufolge feuernde Neuronen so trainiert werden, dass sie auf wiederholte Sequenzen sensorischer Signale reagieren. Dadurch induzieren sie strukturierte Muster neuronaler Aktivität, bestehend aus einer kurzen stationären Phase und abrupten neuronalen Übergängen. Das EU-finanzierte Forschungsprojekt WTAINCNS (Winner-Take-All readout mechanisms in the central nervous system) sollte die Präzision des zeitlich begrenzten WTA bei der neuronalen Reaktion auf einen Reiz validieren. Vorgeschlagen wurde ein latenzbasierter konkurrierender Mechanismus, nach dem die Weiterleitung des externen Stimulus von der Identität des Neurons abhängt, das in der neuronalen Population das erste Aktionspotenzial generiert.Am mathematischen Modell wurden wichtige Parameter der Weiterleitung analysiert und ermittelt, wie sie die WTA-Präzision beeinflussen. Die theoretischen Untersuchungen wurden durch experimentelle Daten verschiedener Systeme ergänzt. Insbesondere sollte mit dem Modell das visuelle System bei Fischen und Affen in der Entwicklungsphase sowie die Schallquellenlokalisierung bei Meerschweinen untersucht werden.Die Ergebnisse zeigten, dass Zellen, die die Schallquellenlokalisierung übernehmen, die Geschwindigkeit des abgefeuerten Signals regulieren und dadurch eine interaurale ("zwischen zwei Ohren") Zeitverzögerung (ITD) auslösen. ITD ist der zeitliche Abstand, mit der der Ton beide Ohren erreicht. Dieser Mechanismus ist von der Gesamtzahl der Aktionspotenziale abhängig, die die Zelle in der gesamten Reaktionszeit nach einem auditiven Reiz generiert.Der computergestützte Ansatz von WTAINCNS eignet sich zur Analyse neuronaler Antworten und der Entschlüsselung der sowohl bei auditiven als auch visuellen Systemen beobachteten Latenz. Auf lange Sicht könnten diese Informationen für die Neuroprothetik relevant werden, wenn durch Gehirn-Computer-Schnittstellen das Hör, She- oder Bewegungsvermögen wiederhergestellt werden soll.
