Hochauflösende Konnektivitätsanalyse von CA3/ DG Engrammen: vom Verhalten zur Struktur

• Antragsteller: Professor Dr. Heinz Beck; Professor Dr. Ulrich Kubitscheck; Dr. Karl Martin Schwarz, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften ; Biophysik
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 346973311

Das Erstellen von realistischen Modellen neuronaler Informationsverarbeitung ist bekanntermaßen schwierig. Der Hauptgrund dafür ist, dass eine rein konnektomische Schaltkreisrekonstruktion keinen genauen Aufschluss über die tatsächlich aktiven Neuronen zu gegebenen Zeitpunkten gibt. Andererseits erlaubt eine breite optogenetische Aktivierung/Inhibition neuronaler Schaltkreise keine exakte Manipulation der Neuronen, die auch wirklich zu einem spezifischen Zeitpunkt aktiv sind. Obwohl beide Ansätze zweifelsfrei wichtige Eckdaten generieren, liefern sie keine hochpräzisen Daten bezüglich der Konnektivität, bzw. Aktivität von spezifischen neuronalen Schaltkreisen, wie sie zentral für die Schaffung exakter neuronaler Informationsverarbeitungsmodelle sind. Dieses Problem adressieren wir nun durch die selektive optogenetische Markierung bestimmter aktiver Schaltkreiskomponenten zu definierten Zeitpunkten. Dabei identifizieren wir die aktiven Schaltkreiskomponenten über ein sich wiederholendes Verhaltensmuster. Technisch wird das über DeepLabStream, ein auf AI-basierendes „closed loop“ Bewegungsverfolgungs- und Lichtstimulationssystem realisiert, welches wir in Kombination mit einem optogenetischen Aktivitätssensor verwenden. Dies ermöglicht es aktive neuronale Schaltkreiskomponenten über Lichtstimulation zu markieren. Die dadurch fluoreszenzmarkierten neuronalen Schaltkreiskomponenten werden nachfolgend mittels speziell entwickelter Lichtscheibenmikroskope rekonstruiert, die feinste Details synaptischer Verbindungen sehr schnell und in sehr kurzer Zeit darstellen können. Um diese weitläufigen neuronalen Schaltkreise in „Super Resolution“ zu rekonstruieren wollen wir kürzlich entwickelte Gewebeexpansionsverfahren mit unseren halbautomatisierten Lichtscheibenmikroskopen kombinieren, die speziell auf für schnelle Bildgebung von großen Gewebeproben ausgelegt sind. Aufbauend auf den Ergebnissen, die wir in der ersten Förderperiode erzielen konnten, konzentrieren wir uns im vorliegenden Antrag konsequenterweise wieder auf den Gyrus dentatus, sowie die damit eng verbundene CA3 Region. Dazu werden wir hauptsächlich die in der ersten Förderperiode neu entwickelten Techniken und Systeme verwenden, um zu verstehen, wie der Gyrus dentatus und CA3 gemeinsam neuronale Berechnungen während der Gedächtnisbildung ausführen. Im Speziellen wollen wir dabei unsere neu generierten konnektomischen Daten verwenden, um ein biophysikalisch realistisches Model der neuronalen Datenverarbeitung zwischen Gyrus dentatus und CA3 während räumlicher Gedächtnisbildung zu etablieren. Dies soll in weiterer Folge dazu dienen, eine allgemeine Theorie zur Gedächtnisbildung im Hippokampus zu entwickeln. Parallel dazu planen wir die unterschiedlichen Datensätze, die wir während des Projektverlaufs generieren, kontinuierlich in bestehende „open source“ Modelle des Gyrus dentatus einzuspeisen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2041: Computational Connectomics