Bernstein Network Computational Neuroscience
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Bernstein Network Computational Neuroscience Aktuelle Publikationen Entscheidungsfindung – Gleichgewichtssinn – Ortsgedächtnis – Struktur der Hirnrinde – Sprache des Gehirns – Roboterhaut Wissenschaftler im Portrait Benjamin Lindner Mitteilungen und Termine Personalia – Neue Ausschreibung für D-USA Kooperationen in CNS – 61. Nobelpreisträgertagung – Erstes Deutsch-Israelisches Forum 09/2011 Aktuelle Publikationen Im Bilde – Entscheidungen werden im Vorderhirn gefällt Ständig trifft unser Gehirn kleinste Entscheidungen, ganz ohne dass wir es merken. Zeigt ein Bild einen Mann oder eine Frau? Selbst wenn das Bild unscharf ist, deutet unser Gehirn die Informationen meist richtig. Wie das gelingt, untersuchen Wissenschaftler um Felix Blankenburg vom Bernstein Zentrum Berlin und der Charité und Hauke Heekeren vom Projekt „Komplexe Lernvorgänge“ innerhalb des Bernstein Fokus: Lernen und der Freien Universität Berlin. Schon länger vermuteten Fachleute, dass ein bestimmter Bereich des Vorderhirns – der dorsolaterale Präfrontalkortex – an Entscheidungen beteiligt ist. Diesen schalteten die Forscher mit transkranieller Magnetstimulation (TMS) für kurze Zeit aus. Anschließend baten sie die zwölf Versuchspersonen, so schnell wie möglich zu entscheiden, ob sie auf einem Bildschirm ein Auto oder ein Gesicht erkennen. Das Ergebnis: war die untersuchte Hirnregion gehemmt, zögerten die Personen länger und entschieden sich häufiger falsch. Die Qualität der Bilder spielte dabei keine Rolle. Damit wiesen die Forscher erstmals nach, dass der dorsolaterale Präfrontalkortex beim Menschen einen kausalen Einfluss auf Entscheidungen hat. „Mit dieser Studie konnten wir eine Lücke zwischen unserem Wissensstand bei Tieren und bei Menschen in dieser Hinsicht schließen. Damit sind wir einen Schritt weiter, die Funktionen von Hirnarealen zu verstehen, die in Entscheidungen involviert sind“, meint Blankenburg. „Wie die einzelnen Areale zusammenarbeiten, wissen wir deshalb aber noch lange nicht.“ Ein Computermodell bestätigte die Funde der Wissenschaftler. Es erlaubt, Faktoren wie die visuelle Verarbeitung der sensorischen Reize von der eigentlichen Entscheidungsfindung abzugrenzen. Zudem berücksichtigt es, wie Entscheidungen bei unterschiedlichen Bedingungen, beispielsweise bei schlechter Mann oder Frau? Unser Gehirn trifft in Sekundenbruchteilen die richtige Entscheidung, trotz fehlerhafter Informationen. © Ernst Rose, pixelio.de Qualität der Bilder, getroffen werden. „Indem wir theoretische Modelle mit TMS kombinieren, können wir die kausale und funktionelle Bedeutung dieser Hirnbereiche bei verschiedenen kognitiven Aufgaben erforschen. Dieses Modell gibt uns neue Möglichkeiten, aus unseren Verhaltensdaten Parameter zu bestimmen, die bei Entscheidungsprozessen eine Rolle spielen“, erklärt Marios Philiastides, Erstautor der Studie. Dem Drift-Diffusions-Modell zufolge ist unsere Entscheidungsbildung nicht geradlinig. Man kann das Verhalten mit einem Aktienkurs vergleichen. Zufällige Einflüsse führen zu einem Schwanken des Kurses. Ein Broker legt Ober- und Untergrenzen fest, bei denen die Aktie verkauft werden soll. Je mehr positive oder negative Informationen über die Firma bekannt werden, desto stärker verschiebt sich der Kurs in eine Richtung. Das Sammeln der Informationen für den Entscheidungsprozess ist nun mit dem schwankenden Aktienkurs vergleichbar, die Entscheidung selbst mit einem Durchbrechen der Grenzen. Das Modell erklärt sowohl, warum wir unterschiedlich lange für Entscheidungen brauchen, als auch, warum wir uns manchmal falsch entscheiden. Das Modell wird mittlerweile sehr vielfältig eingesetzt, unter anderem für die Untersuchung von Aufmerksamkeit und Gedächtnisleistungen. Die Erkenntnisse könnten auch dazu dienen, neue Therapieansätze zu entwickeln für Erkrankungen wie Depression oder Zwangsstörungen, bei denen die Entscheidungsfindung gestört ist. Philiastides M, Auksztulewicz R, Heekeren H, Blankenburg F (2011): Causal role of dorsolateral prefrontal cortex in human perceptual decision making. Current Biology 21(11): 980-983 Aktuelle Publikationen Virtuelles Schwindelgefühl Damit unser Auge ein scharfes und ruckelfreies Bild liefert, muss es eng mit dem Gleichgewichtssinn gekoppelt sein. Ist die Abstimmung gestört, sehen wir unscharf und uns wird schwindelig. Forscher des Bernstein Zentrums München, der Ludwig-MaximiliansUniversität München (LMU) und des Integrierten Forschungs- und Behandlungszentrums IFBLMU konnten nun eine wichtige Stufe des Zusammenspiels aufklären: ob Nervenzellen dieser Einheit Informationen über den Beginn oder die Dauer einer Kopfbewegung an die Augenmuskeln leiten, hängt von einem einzigen MembranKanaltyp und der Vernetzung der Zellen untereinander ab. © Anne Burgess,Wikimedia (mod) Gerade einmal drei Verarbeitungsschritte im Gehirn sind nötig, um Daten aus dem Gleichgewichtsorgan zu verarbeiten und an die Augenmuskeln zu leiten. Dadurch kann sich das Sehsystem in Sekundenbruchteilen an Kopfbewegungen anpassen. Während im ersten und letzten Schritt die Informationen