SPP 1665: Aufschlüsselung und Manipulation neuronaler Netzwerke im Gehirn von Säugetieren: Von korrelativen zur kausalen Analyse

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Beschreibung

Das Gehirn von Säugetieren zeichnet sich durch komplexe sensorische, motorische und kognitive Fähigkeiten aus. Dort werden mithilfe neuronaler Netzwerke interne und externe Informationen verarbeitet. Diese dynamisch verbundenen Gruppen von Neuronen organisieren das Gehirn auf unterschiedlichen Ebenen räumlicher Komplexität, die von Mikroschaltkreisen bis zu großräumigen Netzwerken reichen. Ihre Aktivitätsmuster, wie beispielweise oszillatorische Rhythmen, erzeugen durch Steuerung der neuronalen Aktivität eine genaue zeitliche Ordnung innerhalb des Gehirns. Es wird angenommen, dass die räumlich-zeitliche Synchronisierung neuronaler Aktivität in neuronalen Netzwerken essenziell für das Erbringen definierter Verhaltensleistungen ist. Ein wichtiges Ziel der Systemneurowissenschaften ist die Aufklärung der Art und Weise, wie sensorische Wahrnehmung und kognitive Fähigkeiten in Aktivitätsmustern neuronaler Netzwerke abgebildet werden. Da die experimentelle Verwirklichung dieses Ziels anerkanntermaßen schwierig ist, haben sich in den letzten Jahrzehnten die Arbeiten überwiegend auf das Erwerben korrelativer Befunde beschränkt. So bleiben einige entscheidende Fragen, die geklärt werden müssen: Wie hoch ist der Betrag einzelner Neuronen oder neuronaler Netzwerke für ein bestimmtes Verhalten? Durch welche Mechanismen werden die Neuronen für die Bildung verhaltensrelevanter Netzwerke rekrutiert? Das Schwerpunktprogramm zielt darauf ab, Kausalitätsbeziehungen zwischen neuronaler Aktivität und Verhaltensmerkmalen aufzustellen. Die Untersuchungen werden auf verschiedenen Ebenen der Netzwerkkomplexität durchgeführt. Sie umfassen Mikroschaltkreise bis zu großflächigen kortiko-subkortikalen Netzwerken und berücksichtigen sowohl Erwachsenen- als auch Entwicklungsaspekte. Insbesondere werden wir die neuronale Aktivität mithilfe neuer experimenteller Methoden ableiten und manipulieren, die im Hinblick auf die induzierten Verhaltensänderungen optimiert werden. Die Analyse von Netzwerkdynamik und die Modellierung von Netzwerkprozessen ermöglicht uns eine funktionelle Evaluierung der mechanistischen Hypothesen und Rückschlüsse auf die Verknüpfung mit dem Verhalten. Um dies zu erreichen, wurden "Troika-Kollaborationen" eingerichtet, die aus "Experimentatoren", d.h. Gruppen zur Ableitung und Manipulation neuronaler Aktivität, "Werkzeugmachern", d.h. Gruppen zur Entwicklung und Validierung experimenteller Methoden, und "Analysten", d.h. Gruppen zur Analyse von Netzwerkdynamik und Modellierung, bestehen.