Nicht-zufällige neuronale Verbindungen im Gehirn
Das EU-finanzierte Projekt NONRANDOM CIRCUITS (Origin and function of nonrandom cortical connectivities) untersuchte mit vereinfachenden Annahmen die Dynamik von Neuronen und die Art ihrer Konnektivität, um herauszufinden, wie das Gehirn Informationen mittels lokaler Verschaltungen verarbeitet, die lediglich eng verbundene Netzwerke einiger tausend Nervenzellen sind. Die Forscher erweiterten das Konzept zufälliger neuronaler Verbindungen für die Analyse nicht-trivialer statistischer Muster, bei der eine Überrepräsentation bidirektionaler Verbindungen stattfindet. Das bedeutet, dass prä- und postsynaptische Neuronen stärker zu Verbindungen tendieren, wenn bereits vorher eine Verbindung bestand. Zur Messung wurden paarweise Verbindungsstärken korreliert, d.h. Cluster-artig angeordnete neuronale Verbindungen in einem Netzwerk. Die Projektversuche lieferten wichtige Einblicke zum Effekt korrelierter Gewichte auf die Dynamik der kortikalen Schaltungen. Der Schwerpunkt lag auf der Struktur von Eigenvektoren, ergänzt durch Daten zum Eigenspektrum, um die Dynamik neuronaler Netze zu enthüllen. Dabei wurden mehrere wichtige Entdeckungen gemacht, die demnächst in einem Fachbeitrag erscheinen. NONRANDOM CIRCUITS lieferte wesentliche neue Erkenntnisse zu nicht-zufälligen Konnektivitätsmustern in den kortikalen Schaltkreisen des Gehirns. Damit ergeben sich mehr Möglichkeiten für Forschungsaktivitäten und Forschungskooperationen auf dem Gebiet der Computational Neuroscience bzw. theoretischen Neurowissenschaften.
Schlüsselbegriffe
Nicht-zufällig, Gehirn, Neuronen, neuronale Netze, kortikale Schaltkreise, Eigenspektrum