vor allem von den Sensoren weg beziehungsweise an die Muskeln hingeleitet werden, findet im zweiten Schritt die entscheidende Verarbeitung der Informationen statt. Beteiligt daran sind Nervenzellen mit ganz unterschiedlichen Eigenschaften: der eine Typ ist nur während des Startzeitpunkts einer Bewegung aktiv. Der andere Typ feuert gleichmäßig während der gesamten Bewegung. Den Grund dafür haben nun Stefan Glasauer vom Bernstein Zentrum München und der LMU und sein Doktorand Christian Rössert in Zusammenarbeit mit Hans Straka, Neurobiologe an der LMU, herausgefunden. Für ihre Studien, die sie im Journal of Neuroscience veröffentlichten, nutzten sie das bereits gut verstandene Gleichgewichtsorgan bei Grasfröschen. Wenn sich alles dreht vor Augen: am Grasfrosch Rana temporaria werden die Ursachen von Schwindel-Gefühlen untersucht. Auf Grundlage experimenteller Daten erstellten die Wissenschaftler am Computer Simulationen, welche die Informationsverarbeitung der Nervenzellen nachbildeten: „In der Simulation können wir die Zellen in beliebiger Weise mit Ionenkanälen bestücken, zusammenschalten und messen“, erklärt Glasauer die Vorteile der Modelle. Und mehr noch: „Wir können den simulierten Frosch sogar hüpfen lassen, um die Datenverarbeitung zu testen“, so Glasauer. Zuerst untersuchten die Forscher in einer simulierten Einzelzelle, welchen Einfluss bestimmte Membrankanäle auf die Weiterleitung eingehender Reize haben. Dabei zeigte sich, dass zwei Versionen eines Kanalproteins den Zellen unterschiedlichen Funktionen verleihen: Zellen mit dem einen Kanaltyp erwiesen sich als geeignet für die Weiterleitung des genauen Startzeitpunkts, während Zellen mit dem anderen Typ für die gesamte Dauer des Reizes feuern. In einer Simulation mehrerer Nervenzellen fanden die Forscher zudem, dass die Verschaltung der Zellen eine wichtige Rolle für die Verarbeitung spielt. „Die Kombination von experimenteller Biologie und Modellbildung half entscheidend dabei, wichtige Grundlagen der Verarbeitung von Bewegungsinformationen zu verstehen“, erläutert Glasauer. Von den Forschungsergebnissen könnten unter anderem Patienten mit Kleinhirnschädigungen profitieren. Betroffene können bei schnellen Kopfbewegungen nicht mit den Augen gegensteuern, gleichmäßige Bewegungen aber richtig verarbeiten. Möglicherweise liegt dabei die Schädigung eines der Zelltypen vor. Auch für wackelfreie Kamerasysteme, wie sie zum Beispiel in Fahrerassistenzsystemen in Autos oder Hubschraubern eingesetzt werden, könnte die hocheffiziente neuronale Verarbeitung als Vorbild dienen. Rössert C, Moore L, Straka H, Glasauer S (2011): Cellular and network contributions to vestibular signal processing: impact of ion conductances, synaptic inhibition, and noise. J. Neurosci. 31(23): 8359-8372 Aktuelle Publikationen Die Vermessung der Welt durchs Gehirn Erstmals können Forscher des Bernstein Zentrums Berlin, der Humboldt Universität zu Berlin und des Exzellenzclusters NeuroCure erklären, wie die zelluläre Architektur des Ortsgedächtnisses mit dessen Rolle bei der Orientierung zusammenhängt. In der Fachzeitschrift Neuron präsentieren sie eine neue Technik, mit der sie die Aktivität und Verschaltung einzelner Nervenzellen in freilaufenden Tieren untersuchen konnten. Diese Methode ermöglichte es ihnen, die Schaltkreise zu identifizieren, mit denen Ratten die räumliche Struktur ihrer Umwelt erfassen und erlernen. Welche Zellen in unserem Gehirn wann miteinander kommunizieren, ist bis heute noch weitgehend unverstanden. Denn bisher mussten Wissenschaftler wählen: Entweder untersuchten sie Aufbau und Verknüpfungen, indem sie die Zellen anfärbten oder sie maßen deren Aktivität. Beides gleichzeitig zu erfassen galt besonders bei freilaufenden Tieren als beinahe unmöglich. Nun konnten Michael Brecht vom Bernstein Zentrum Berlin und sein Kollege Andrea Burgalossi mit einer neuen Methode diese Probleme lösen. In Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Berlin entwickelten sie einen neuen Stabilisierungsmechanismus für die Messelektrode. Er erlaubte ihnen, Zellen im Bereich des Ortsgedächtnisses der Ratte (dem medialen entorhinalen Kortex) anzufärben und gleichzeitig deren Aktivität zu messen, während die Tiere ihre Umwelt erkundeten. Anatomische Untersuchungen gaben Aufschluss über die Verschaltung der gemessenen Zellen. Mit dieser neuen Methode konnten die Wissenschaftler erstmals die neuronalen Schaltkreise darstellen, die für die räumliche Orientierung verantwortlich sind. An Orientierung und Ortsgedächtnis sind bei Ratten zwei Zelltypen hauptsächlich beteiligt. Erkundet ein Tier seine Die spezielle Verschaltung zweier Zelltypen ist die Grundlage unseres Ortsgedächtnisses. © Henrik Gerold Vogel/ pixelio.de Umgebung, ist ein Teil der Zellen aktiv. Als wäre die gesamte Umgebung mit einem virtuellen Gitter überzogen, sind an jedem der Gitter-Schnittpunkte spezifische Zellen aktiv. Man vermutet, dass die als „Grid-Cells“ („Gitter-Zellen“) bezeichneten Zellen eine Art Karte bilden, die es dem Tier erlauben, Entfernungen zu „messen“ oder seine Position im Raum einzuschätzen. Der andere Zelltyp ist dann besonders aktiv, wenn das Tier in