Zusammenfassung: Durch die Lösung des neuronalen Rätsels der traumatischen Gedächtnisbildung haben Forscher innovative visuelle und maschinelle Lernmethoden eingesetzt, um die neuronalen Netzwerke im Gehirn zu entschlüsseln, die bei der Entstehung einer traumatischen Erinnerung funktionieren.

Das Team identifizierte eine neuronale Population, die das Angstgedächtnis kodiert, und enthüllte die gleichzeitige Aktivierung und entscheidende Rolle des dorsalen medialen präfrontalen Kortex (dmPFC) beim assoziativen Abruf des Angstgedächtnisses bei Mäusen.

Bahnbrechende Analysemethoden, darunter der maschinelle Lernalgorithmus „Elastic Network“, haben spezifische Neuronen und ihre funktionellen Verbindungen innerhalb des räumlichen und funktionellen neuronalen Netzwerks des Angstgedächtnisses identifiziert.

Diese entscheidende Studie beweist nicht nur das Prinzip, dass Erinnerungen durch verbesserte neuronale Verbindungen verbessert werden, sondern leistet auch Pionierarbeit bei der Integration von Optik und maschinellem Lernen, um die komplexe Dynamik neuronaler Netze aufzuklären.

Wichtige Fakten:

1. Innovation in der Methodik: Die Forschung nutzte eine neue Methode, die visuelle Methoden und maschinelles Lernen kombiniert, um die spezifischen Neuronen zu identifizieren, die das Angstgedächtnis kodieren.
2. Neuronales Netzwerk der Angst: Die Studie entdeckte eine neuronale Population, die das Angstgedächtnis kodiert und so ein neuronales Angstgedächtnisnetzwerk mit „Hub“-Neuronen schafft, die Gedächtnisneuronen funktionell verbinden.
3. Assoziative Speicherkonfiguration: Es wurde die Etablierung einer neuen Interkonnektivität zwischen verschiedenen Netzwerken (konditionierte und unbedingte Reiznetzwerke) entdeckt, was auf ein neues Verständnis der Informationsverarbeitung hindeutet, die zur Angstreaktion führt.

Quelle: Ninz

Wissenschaftler spekulieren seit langem über die physikalischen Veränderungen, die im Gehirn auftreten, wenn ein neues Gedächtnis gebildet wird. Nun hat eine vom National Institute of Physiological Sciences (NIPS) durchgeführte Forschung Licht auf dieses faszinierende neurologische Rätsel geworfen.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie in Naturkommunikation, Mit einer neuen Methode, die visuelle Methoden und maschinelles Lernen kombiniert, gelang es dem Forschungsteam, die neuronalen Netze des Gehirns zu entdecken, die an traumatischen Erinnerungen beteiligt sind. Dadurch konnten die komplexen Veränderungen erfasst werden, die während der Gedächtnisbildung auftreten, und die Mechanismen aufgedeckt werden, durch die traumatische Erinnerungen entstehen. .

Tiere lernen, sich an veränderte Umgebungen anzupassen, um zu überleben. Assoziatives Lernen, zu dem auch die klassische Konditionierung gehört, ist eine der einfachsten Formen des Lernens und wurde im letzten Jahrhundert ausführlich untersucht.

In den letzten zwei Jahrzehnten haben technische Fortschritte bei molekularen, genetischen und optogenetischen Ansätzen die Identifizierung von Gehirnregionen und spezifischen Gruppen von Neuronen ermöglicht, die die Bildung und den Abruf neuer assoziativer Erinnerungen steuern. Beispielsweise ist der dorsale Teil des medialen präfrontalen Kortex (dmPFC) für den assoziativen Abruf des Angstgedächtnisses bei Nagetieren von entscheidender Bedeutung.

Wie Neuronen in dieser Region assoziatives Gedächtnis kodieren und abrufen, ist jedoch noch nicht vollständig verstanden. Das ist das Ziel des Forschungsteams.

„Der dmPFC zeigt eine spezifische neuronale Aktivierung und Synchronisation während des Abrufs von Angstgedächtnissen und hervorgerufenen Angstreaktionen, wie etwa Einfrieren und Verlangsamen der Herzfrequenz“, erklärt Hauptautor Masakazu Agitsuma.

„Die künstliche Stummschaltung des dmPFC bei Mäusen führte zur Unterdrückung von Angstreaktionen, was darauf hindeutet, dass diese Region für den assoziativen Abruf des Angstgedächtnisses erforderlich ist. Angesichts seiner Verbindung zu Gehirnsystemen, die am Lernen und damit verbundenen psychiatrischen Erkrankungen beteiligt sind, wollten wir untersuchen, wie sich der dmPFC verändert.“ regulieren gezielt Gedächtnisinformationen.“ Neuer Konnektivismus.

