Ein internationales Forscherteam, das das Gehirn von Makaken untersucht, hat Neurotransmitterrezeptoren entschlüsselt und eine mögliche Rolle bei der Unterscheidung innerer Gedanken und Emotionen von solchen aufgezeigt, die durch äußere Einflüsse erzeugt werden. Sie fanden heraus, dass Rezeptormuster wichtige Organisationsprinzipien im Gehirn definieren.
Der umfassende Datensatz wurde öffentlich zugänglich gemacht und dient als Brücke zwischen verschiedenen Ebenen der Neurowissenschaften – vom mikroskopischen bis zum gesamten Gehirn. Der Artikel „Gradienten der Neurotransmitter-Rezeptor-Expression im Makaken-Cortex“ wurde veröffentlicht in Naturneurowissenschaften.
Der Hauptautor Sean Froudist-Walsh vom Fachbereich Informatik der Universität Bristol erklärte: „Stellen Sie sich das Gehirn als eine Stadt vor. In den letzten Jahren hat sich die Gehirnforschung auf die Erforschung ihrer Straßen konzentriert, aber in dieser Forschung haben wir es geschafft.“ die bislang detaillierteste Karte der Ampeln – der Neurotransmitter-Rezeptoren –, die den Informationsfluss steuern.
„Wir haben Muster in der Anordnung dieser ‚Ampeln‘ entdeckt, die uns helfen, ihre Funktion in Wahrnehmung, Gedächtnis und Emotionen zu verstehen.“
„Es ist, als würde man den Schlüssel zum Verkehrsfluss einer Stadt finden, und es eröffnet spannende Möglichkeiten, um zu verstehen, wie das normale Gehirn funktioniert.“
„Potenziell könnten in Zukunft andere Forscher diese Karten nutzen, um mit neuen Medikamenten auf bestimmte Gehirnnetzwerke und -funktionen abzuzielen.
„Ziel unserer Studie war es, die bislang detaillierteste Karte dieser ‚Ampeln‘ zu erstellen.“
Das Team verwendete eine Technik namens In-vitro-Rezeptorautoradiographie, um die Dichte von Rezeptoren aus sechs verschiedenen Neurotransmittersystemen in mehr als 100 Gehirnregionen abzubilden.
Um die Muster in diesen riesigen Daten zu finden, verwendeten sie statistische Techniken und moderne bildgebende Verfahren in Kombination mit anatomischem Expertenwissen. Dies ermöglichte es ihnen, die Beziehungen zwischen Rezeptormustern, Gehirnkonnektivität und Anatomie aufzudecken.
Durch das Verständnis der Rezeptororganisation im Gehirn hoffen wir, dass neue Studien die Gehirnaktivität, das Verhalten und die Wirkung von Medikamenten besser miteinander verknüpfen können.
Da Rezeptoren außerdem die Ziele von Medikamenten sind, könnte die Forschung in Zukunft als Leitfaden für die Entwicklung neuer Behandlungen dienen, die auf bestimmte Gehirnfunktionen abzielen.
Dr. Froudist-Walsh fügte hinzu: „Als nächstes wollen wir diesen Datensatz verwenden, um Computermodelle des Gehirns zu entwickeln.“
„Diese vom Gehirn inspirierten neuronalen Netzwerkmodelle werden uns helfen, die normale Wahrnehmung und das Gedächtnis sowie die Unterschiede bei Menschen mit Erkrankungen wie Schizophrenie oder unter dem Einfluss von Substanzen wie „Zauberpilzen“ zu verstehen.“
„Wir planen außerdem, die Ergebnisse besser über die verschiedenen Arten hinweg zu integrieren – indem wir detaillierte Neurowissenschaften auf Schaltkreisebene, die häufig bei Nagetieren durchgeführt werden, mit der groß angelegten Gehirnaktivität verknüpfen, die beim Menschen beobachtet wird.“
Die Erstellung offen zugänglicher Karten der Rezeptorexpression im gesamten Kortex, die Neuroimaging-Daten integrieren, könnte die artenübergreifende Translation beschleunigen.
„Es wird der neurowissenschaftlichen Gemeinschaft über die EBRAINS-Infrastruktur des Human Brain Project kostenlos zur Verfügung gestellt, sodass es von anderen computergestützten Neurowissenschaftlern genutzt werden kann, die andere biologisch informierte Modelle erstellen wollen“, fügte Nicola Palomero-Gallagher, HBP-Forscherin am Forschungszentrum Jülich, hinzu und leitender Autor des Artikels.
Das globale Forscherteam besteht aus der University of Bristol, der New York University, dem Human Brain Project, dem Forschungszentrum Jülich, der Universität Düsseldorf, dem Child Mind Institute und der Universite Paris Cite.
Mehr Informationen:
Gradienten der Neurotransmitter-Rezeptor-Expression im Makaken-Cortex, Naturneurowissenschaften (2023). DOI: 10.1038/s41593-023-01351-2