eine bestimmte Richtung blickt. Diese Zellen scheinen eine Art Kompass für das Tier zu bilden. Wie die beiden Zelltypen für eine funktionstüchtige Orientierung und räumliches Gedächtnis zusammenarbeiten, war bislang unbekannt. Michael Brecht und Andrea Burgalossi stellten jetzt fest, dass die funktionell unterschiedlichen Zelltypen in kleinen Feldern angeordnet und an klar abgegrenzten Stellen angelegt sind. Indem sie die Verbindungen zwischen den beiden Zelltypen darstellten, konnten die Forscher nachvollziehen, wie sie für die Entstehung des Ortsgedächtnisses zusammenarbeiten. Die Wissenschaftler fanden heraus, dass die beiden Zelltypen durch ganz gezielte Verbindungen miteinander kommunizieren. Diese könnten es den Tieren erlauben, Informationen über die räumliche Orientierung und die Blickrichtung zu vereinen. Diese Miniatur-Schaltkreise stellen möglicherweise die neuronalen Grundeinheiten dar, die den Orientierungssinn erzeugen. Die Alzheimer-Erkrankung hat in dieser Region des Gehirns ihren Ursprung. Betroffene leiden oft unter anderem an Orientierungslosigkeit. Erkenntnisse über die Organisation und Verschaltung der Zellen könnten damit auch zum grundlegenden Verständnis der Alzheimer’schen Erkrankung beitragen. Burgalossi A, Herfst L, von Heimendahl M, Förste H, Haskic K, Schmidt M, Brecht M (2011): Microcircuits of functionally identified neurons in the rat medial entorhinal cortex. Neuron 70 (4): 773-86 Aktuelle Publikationen Blick über den Säulenrand Mehr als 50 Jahre herrschte in der Hirnforschung die Vorstellung, dass sich die Nervenzellen in der Großhirnrinde in Form mikroskopisch kleiner Säulen organisieren. Vor allem in diesen Säulen, so die Lehrmeinung, würden Verbindungen zwischen Nervenzellen geknüpft. Der Freiburger Wissenschaftler Dr. Clemens Boucsein und seine Kollegen der Bernstein Center Freiburg und Berlin zeigen in einem Artikel der Fachzeitschrift „Frontiers in Neuroscience“, dass diese Annahme revidiert werden muss. Die Kommunikation der Zellen außerhalb der Säulen spielt eine viel größere Rolle als bislang angenommen. © Boucsein, University of Freiburg In der Neurowissenschaft war eine der großen Entdeckungen des 20. Jahrhunderts, dass in der Großhirnrinde übereinander liegende Nervenzellen auf denselben Reiz reagieren, etwa im Sehystem auf Kanten unterschiedlicher Orientierung. Untersuchungen zur Vernetzung dieser Nervenzellen stärkten die Vorstellung, dass es sich bei den säulenartig angeordneten Einheiten um die Grundbausteine der Großhirnrinde handeln könnte. Auch, weil die Untersuchung von Verknüpfungen zwischen weit entfernten Nervenzellen im Gehirn sehr schwierig ist, wurde in den kommenden Jahrzehnten viel über diese Säulenstrukturen geforscht. Doch diese Sichtweise steht nun auf dem Prüfstand, denn neue Methoden erlauben es jetzt, auch weit entfernte Verbindungen zu untersuchen. Boucsein und seine Kollegen haben an der Universität Freiburg eine Methode entwickelt, durch Laserblitze einzelne Nervenzellen zu aktivieren und so zu analysieren, mit welchen Zellen sie verknüpft sind. Die Experimente brachten ein erstaunliches Ergebnis: Weniger als die Hälfte der Eingänge, die eine Nervenzelle in der Großhirnrinde erhält, stammt von Partnern innerhalb derselben Säule. Weit mehr Verbindungen kommen von Zellen aus der näheren und weiteren seitlichen Umgebung. Die Experimente zeigten zudem, dass die seitlichen Verknüpfungen zeitlich sehr genau arbeiten. Für die Wissenschaftler ist das ein Hinweis darauf, dass das Gehirn den genauen Zeitpunkt eines elektrischen Impulses zur Kodierung von Informationen nutzt – eine Vermutung, für die immer mehr Hinweise gefunden werden. Durch diese neuen Einsichten in Aufbau und Arbeitsweise des Gehirns wird die Vorstellung einer Säulenstruktur der Großhirnrinde von der eines dicht gewebten Teppichs weitläufig miteinander verknüpfter Zellen abgelöst. Text: Gunnar Grah, Bernstein Center Freiburg Breiter Zylinder statt schlanker Säule: Nervenzellen der Großhirnrinde erhalten viele Kontakte aus dem weiteren Umfeld (gelb) und nicht bloß aus einer schmalen Säule (blau) um die Zelle. Boucsein C, Nawrot MP, Schnepel P und Aertsen A (2011): Beyond the cortical column: abundance and physiology of horizontal connections imply a strong role for inputs from the surround. Front. Neurosci. 5:32. doi: 10.3389/fnins.2011.00032 Aktuelle Publikationen Die digitale Sprache des Gehirns Das Gehirn ist ein riesiges Netzwerk aus Nervenzellen. Wie Reize von außen darin verarbeitet werden, ist bis heute nicht eindeutig geklärt. Matthias Bethge vom Bernstein Zentrum Tübingen entwickelte nun gemeinsam mit Kollegen aus Berlin und London ein einfaches Modell, das bisher rätselhafte Korrelationen in Nervenzellpopulationen als Resultat gemeinsamer Eingangssignale erklären kann. Das in der Fachzeitschrift Physical Review Letters vorgestellte Modell kann zudem Unzulänglichkeiten des häufig verwendeten Ising-Modells vorhersagen und erklären. Damit möchten die Wissenschaftler unter anderem herausfinden, wie unser Gehirn Informationen in der Aktivität von Nervenzellpopulationen kodiert. Die universelle Sprache des Gehirns besteht aus elektrischen