Wissenschaftler schlagen ein selbstorganisierendes Konnektivitätsmodell vor, das auf eine Vielzahl von Organismen anwendbar ist

Eine Studie von Physikern und Neurowissenschaftlern der University of Chicago, Harvard und Yale beschreibt, wie die Konnektivität zwischen Neuronen durch allgemeine Prinzipien der Vernetzung und Selbstorganisation zustande kommt und nicht durch die biologischen Merkmale eines einzelnen Organismus.

Die Studie mit dem Titel „Schwere neuronale Konnektivität entsteht durch Hebbsche Selbstorganisation“ veröffentlicht In Naturphysikbeschreibt die neuronale Konnektivität in einer Vielzahl von Modellorganismen genau und könnte auch auf nichtbiologische Netzwerke wie soziale Interaktionen angewendet werden.

„Wenn Sie einfache Modelle zur Erklärung biologischer Daten erstellen, erwarten Sie einen guten Rohschnitt, der für einige, aber nicht alle Szenarien geeignet ist“, sagte Stephanie Palmer, Ph.D., außerordentliche Professorin für Physik und Organismenbiologie und Anatomie an der UChicago und leitender Autor des Artikels. „Man erwartet nicht, dass es so gut funktioniert, wenn man sich in die Einzelheiten vertieft, aber als wir das hier gemacht haben, haben wir am Ende die Dinge auf eine wirklich zufriedenstellende Weise erklärt.“

Verstehen, wie Neuronen miteinander verbunden sind

Neuronen bilden ein komplexes Netz aus Verbindungen zwischen Synapsen, um miteinander zu kommunizieren und zu interagieren. Während die große Anzahl an Verbindungen zufällig erscheinen mag, werden Netzwerke von Gehirnzellen tendenziell von einer kleinen Anzahl von Verbindungen dominiert, die viel stärker sind als die meisten anderen.

Diese „starke“ Verteilung von Verbindungen (so genannt wegen der Art und Weise, wie sie in einem Diagramm dargestellt wird) bildet das Rückgrat der Schaltkreise, die es Organismen ermöglichen, zu denken, zu lernen, zu kommunizieren und sich zu bewegen. Trotz der Bedeutung dieser starken Verbindungen waren sich die Wissenschaftler nicht sicher, ob dieses komplexe Muster auf biologische Prozesse zurückzuführen ist, die für verschiedene Organismen spezifisch sind, oder auf Grundprinzipien der Netzwerkorganisation.

Um diese Fragen zu beantworten, analysierten Palmer und Christopher Lynn, Ph.D., Assistenzprofessor für Physik an der Yale University, und Caroline Holmes, Ph.D., eine Postdoktorandin an der Harvard University, Konnektome oder Karten von Gehirnzellverbindungen. Die Konnektomdaten stammten von mehreren verschiedenen klassischen Labortieren, darunter Fruchtfliegen, Spulwürmern, Meereswürmern und der Netzhaut von Mäusen.

Um zu verstehen, wie Neuronen Verbindungen zueinander herstellen, entwickelten sie ein Modell, das auf der Hebbschen Dynamik basiert, einem 1949 vom kanadischen Psychologen Donald Hebb geprägten Begriff, der im Wesentlichen besagt: „Neuronen, die zusammen feuern, vernetzen sich.“ Das heißt, je mehr zwei Neuronen gemeinsam aktiviert werden, desto stärker wird ihre Verbindung.

Generell stellten die Forscher fest, dass diese hebbische Dynamik „starke“ Verbindungsstärken erzeugt, genau wie sie es bei den verschiedenen Organismen beobachtet hatten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Art der Organisation auf allgemeinen Netzwerkprinzipien beruht und nicht auf etwas Spezifischem für die Biologie von Fruchtfliegen, Mäusen oder Würmern.

Das Modell lieferte auch eine unerwartete Erklärung für ein anderes Netzwerkphänomen namens Clustering, das die Tendenz von Zellen beschreibt, sich über gemeinsame Verbindungen mit anderen Zellen zu verbinden. Ein gutes Beispiel für Clustering findet sich in sozialen Situationen. Wenn eine Person einen Freund einer dritten Person vorstellt, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass sich diese beiden Personen mit ihr anfreunden, als wenn sie sich getrennt treffen würden.

„Das sind Mechanismen, von denen sich jeder einig ist, dass sie grundsätzlich in der Neurowissenschaft auftreten werden“, sagte Holmes. „Aber wir sehen hier, dass, wenn man die Daten sorgfältig und quantitativ behandelt, all diese unterschiedlichen Effekte bei der Clusterbildung und Verteilung entstehen können, und dann sieht man diese Dinge bei all diesen verschiedenen Organismen.“

Berücksichtigung von Zufälligkeiten

Wie Palmer jedoch betonte, lässt sich die Biologie nicht immer klar und deutlich erklären, und in den Schaltkreisen des Gehirns sind immer noch viele Zufälligkeiten und Störungen im Spiel.

Neuronen trennen sich manchmal und vernetzen sich neu – schwache Verbindungen werden unterbrochen und stärkere Verbindungen können an anderer Stelle gebildet werden. Diese Zufälligkeit ermöglicht eine Überprüfung der Art der hebbischen Organisation, die die Forscher in diesen Daten fanden, ohne die starke Verbindungen das Netzwerk dominieren würden.

Die Forscher optimierten ihr Modell, um Zufälligkeiten zu berücksichtigen, was seine Genauigkeit verbesserte.

„Ohne diesen Lärmaspekt würde das Modell scheitern“, sagte Lynn. „Es ergab nichts, was funktionierte, was für uns überraschend war. Es stellte sich heraus, dass man tatsächlich den hebbischen Schneeballeffekt mit der Zufälligkeit in Einklang bringen muss, damit alles wie echte Gehirne aussieht.“

Da sich diese Regeln aus allgemeinen Netzwerkprinzipien ergeben, hofft das Team, diese Arbeit über das Gehirn hinaus erweitern zu können.

„Das ist ein weiterer cooler Aspekt dieser Arbeit: die Art und Weise, wie die Wissenschaft durchgeführt wurde“, sagte Palmer. „Die Leute in diesem Team verfügen über eine enorme Wissensvielfalt, von theoretischer Physik und Big-Data-Analyse bis hin zu biochemischen und evolutionären Netzwerken. Wir haben uns hier auf das Gehirn konzentriert, aber jetzt können wir in zukünftigen Arbeiten über andere Arten von Netzwerken sprechen.“