Neuronale Synapsen: Neue Erkenntnisse über Lernmechanismen im Gehirn

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Neueste Forschungen haben gezeigt, dass einzelne Neuronen im Gehirn mehrere Lernregeln gleichzeitig befolgen, was die bisherige Annahme einer einheitlichen synaptischen Plastizität infrage stellt.

Die Entdeckung, dass Neuronen im Gehirn nicht nur einer einzigen Lernregel folgen, sondern mehrere Mechanismen gleichzeitig anwenden, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Neurowissenschaft dar. Diese Erkenntnis wurde durch den Einsatz fortschrittlicher Zwei-Photonen-Bildgebung gewonnen, die es Wissenschaftlern ermöglichte, die Veränderungen in den Synapsen von Mäusen während des Lernens zu verfolgen.

Die Forschung, die an der Universität von Kalifornien in San Diego durchgeführt wurde, zeigt, dass verschiedene Regionen innerhalb eines einzelnen Neurons unterschiedliche Plastizitätsmechanismen nutzen. Diese Entdeckung könnte nicht nur unser Verständnis des Gehirns revolutionieren, sondern auch neue Wege zur Behandlung von Gehirnerkrankungen eröffnen und die Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme inspirieren.

Die Fähigkeit des Gehirns, neue Informationen zu lernen und zu speichern, beruht auf der Anpassung seiner neuronalen Schaltkreise. Diese Anpassungen erfolgen über die Synapsen, die Verbindungen zwischen den Nervenzellen, wo die Kommunikation im Gehirn stattfindet. Während einige Synapsen durch neue Informationen gestärkt werden, schwächen sich andere ab, was zu einer komplexen und koordinierten Veränderung führt.

Die Forscher um William “Jake” Wright, Nathan Hedrick und Takaki Komiyama haben mit Hilfe von Zwei-Photonen-Bildgebung die Aktivitäten von Synapsen und Neuronen während Lernprozessen in Mäusen untersucht. Dabei stellten sie fest, dass Neuronen nicht einer einheitlichen Regel folgen, sondern unterschiedliche Regeln in verschiedenen Regionen anwenden.

Diese neuen Erkenntnisse könnten weitreichende Auswirkungen auf die Behandlung von Gehirnerkrankungen wie PTSD, Alzheimer und Autismus haben. Zudem bieten sie neue Ansätze für die Entwicklung von KI-Systemen, die auf neuronalen Netzwerken basieren. Traditionell arbeiten solche Netzwerke mit einem einheitlichen Satz von Plastizitätsregeln, doch die Forschung legt nahe, dass die Anwendung mehrerer Regeln innerhalb einzelner Einheiten zu fortschrittlicheren Systemen führen könnte.

Die Entdeckung, dass Neuronen in der Lage sind, unterschiedliche Regeln gleichzeitig zu nutzen, könnte auch das Verständnis des sogenannten “Credit Assignment Problems” im Gehirn verbessern. Dieses Problem beschreibt, wie lokale synaptische Veränderungen zu breiten Verhaltensänderungen führen können, ähnlich wie einzelne Ameisen spezifische Aufgaben erfüllen, ohne das Gesamtziel der Kolonie zu kennen.

Die Forscher planen, weiter zu untersuchen, wie Neuronen diese unterschiedlichen Regeln gleichzeitig nutzen und welche Vorteile dies bietet. Diese Arbeit könnte die Grundlage für ein besseres Verständnis der normalen Gehirnfunktion und der Mechanismen, die bei verschiedenen Erkrankungen gestört sind, legen.

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