Impulsen, sogenannten Spikes. Informationen werden im exakten Zeitpunkt bzw. in der Anzahl der Spikes verschlüsselt. Experimentelle Studien haben in Sinneszentren des Gehirns charakteristische statistische Abhängigkeiten in den Aktivitäten vieler Nervenzellen gefunden, für die bisher keine zufriedenstellende Erklärung geliefert werden konnte. Hochkomplexe Netzwerkstrukturen können mit physikalischen Modellen sehr gut beschrieben werden. Wissenschaftler hoffen, damit die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen. MPI für Entwicklungsbiologie, Jürgen Berger Um diese komplexen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zu verstehen, bedienen sich theoretische Neurowissenschaftler daher der Instrumente aus Mathematik und Physik. Viele statistische Modelle, wie das relativ einfache Ising-Modell, wurden zwar für die Beschreibung physikalischer Phänomene, wie des Magnetismus, entwickelt, haben sich aber auch für die Beschreibung der Aktivitäten von Nervenzellpopulationen als erstaunlich nützlich erwiesen. Doch jüngst wiesen Forscher in experimentellen Messungen Abweichungen von den Vorhersagen des Modells nach. Jakob Macke, Manfred Opper und Matthias Bethge schlugen nun eine einfache Erklärung für diese Abweichungen vor. Die Forscher nahmen dazu an, dass die korrelierenden Aktivitäten der Nervenzellen durch Eingangssignale hervorgerufen werden, die alle Nervenzellen bekommen, wie es beispielsweise für das Sehsystem vermutet wird. Ihre Analyse des Modells ergab, dass bereits kleinste Unterschiede in den gemeinsamen Eingangssignalen zu komplexen Änderungen der Nervenzell-Aktivität führen und die beobachteten Abweichungen des Ising-Modells erklären können. „Obwohl unser Modell recht einfach ist, erklärt es eine Reihe empirischer Beobachtungen, von denen einige bisher als widersprüchlich gegolten haben“, erläutert Jakob Macke, Erstautor der Studie. „Es sagt nicht nur, wie das Ising-Modell bestimmte Merkmale der neuronalen Aktivität sehr gut voraus, sondern auch, wann das alte Modell nicht richtig liegen wird. Außerdem liefert es quantitative Vorhersagen über das Verhalten sehr großer Nervenpopulationen.“ Populationen derartiger Größe lassen sich mit den heute verfügbaren experimentellen Techniken nicht erfassen. „Sie sind aber sehr wahrscheinlich von großer Bedeutung für Rechenvorgänge im Gehirn“, so Macke weiter. Damit liefern die Wissenschaftler eine ganz schlichte Erklärung für eine Reihe scheinbar widersprüchlicher Beobachtungen. „Außerdem“, meint Matthias Bethge, „ist es ein schönes Beispiel dafür, wie klassische Modelle aus der Physik im Zusammenhang mit einem neuen wissenschaftlichen Problem wieder nützlich werden können.“ Text: BCCN Tübingen, BCOS Macke J, Opper M, Bethge M (2011): Common input explains higher-order correlations and entropy in a simple model of neural population activity. Phys. Rev. Lett., DOI: 10.1103/ PhysRevLett.106.208102 Aktuelle Publikationen Forscher entwickeln sensible Haut für Roboter Unsere Haut ist ein Kommunikationswunder: Ihre Nerven vermitteln uns Temperatur, Druck, Scherkräfte und Vibrationen – vom feinsten Lufthauch über die Berührung bis zum Schmerz. Zugleich ist die Haut das Organ, mit dem wir uns von der Umwelt abgrenzen und zwischen Umwelt und Körper unterscheiden. Wissenschaftler des Bernstein Zentrums München entwickeln jetzt an der TU München eine Kunsthaut für Roboter, die einen ähnlichen Zweck hat: Sie wird dem Roboter wichtige taktile Informationen liefern und so seine Wahrnehmung über seine Kameraaugen, Infrarotscanner und Greifhände ergänzen. Wie bei der menschlichen Haut könnte zum Beispiel die Art, wie die Kunsthaut berührt wird, zu einem spontanen Zurückweichen führen (wenn der Roboter an einen Gegenstand stößt) – oder dazu, dass die Maschine erst einmal mit ihren Kameraaugen nach der Ursache der Berührung forscht. © Andreas Heddergott, TU München Ein solches Verhalten ist besonders wichtig, wenn Roboter als Helfer des Menschen in Umgebungen unterwegs sind, die sich ständig verändern. Aus Robotersicht ist das bereits eine normale Wohnung, in der laufend Gegenstände ihren Platz wechseln und in der sich Menschen und Haustiere bewegen. „Im Gegensatz zu den taktilen Informationen, die die Haut liefert, ist der Sehsinn eingeschränkt, denn Objekte können verdeckt werden“, erklärt Philip Mittendorfer, der als Wissenschaftler am Institut für Kognitive Systeme der TUM die Kunsthaut entwickelt. Der Ingenieur Philipp Mittendorfer mit dem Roboter Bioloid, der 31 sechseckige Sensormodule verteilt über den ganzen Körper besitzt. Die Sensormodule messen Temperatur, Berührung und Beschleunigung, ähnlich wie die menschliche Haut. Herzstück der neuen Roboterhülle ist ein gut fünf Quadratzentimeter großes, sechseckiges Plättchen. Auf der kleinen Platine stecken vier Infrarot-Sensoren, die alles registrieren, was einen Abstand von einem Zentimeter unterschreitet. „Wir simulieren damit leichte Berührungen“, erklärt Mittendorfer. „Das entspricht unserer Wahrnehmung, wenn wir mit der Hand vorsichtig über die feinen Härchen unserer Haut streichen.