Schaltkreise des Vogelgesangs
HINWEIS: Jörgen Kornfeld etabliert derzeit seine neue Gruppe „Connectomics of learned behaviour“ am Laboratory of Molecular Biology in Cambridge. Für aktuelle Informationen zu ihm und seiner Arbeit besuchen Sie daher bitte seine Webseite am LMB.
Wir freuen uns, dass Jörgen Kornfeld als Gastwissenschaftler am MPI für biologische Intelligenz auch weiterhin eng mit unserem Institut und der Abteilung von Winfried Denk verbunden bleibt.
Wie werden erlernte Verhaltensweisen in den neuronalen Netzwerken des Gehirns gespeichert und während der Ausübung des Verhaltens wieder abgerufen?
Eine gängige Hypothese ist, dass das Gehirn Informationen in den Verbindungen zwischen den Nervenzellen, den Synapsen, speichert. Während des Lernens müssten somit neue Verbindungen gebildet, entfernt oder angepasst werden. Das Gelernte würde damit im veränderten Verbindungs- oder Konnektivitätsmuster gespeichert und daraus wieder abgerufen. Die Gesamtheit dieser Verbindungen im Gehirn wird Konnektom genannt.
Trotz dieser weit verbreiteten Annahme, dass komplexe erlernte Verhaltensweisen in den synaptischen Verbindungen des Gehirns gespeichert sind, fehlt selbst für die einfachsten Verhaltensweisen ein klares Verständnis von den konkreten Vorgängen im Gehirn. Wir versuchen daher mit Hilfe des Zebrafinken zu verstehen, wie dieser Singvogel seine Gesänge erlernt – also in den zugrundeliegenden Hirnschaltkreisen speichert – und später wieder abrufen kann. Junge Zebrafinken erlernen ihre Gesänge durch Imitation von Artgenossen; ein Lernprozess, der an das Erlernen menschlicher Sprache erinnert.
Für unsere Untersuchungen verwenden wir sogenannte Hochdurchsatz-3D-Elektronenmikroskopie. So können wir die Hirnschaltkreise mit einer Auflösung aufnehmen, bei der die gedächtnisbildenden Synapsen sichtbar werden. Wir können auf diese Weise ein Hirnareal durch ein äußerst hochaufgelöstes 3D Bild abbilden, ähnlich zu einem medizinischen CT-Scan, allerdings mit einer rund einer Millionen Mal höheren Auflösung.
Die bei diesen Aufnahmen entstehenden riesigen Datenmengen lassen sich nicht mehr von Hand auswerten. Wir setzen daher modernste tiefe künstliche neuronale Netzwerke ein, um aus den Bilddaten eine konnektomische Karte zu erzeugen. Die künstlichen neuronalen Netze rekonstruieren somit die echten.
Unsere langfristigen Ziele sind es zum einen mechanistisch zu verstehen, wie ein Zebrafinkengesang in den zugrundeliegenden synaptischen Schaltkreisen kodiert ist und zum anderen eine direkte Verbindung zwischen dem Verhalten eines Individuums und seinem Konnektom herzustellen.