Das Forschungsteam verwendete longitudinale Zwei-Photonen-Bildgebung und verschiedene Techniken der Computational Neuroscience, um zu bestimmen, wie sich die neuronale Aktivität im präfrontalen Kortex der Maus nach dem Lernen in einem Angstkonditionierungsparadigma verändert.

Frontalneuronen verhalten sich sehr komplex und jedes Neuron reagiert auf verschiedene sensorische und motorische Ereignisse. Um dieser Komplexität zu begegnen, entwickelte das Forschungsteam eine neue Analysemethode, die auf dem „elastischen Netzwerk“, einem Algorithmus für maschinelles Lernen, basiert, um die spezifischen Neuronen zu identifizieren, die das Angstgedächtnis kodieren.

Sie analysierten auch die räumliche Anordnung und funktionale Konnektivität von Neuronen mithilfe grafischer Modellierung.

„Es ist uns gelungen, eine neuronale Population zu entdecken, die das Angstgedächtnis kodiert“, sagt Ajitsuma. „Unsere Analysen zeigten uns, dass die Angstkonditionierung zur Bildung eines neuronalen Angstgedächtnisnetzwerks mit Hub-Neuronen führte, die Gedächtnisneuronen funktionell verbinden.“

Wichtig ist, dass die Forscher direkte Beweise dafür lieferten, dass die assoziative Gedächtnisbildung mit einer neuen assoziativen Beziehung zwischen ursprünglich unterschiedlichen Netzwerken einherging, nämlich dem konditionierten Reiznetzwerk (CS, z. B. Ton) und dem unbedingten Reiznetzwerk (US, z. B. Angsterfahrung).

„Wir schlagen vor, dass diese neu entdeckte Verbindung die Informationsverarbeitung erleichtern könnte, indem sie die Angstreaktion (CR) auf das CS induziert (d. h. ein neuronales Netzwerk, das das CS in das CR umwandelt).“

Lange wurde angenommen, dass Erinnerungen durch die Konsolidierung neuronaler Verbindungen entstehen, die durch die wiederholte Aktivierung von Neuronengruppen gestärkt werden. Die Ergebnisse dieser Studie, die auf realen Beobachtungen und modellbasierten Analysen basierten, unterstützen dies.

Darüber hinaus zeigt die Studie, wie mit kombinierten Methoden (Optik und maschinellem Lernen) die Dynamik neuronaler Netze detailliert visualisiert werden kann. Diese Techniken können verwendet werden, um zusätzliche Informationen über neuronale Veränderungen im Zusammenhang mit Lernen und Gedächtnis aufzudecken.

Über Neuigkeiten aus der PTSD- und neurowissenschaftlichen Forschung

Autor: Hayao Kimura
Quelle: Ninz
Kommunikation: Hayao Kimura – Neunen
Bild: Bildquelle: Neuroscience News

Ursprüngliche Suche: Offener Zugang.
„Aktivitätsabhängige Organisation präfrontaler Axon-Netzwerke für assoziatives Lernen und Signaltransduktion„Von Masakazu Agitsuma et al. Naturkommunikation

eine Zusammenfassung

Aktivitätsabhängige Organisation präfrontaler Axon-Netzwerke für assoziatives Lernen und Signaltransduktion

Assoziatives Lernen ist entscheidend für die Anpassung an Umweltveränderungen. Interaktionen zwischen neuronalen Populationen, an denen der dorsolaterale präfrontale Kortex (dmPFC) beteiligt ist, sollen das assoziative Lernen regulieren. Es bleibt jedoch unklar, wie diese neuronalen Populationen Informationen über Assoziationen speichern und verarbeiten.

Hier haben wir eine Pipeline für die Zwei-Photonen-Längsschnittbildgebung und rechnerische Zerlegung neuronaler Populationsaktivitäten im dmPFC der männlichen Maus während Angstkonditionierungsverfahren entwickelt, die es uns ermöglicht, lernabhängige Änderungen in der Topologie des dmPFC-Netzwerks zu erkennen.

Mithilfe systematischer Regressionsmethoden und grafischer Modellierung haben wir herausgefunden, dass Angstkonditionierung eine dmPFC-Reorganisation induziert, um eine neuronale Population zu erzeugen, die konditionierte Reaktionen (CR) kodiert, die durch eine erhöhte intrinsische Reaktivität, funktionelle Konnektivität und Assoziation mit konditionierten Reizen (CS) gekennzeichnet sind.

Wichtig ist, dass Neuronen, die während der Konditionierung stark auf unkonditionierte Reize reagierten, anschließend zu Knotenpunkten dieses neuen assoziativen Netzwerks für den Wechsel von CS zu CR wurden.

Insgesamt zeigen wir eine dynamische, lernabhängige Modulation der Populationskodierung basierend auf der aktivitätsabhängigen Konfiguration des axonalen Netzwerks innerhalb des dmPFC.