“ Hinzu kommen sechs Temperatursensoren sowie ein Beschleunigungssensor. Der erlaubt der Maschine, die Bewegungen der einzelnen Glieder, beispielsweise ihres Armes, genau zu registrieren und damit auch zu lernen, welche Körperteile sie gerade selber bewegt. „Wir versuchen hier, besonders viele verschiedene Sinnesmodalitäten auf kleinsten Raum zu packen“, erklärt der Ingenieur. „Außerdem sind die Platinen später leicht um weitere Sensoren zum Beispiel für Druck zu erweitern.“ Noch ist erst ein kleines Hautstückchen fertig: 15 Sensoren, mindestens einer auf jedem Segment eines langen Roboterarms, zeigen jedoch, dass das Prinzip schon funktioniert: Schon ein leichtes Tätscheln oder Pusten sorgt dafür, dass der Arm reagiert. „Wir werden die Haut schließen und einen Prototypen generieren, der völlig mit diesen Sensoren umschlossen ist und ganz neu mit seiner Umwelt interagieren kann“, gibt sich Mittendorfers Doktorvater Gordon Cheng überzeugt. „Eine Maschine, die selbst im Dunkeln merkt, wenn man ihr auf den Rücken tippt.“ Zukunftsweisend am Konzept sind jedoch nicht allein die Sinnesleistungen, sondern dass solche Maschinen es einmal mit einer unserer ureigensten neurobiologischen Fähigkeiten aufnehmen könnten: selber eine Vorstellung von sich zu gewinnen. Der Roboter ist ein Stück an den Menschen heran gerückt. Text: modifiziert von Excellenzcluster CoTeSys Mittendorfer P, Cheng G (2011): Humanoid multimodal tactilesensing modules. IEEE Transactions on Robotics 27(3): 401-410 Benjamin Lindner Ein halbes Jahr ist vergangen, seit Benjamin Lindner den neu renovierten Backsteinbau inmitten des Campus Nord der Humboldt-Universität zu Berlin bezogen hat. Im Mai hat er eine neu geschaffene Professur des Bernstein Zentrums Berlin am Institut für Physik der Humboldt-Uni angetreten. Zur „Theorie komplexer Systeme und Neurophysik“ wird er nun in den nächsten Jahren forschen und lehren. Benjamin Lindner studierte Physik an der Humboldt Universität und promovierte am Institut für Physik bei Lutz SchimanskyGeier zu einem Thema aus der Theorie stochastischer Prozesse. Schimansky-Geier war es auch, der ihn in Kontakt mit neuronalen Modellen brachte. „Die Neurobiologie ist ein spannendes Anwendungsfeld für die statistische Physik von Nichtgleichgewichts-Systemen und für die Theorie der Zufallsprozesse“, findet Lindner. Aus dem Blickwinkel der theoretischen Physik bestehen neuronale Systeme aus vielen Molekülen, die durch den Stoffwechsel fern des thermodynamischen Gleichgewichts gehalten werden. Das ermöglicht ihnen, Strukturen mit einer komplexen Dynamik auszubilden. Die neuronale Anregbarkeit und die Erzeugung von Aktionspotentialen in Nervenzellen sind dafür Paradebeispiele. Die Grundkomponenten des Nervensystems (z.B. Rezeptor- und Nervenzellen) sind aber so klein, dass ihr Verhalten zufälligen Schwankungen unterliegt. Wie aber verarbeiten Rezeptoren oder Neuronen sensorische Information, wenn komplexe nichtlineare Dynamik und neuronales Rauschen miteinander wechselwirken? Genau diese Frage beschäftigt Lindner und andere Theoretiker. Lindner hat diese Fragestellung in abstrakten Neuronenmodellen, aber auch in Modellen konkreter sensorischer Systeme wie z.B. im schwach-elektrischen Fisch und im auditorischen System von Heuschrecken untersucht. In diesem Zusammenhang bevorzugt er Modelle, die relevante biophysikalische Details berücksichtigen, aber immer noch einen rechnerischen Zugang erlauben: „Als Physiker bin ich an den mathematischen Mechanismen interessiert, die hinter den experimentell beobachteten Eigenschaften stehen.“ Vereinfachungen des Modells, die durch die mathematische Analyse erzwungen werden, tragen aus seiner Sicht oft maßgeblich zum Erkenntnisgewinn bei. Das schließt natürlich nicht aus, dass Voraussagen einfacher Modelle in Computersimulationen detaillierter Modelle überprüft werden müssen. „Am schönsten ist es aber natürlich“, erklärt Lindner, „wenn die Bestätigung einer theoretischen Voraussage im Experiment gefunden werden kann.“ Eine jüngere Arbeit von Lindner widmet sich dem sogenannten Kanalrauschen. Die Erregbarkeit von Neuronen und Phänomene wie neuronale Adaption beruhen auf der Aktivität von Ionenkanälen in der Zellmembran. Diese Kanäle bilden gleichzeitig eine intrinsische Quelle zufälliger Störungen (Fluktuationen). Es gibt verschiedene Sorten von Ionenkanälen, deren Fluktuationen unterschiedliche Auswirkungen auf die neuronale Feuerstatistik und Signalübertragung haben. Zusammen mit seinem Doktoranden Tilo Schwalger und der Gruppe von Jan Benda am Bernstein Zentrum München untersucht Lindner diese Auswirkungen. Die mathematische Modellierung und Analyse erlaubt in diesem Fall sogar eine Beantwortung der umgekehrten Frage: Gegeben sei eine bestimmte Feuerstatistik – welche Art von Ionenkanälen dominiert dann die Fluktuationen im Neuron? Es ist nämlich in vielen Fällen gar nicht bekannt, welche und wie viele Proteine dieser Art in der Membran eines spezifischen Neurons vorhanden sind. Die Ergebnisse von Lindner © Privat Wissenschaftler im Portrait Wissenschaftler im Portrait Obgleich Benjamin Lindner einen Hang zu analytischen Methoden hat, glaubt er an die Notwendigkeit solcher interdisziplinärer Kooperationen. Während seines dreijährigen Forschungsaufenthalts an der University of Ottawa (Kanada) bei Andre Longtin und John Lewis knüpfte er erste Kontakte zu experimentell arbeitenden Wissenschaftlern. Trotz mancher anfänglichen Schwierigkeit in der Verständigung habe er eine Menge aus diesen Kooperationen gelernt: „Experimentatoren und Theoretiker haben häufig sehr verschiedene Blickwinkel auf die gleichen Phänomene, wodurch der Austausch manchmal kompliziert, in der Regel aber anregend und fruchtbar wird.