Understanding combinatorial neuromodulation using biophysical models

Projektbeschreibung

Molekulare Einblicke in die Steuerung der neuronalen Aktivität

Das Gehirn nutzt chemische Botenstoffe, sogenannte Neuromodulatoren wie zum Beispiel Dopamin, Serotonin und Acetylcholin, um die neuronale Aktivität zu regulieren und das Verhalten anzupassen. Ungleichgewichte in diesen Systemen bilden die Ursache weitverbreiteter Erkrankungen wie Depression und Schizophrenie. Während einzelne Neuromodulatoren bereits umfassend erforscht wurden, ist noch weitgehend unklar, wie mehrere Neuromodulatoren gleichzeitig zusammenwirken, um die Dynamik neuronaler Schaltkreise zu beeinflussen. Das Team des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts NEUROMODelling verfolgt das Ziel, das erste ganzheitliche Rahmenwerk für die kombinierte neuromodulatorische Steuerung zu entwickeln. In diesem Zusammenhang wird die Forschungsgruppe gleichzeitige Aufzeichnungen der neuronalen Aktivität und mehrerer Neuromodulatorwerte mit rechnergestützter Modellierung verknüpfen. Die Ergebnisse werden das grundlegende Verständnis der Regulierung von Gehirnzuständen voranbringen und damit die Grundlage für translationale Forschung zu neuromodulatorischen Ungleichgewichten bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen bilden.

Ziel

Neuromodulators are key controllers of neuronal activity, orchestrating brain state transitions that allow humans to adapt their behaviour to internal needs and environmental demands. Disruptions in the neuromodulatory balance lead to highly prevalent mental and mood disorders, including depression and schizophrenia, identified as top priorities by the WHO.

Neuromodulators are released simultaneously and target neurons express multiple receptors for all of them, yet crucially, how they jointly shape the activity and dynamics of neuronal circuits remains largely unknown. To solve this question, we need to describe and explain how neuromodulator receptors activation mechanistically influences neuronal activity, from the perspective of both biophysics and dynamical systems.

This project will address this critical gap in our understanding of the brain by integrating, for the first time, the analysis of simultaneous neuronal and multi-neuromodulator recordings with mean-field and mechanistic biophysical models, to accurately map how changes in the neuromodulatory landscape modulate circuit dynamics and support different behaviours. These results will guide future research, and lay the foundations for translational studies on how neuromodulatory imbalances drive neurodegenerative and mood disorders.

In summary, this project will leverage my experience in neural data analysis and modeling with the unique experimental capacity and available data in the host lab, enabling us for the first time to generate a holistic framework for addressing the role of combined neuromodulators in organizing neuronal activity.

This fellowship will accelerate my path to independence, that will enable me to establish and implement my research program focused on how the complex combination of physiological signals, internal brain states, and anatomical constraints shape spontaneous brain activity.