Lernprozesse unter dem Mikroskop
Dem Hippocampus kommt eine wichtige Funktion bei Gedächtnisbildung und Lernen zu. Auch das Zusammenführen von Fakten ist entscheidend für das Lernen, allerdings muss das Gehirn zwischen Gruppen von Stimuli unterscheiden können. Frühere Untersuchungen hatten gezeigt, dass unterschiedliche Kontexte durch separate neuronale Verbände repräsentiert werden. Das Projekt IMAGING LEARNING untersuchte so genannte IEG (immediate early gene) als Indikatoren neuronaler Aktivität, insbesondere die Expression der beiden Gene Arc und Homer1a, die beide an der synaptischen Plastizität während zweier separater Verhaltensepisoden beteiligt sind. Die Projektwissenschaftler etablierten das System catFISH (Arc/Homer1a Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung) und generierten entsprechende Daten. Um die zeitaufwändige Datenauswertung zu beschleunigen, entwickelte IMAGING LEARNING die Software für ein neues automatisches Analysewerkzeug, das nach der Validierung veröffentlicht wird. IMAGING LEARNING untersuchte Antagonisten für den N-Methyl-D-Aspartat-Rezeptor (Dizocilpin), um ein Schizophreniemodell zu generieren. Dabei zeigte sich, dass Ratten, die einen versteckten Ort auf einem sich drehenden Karussell umgehen sollten, nicht in der Lage dazu waren, wenn sie weitere irrelevante Informationen zu dem Ort erhielten. Damit ist ein wichtiger Aspekt von Schizophrenie geklärt, und zwar das nur schlecht zwischen relevanten und nicht relevanten Informationen unterschieden werden kann. Untersuchungen am Gyrus dentatus (DG) im Hippocampus stützen die These, dass dort die Separation nicht übereinstimmender Informationen in kohärente Teilmengen stattfindet. Dies war jedoch reversibel, wie sich durch inkrementelles Training zeigte. So kann vermutet werden, dass unvermeidbarer Stress schädigende Effekte auf den DG verstärkt. Die Ergebnisse der Studie werden nach Abschluss veröffentlicht, um eine ausführliche Wissensplattform zu den neuronalen Ursachen von Krankheiten wie Schizophrenie und Prozessen zu liefern, mit denen Lernen optimiert werden kann.