“ Am Bernstein Zentrum Berlin strebt er neue Kooperationen mit den ansässigen Experimentatoren an. Nach seiner Rückkehr aus Kanada im Jahr 2005 forschte Benjamin Lindner am Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme in Dresden. Dort beschäftigte er sich mit der Dynamik der Haarsinneszelle, die mit ihrem so genannten Haarbündel im Innenohr mechanische Signale wie z.B. Schall aufnimmt und in elektrische Signale umwandelt. In verschiedenen Haarzellen wurde nachgewiesen, dass Haarbündel auch ohne äußere Stimulation spontan oszillieren können – eine Eigenschaft, die die Haarzelle für die Wahrnehmung und Verstärkung periodischer Signale prädestiniert. Experimente an einzelnen Haarzellen zeigen allerdings, dass Haarbündeloszillationen stark verrauscht sind, was ihre Verstärkereigenschaften erheblich mindert. Lindner konnte nun zusammen mit seinem Doktoranden Kai Dierkes und mit Frank Jülicher, Direktor am MPI Dresden, in theoretischen Studien zeigen, dass die mechanische Kopplung von Haarbündeln die Signalverstärkung erheblich verbessert. Eine solche Kopplung ist etwa in der Gehörschnecke des Menschen zu finden. Biologisch gestützt wurde die Hypothese in Zusammenarbeit mit Pariser Kollegen, Jérémie Barral und Pascal Martin, durch ein originelles Hybridexperiment. Sie koppelten ein biologisches Haarbündel an zwei auf dem Computer simulierte „virtuelle“ Haarbündel. In der Tat verbesserte sich dadurch die Signalverstärkung in der experimentell untersuchten Haarzelle. Ein Großteil der theoretischen Ergebnisse zur komplexen Dynamik neuronaler Systeme wird heutzutage in rechenintensiven Simulationen am Computer erzielt. Doch neue Ideen entstehen immer noch mit Papier und Bleistift oder gemeinsam mit Studenten und Kollegen an der Tafel. Während sich seine Studenten für die neuen Räume moderne Whiteboards gewünscht hatten, mag es Benjamin Lindner in dieser Hinsicht lieber klassisch. Neben Computer und Stift ist die grüne Tafel an der Wand des Büros sein wichtigstes Arbeitswerkzeug. © MPI für die Physik komplexer Systeme, Kai Dierkes und seinen Mitarbeitern und Kooperationspartnern können also möglicherweise genutzt werden, um unbekannte Parameter des Neurons (z.B. Anzahl und Leitfähigkeit von Ionenkanälen) auf eine indirekte Weise abzuschätzen. Eine Anwendung der Theorie auf neuronale Daten, die von Karin Fisch und Jan Benda in München in auditorischen Rezeptoren von Heuschrecken gemessen wurden, erscheint vielversprechend. Praktisch gekoppelt: Haarbündelzellen im Innenohr besitzen pinselartige Ausstülpungen, die so genannten Haarbündel ( hier in grün). Diese sind mit einer überliegenden Membran mechanisch verbunden, was zu einer besseren Wahrnehmung oszilliernder Signale wie Schall führt. Mitteilungen und Termine Personalia Niels Birbaumer (BFNT Freiburg-Tübingen, Eberhard Karls Universität Tübingen) erhält eine Förderung im KoselleckProgramm der DFG für hoch innovative Forschungen. www.idw-online.de/de/news428202 Alexander Borst (BCCN München, MPI für Neurobiologie, Martinsried) wurde von der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina zum neuen Mitglied gewählt. www.nncn.de/nachrichten/borstleopoldina/ Andreas Heinz (BCCN Berlin, BFNL Komplexe Lernvorgänge, Charité – Universitätsmedizin Berlin) erhielt den „Leibniz Chair“ vom Leibniz-Institut für Neurobiologie Magdeburg. www.idw-online.de/de/news426827 Sarah Jarvis (Gruppe Egert: Bernstein Center Freiburg, BCF), Susanne Kunkel (Gruppe Morrison: BCF), Eric Reifenstein und Frederic Roemschied (beide Gruppe Schreiber: BPCN, BCCN Berlin), Matthias Schultze-Kraft (Gruppe Müller: BCCN und BFNT Berlin, BCOL Neurovaskuläre Kopplung), Tilo Schwalger (Gruppe Lindner: BCCN Berlin) und Man Yi Yim (Gruppe Aertsen: BCF) wurden auf der CNS Konferenz 2011 für ihre Posterpräsentationen mit einem Buchpreis ausgezeichnet. Josef Ladenbauer (Gruppe Obermayer: BCCN und BFNT Berlin, BFNL Komplexe Lernvorgänge, BCOL Gedächtnis-Netzwerk, D-USA Kooperation) erhielt zusätzlich eine einjährige Mitgliedschaft in der „Organization for Computational Neurosciences“ (OCNS). www.nncn.de/nachrichten/cnsposteraward/ www.cnsorg.org Thorsten Kahnt (BCCN und Charité – Universitätsmedizin Berlin) erhielt für seine Dissertation zur Verarbeitung von Belohnungsreizen im menschlichen Gehirn, die er in der Gruppe von John-Dylan Haynes (BCCN und BFNT Berlin) angefertigt hatte, einen Preis der Berliner Wissenschaftlichen Gesellschaft. www.idw-online.de/de/news432465 Janina Kirsch (BCF und Albert-Ludwigs-Universität Freiburg) erhielt einen von drei Universitätslehrpreisen der Albert-LudwigsUniversität Freiburg. www.bcf.uni-freiburg.de/news/awards/20110622-teaching-award (auf Englisch) David