Wer wissen möchte, wie das Gedächtnis funktioniert, kommt um einen Blick in das Gehirn nicht herum. Das geht sogar ohne Blutvergießen: Forscher entwickelten eine neue Methode, mit deren Hilfe sie ein 3D-Modell einer gedächtnisrelevanten Hirnstruktur erstellen können.
Nervenzellen sind im Gehirn auf komplizierte Weise miteinander verbunden. Dies gilt insbesondere für die Zellen des Hippocampus. Der Hippocampus erlaubt uns das sichere Navigieren im Raum und das Bilden von persönlichen Erinnerungen. Das anatomische Wissen über die Vernetzung innerhalb des Hippocampus und seine Verbindung zum Rest des Gehirns ließen bislang nur erahnen, wann welche Informationen wo ankommen.
Dr. Martin Pyka und seine Kollegen von der Mercator-Forschergruppe „Strukturen des Gedächtnisses“ entwickelten deshalb eine Methode, mit der sich anatomische Daten des Gehirns am Computer als 3D-Modell rekonstruieren lassen. Das Besondere an diesem Verfahren ist, dass sich die Verbindungen zwischen den Neuronen aus deren Lage im Raum und ihren Projektionsrichtungen automatisch berechnen lassen. Auf diese Weise können mit vergleichsweise wenig Aufwand biologisch plausiblere Vernetzungsstrukturen erzeugt werden, als es mit bisherigen Methoden der Fall war. http://www.youtube.com/watch?v=W-BrAcMUiYI Die Forscher nutzen das Verfahren, um mit Hilfe von 3D-Modellen nachvollziehen zu können, wie sich die Signale der Neuronen zeitlich im Netzwerk ausbreiten. So fanden sie unter anderem Anzeichen dafür, dass die Form und die Größe des Hippocampus erklären könnten, warum Neuronen in diesen Netzwerken in bestimmten Frequenzen feuern.
Zukünftig könnte dieses Verfahren dabei helfen zu verstehen, wie zum Beispiel Tiere verschiedene Informationen im Hippocampus zu Erinnerungen verbinden, um sich etwa Futterquellen oder Gefahren zu merken und sich in bestimmten Situationen daran erinnern zu können. Originalpublikation: Parametic Anatomical Modeling: a method for modeling the anatomical layout of neurons and their projections Martin Pyka et al.; Frontiers in Neuroanatomy, doi: 10.3389/fnana.2014.00091; 2014