Liebetanz (BCCN und Universitätsmedizin Göttingen) koordiniert das neue BMBF-geförderte Verbundprojekt TELMYOS, in dem ein neuer Ansatz für Mensch-Maschine-Schnittstellen erforscht wird. Unterstützung erhält der Verbund auch von Otto Bock HealthCare (Industriepartner des BCCN und BFNT Göttingen). www.nncn.de/nachrichten/telmyos/ Henrik Mouritsen (BFNL Sequenzlernen, Lichtenberg-Professor, Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg) wurde mit dem „Eric Kandel Young Neuroscientists Prize“ der Hertie-Stiftung ausgezeichnet. www.idw-online.de/de/news426308 Visvanathan Ramesh ist neuer W3-Professor für SoftwareTechnik mit Schwerpunkt bio-inspiriertes Sehen am Bernstein Focus: Neurotechnologie, der Goethe-Universität und des Frankfurt Institute of Advanced Studies. www.nncn.de/nachrichten/visvanathanramesh/ Eberhart Zrenner (BCCN und Eberhard Karls Universität Tübingen) und sein Projektteam erhielten den zweiten Preis der European Society for Retina Specialists (EURETINA) für ihre Arbeit auf dem Gebiet der subretinalen Implantattechnologie. www.nncn.de/nachrichten/zrennereuretina/ Mitteilungen und Termine Neue Ausschreibung für D-USA Kooperationen in CNS Bernstein Wissenschaftler bei 1. Deutsch-Israelischem Forum Im Juni 2011 wurde die zweite Ausschreibung für Deutsch-USamerikanische Kooperationsprojekte in Computational Neuroscience veröffentlicht. Die „Deutschland-USA Zusammenarbeit in Computational Neuroscience“ ist eine transnationale Initiative zur Forschungsförderung zwischen Deutschland und den Vereinigten Staaten von Amerika. Sie wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gemeinsam mit den amerikanischen Förderorganisationen National Science Foundation (NSF) und National Institutes of Health (NIH) getragen und im Rahmen des CRCNSProgramms abgewickelt. Nächste Bewerbungsfrist (jeweils bis 17:00 Uhr, lokale Zeit des Bewerbers): 2. November 2011. Weitere Ausschreibungsrunden sind geplant. www.nncn.de/nachrichten/crcnscalljun2011/ Auf Einladung von Bundesforschungsministerin Annette Schavan und dem israelischen Wissenschaftsminister Daniel Hershkowitz fand vom 27. - 29. Juni das Erste DeutschIsraelische Forum zur Forschungskooperation in Aachen statt. Ziel war es, die Kooperation zwischen dem deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem israelischen Ministerium für Wissenschaft und Technologie zu stärken. Eines der diskutierten Forschungsthemen war Computational Neuroscience. Als wissenschaftliche Referenten zu diesem Thema waren Tamar Flash (Weizmann Institute of Science, Rehovot), Moshe Abeles (Gonda Brain Research Center, Bar-Ilan Universität), Ad Aertsen (BCF and Albert-LudwigsUniversität Freiburg) und Michael Brecht (BCCN and HumboldtUniversität zu Berlin, BFNL Zustandsabhängigkeit des Lernens) eingeladen. Markus Diesmann (Forschungszentrum Jülich, BCF), Dirk Jancke (BGCN und Ruhr-Universität Bochum), Hermann Wagner (BCOL Zeitliche Präzision, RWTH Aachen) und Fred Wolf (BCCN und BFNT Göttingen, BFNL Visuelles Lernen, BCOL AktionspotentialKodierung, MPI für Dynamik und Selbstorganisation) nahmen als Diskutanten teil. Die Sitzung zu Computational Neuroscience wurde von Simone Cardoso de Oliveira (BCOS) moderiert. www.nncn.de/nachrichten/deutschlandisrael/ Bernstein Netzwerk auf 61. Nobelpreisträgertagung © BIOPRO Baden-Württemberg GmbH Auf einer Schifffahrt auf dem Bodensee im Rahmen der diesjährigen Nobelpreisträgertagung in Lindau stellte das Bernstein Netzwerk seine Forschung an einem Informationsstand vor. Neben einer allgemeinen Präsentation und Videos zu Forschungsthemen des Netzwerks wurde ein sechsbeiniger Laufroboter aus der Arbeitsgruppe von Florentin Wörgötter (BCCN und BFNT Göttingen) vorgeführt. An der Tagung nahmen über 20 Nobelpreisträger und rund 600 handverlesene Nachwuchswissenschaftler teil. www.nncn.de/nachrichten/nobelpreistraegertreffenlindau/ Bernstein Netzwerk Informationsstand. Von links: Winfried Kretschmann (Ministerpräsident von BadenWürttemberg), Simone Cardoso de Oliveira (BCOS), Jan-Matthis Braun (Doktorand von Florentin Wörgötter, BCCN und BFNT Göttingen). Wissenschaftler beim Deutsch-Israelischen Forum. Von links: Moshe Abeles, Hermann Wagner, Michael Brecht, Fred Wolf, Ad Aertsen. Mitteilungen und Termine Termine Datum Titel Organisatoren URL Sept. 4-6, Boston, USA 4th INCF Congress of Neuroinformatics International Neuroinformatics Coordinating Facility (INCF) www.neuroinformatics2011.org Sept. 4-25, Bochum First European Campus of Excellence in Neuroscience „The Fate of the Memory Trace: Learning, Remembering and Forgetting from Molecules to Behavior“ S. Cheng, O. Güntürkün (BFNL Sequence Learning), D. Manahan-Vaughan, R. Menzel (BCCN Berlin, BFNL Memory in Decision Making, BCOL Olfactory Coding), T. Münte, G. Roth www.euca-excellence.eu/ index.php/en/courses-in-europe/ bochum.html Sept. 5-9, Lübeck 2nd Baltic Autumn School: Workshop on Systems Biology J.C. Claussen, A.M. Mamlouk (Institute for Neuro-/ Bioinformatics, Director T. Martinetz member of D-USA Collaboration, University of Lübeck), K. Dau www.inb.uni-luebeck.de/~as11/ Sept. 11-16, St. Andrews, UK Summer School: Advanced Scientific Programming in Python K. M. Zeiner, M. Spitschan, Z. Jedrzejewscy-Szmek (G-Node), T. Zito (BCCN Berlin, G-Node) https://python.g-node.org/wiki/ Sept. 19-21, Göttingen Ribbon Synapses Symposium 2011 F. Schmitz, H. von Gersdorff, T. Moser (BCCN and BFNT Göttingen), J.S. Rhee, T. Pangrsic, D. Riedel, E. Reisinger, M. Rutherford, C. Wichmann www.rss2011.uni-goettingen.de Sept. 19-23, Göttingen 9th Fall Course on Computational Neuroscience D. Hofmann (Course hosted by BCCN Göttingen) www.bccn-goettingen.de/events-1/cnscourse Sept. 27-30, Freiburg BMT and DGBMT 45th Annual Meeting DGBMT within VDE e.V., Department of Microsystems Engineering (IMTEK) of the University of Freiburg (T. Stieglitz and G. A. Urban, BFNT Freiburg-Tübingen, Congress Chairs) http://conference.vde.com/bmt-2011/ Sept. 28-29, Tübingen Symposium: Multisensory Perception and Action Cluster D of the Bernstein Center Tübingen www.bccn-tuebingen.de/events/ bernstein-symposium-series-2011/ symposium-d.html Oct. 4-6, Freiburg Bernstein Conference 2011 U. Egert, A. Aertsen, F. Dancoisne, G. Grah, G. Jäger, B. Wiebelt (BCF Freiburg), S. Cardoso de Oliveira (BCOS) www.bc11.de Oct. 14-16, Nuremberg Symposium: Responsibility - an Illusion? Gemeinnützige turmdersinne GmbH, (N. Birbaumer, BFNT Freiburg-Tübingen, speaker) www.turmdersinne.de/ index.html?symposium Mitteilungen und Termine Termine Datum Titel Organisatoren URL Oct. 16-21, Freiburg BCF/NWG Course: Analysis and Models in Neurophysiology S. Rotter, U. Egert, A. Aertsen, J. Kirsch (BCF Freiburg), S. Grün (BCCN Berlin) www.bcf.uni-freiburg.de/events/ conferences/ 20111016-nwgcourse Oct. 17-18, Berlin Pathway to more Transparency in Animal Research M. Hengartner, Stefan Treue (BCCN and BFNT Göttingen) www.basel-declaration.org/events/ berlin-event Oct. 26-28, Bled, Slovenia Conference: Humanoids 2011 A. Ude (G. Cheng, BCCN Munich, Awards co-Chair) www.humanoids2011.org/Welcome.html Nov. 4-5, Heidelberg 12th EMBO/EMBL Science &Society Conference A. Bendiscioli, H. Breithaupt, G. Wallon, H. Stefansson (D. Bartsch and A. MeyerLindenberg, BCCN Heidelberg-Mannheim, scientific committee) www.embo.org/policy-and-society/ science-society/conferences/2011.html Nov. 12-16, Washington D.C., USA SfN 2011 with Bernstein Information Booth (#3329) Society for Neuroscience www.nncn.de/termine-en/sfn2011/ Feb. 21-23, 2012, Göttingen Course: Transcranial Magnetic and Electrical Stimulation A. Antal, W. Paulus (BCCN, BFNT Göttingen, BCOL Transcranial Stimulation) www.nncn.de/termine-en/ kursgoettingen/ Das Bernstein Netzwerk Chairman of the Bernstein Project Comittee: Andreas Herz (Munich) Deputy Chairman of the Project Comittee: Theo Geisel (Göttingen) Bernstein Centers for Computational Neuroscience (Coordinator) Berlin (Michael Brecht) Freiburg (Ad Aertsen, Director: Stefan Rotter) Göttingen (Theo Geisel) Heidelberg / Mannheim (Daniel Durstewitz) Munich (Andreas Herz) Tübingen (Matthias Bethge) Bernstein Focus: Neurotechnology (Coordinator) Berlin (Klaus-Robert Müller) Frankfurt (Christoph von der Malsburg, Jochen Triesch, Rudolf Mester) Freiburg – Tübingen (Ulrich Egert) Göttingen (Florentin Wörgötter) Bernstein Focus: Neuronal Basis of Learning (Coordinator) Visual Learning (Siegrid Löwel) Plasticity of Neural Dynamics (Christian Leibold) Memory in Decision Making (Dorothea Eisenhardt) Sequence Learning (Onur Güntürkün) Ephemeral Memory (Hiromu Tanimoto) Complex Human Learning (Christian Büchel) State Dependencies of Learning (Petra Ritter, Richard Kempter) Learning Behavioral Models (Ioannis Iossifidis) Bernstein Groups for Computational Neuroscience (Coordinator) Bochum (Gregor Schöner) Bremen (Klaus Pawelzik) Heidelberg (Gabriel Wittum) Jena (Herbert Witte) Magdeburg (Jochen Braun) Bernstein Collaborations for Computational Neuroscience Berlin-Tübingen, Berlin-Erlangen-Nürnberg-Magdeburg, Berlin-GießenTübingen, Berlin-Constance, Berlin-Aachen, Freiburg-Rostock, FreiburgTübingen, Göttingen-Jena-Bochum, Göttingen-Kassel-Ilmenau, GöttingenMunich, Munich-Heidelberg Titelbild: Aktivitäts-Karte von Ortszellen einer Ratte; dunkel: hohe Aktivität, hell: niedrige Aktivität (s. Artikel S. 6). © modifiziert nach: Burgalossi et al. (2011), BCOS Bernstein Award for Computational Neuroscience Matthias Bethge (Tübingen), Jan Benda (Munich), Susanne Schreiber (Berlin), Jan Gläscher (Hamburg), Udo Ernst (Bremen) German INCF-Node (Coordinator) G-Node (Andreas Herz, Director: Thomas Wachtler-Kulla) German–US-American Collaborations (Coordinator) Berlin–Cambridge (Klaus Obermayer) Freiburg–Cambridge (Andreas Schulze-Bonhage) Lübeck–New York (Lisa Marshall) Mannheim–Los Angeles (Thomas Hahn) Munich–San Diego (Christian Leibold) Das Bernstein Netzwerk für Computational Neuroscience wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Impressum Herausgeber: Koordinationsstelle des Nationalen Bernstein Netwerks Computational Neuroscience www.nncn.de, [email protected] Text, Layout: Johannes Faber, Simone Cardoso de Oliveira, Kerstin Schwarzwälder (News and Events) Redaktionelle Unterstützung: Koordinationsassistenten im Bernstein Netzwerk Gestaltung: newmediamen, Berlin Druck: Elch Graphics, Berlin
