Die kontnuierliche Stabilisierung von Gedächtnisinhalten basierend auf verschiedene adaptive Prozesses in neuronalen Netzwerken
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Zusammenspiel der physiologischen Prinzipien, die die Lebensdauer einer Gedächtnisrepräsentation von der ersten Kodierung bis zur jahrelangen Aufrechterhaltung bestimmen, zu verstehen, ist einer der Schlüssel für weitere Fortschritte in den Neurowissenschaften und verwandten Wissenschaftsbereichen wie der Medizin oder Psychologie. Im Rahmen dieses Projekts haben wir mathematische Modelle entwickelt, die eine mechanistische Beschreibung verschiedener, miteinander verzahnter physiologischer Prozesse liefern, die die Dynamik von Gedächtnisrepräsentationen in neuronalen Schaltkreisen bestimmen. Unsere Resultate zeigen, dass zunächst eine gut aufeinander abgestimmte Kaskade von intrazellulären molekularen Prozessen, einschließlich Kalziumeinstrom, Clusterbildung von Ionenkanälen und Proteinsynthese, zur Bildung von Erinnerungen führt, die mehrere Stunden lang aufrechterhalten werden können. Auf diese Kaskade folgt das Zusammenspiel zwischen aktiven Dendriten und schlafabhängiger Gedächtniswiederholung, die die Lebensdauer der Gedächtnisrepräsentation um einige Tage verlängern kann. Diese verlängerte Lebensdauer bietet ausreichend Zeit, um während mehrerer, wiederholter Wach-Schlaf-Zyklen neue Synapsen zu bilden. Diese neu gebildeten Synapsen können die Lebensdauer bis zu Wochen verlängern und einer Gedächtnisrepräsentation widerstandsfähiger gegen Störungen, wie sie im Wach-Schlaf-Zyklus auftreten, machen. Insgesamt liefert dieses Projekt ein kohärentes, physiologisches Modell der Lebensdauer einer Gedächtnisrepräsentation, das als Ausgangsbasis für zahlreiche neue Studien auf dem Gebiet des Lernens und des Gedächtnisses dienen kann.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Memory consolidation and improvement by synaptic tagging and capture in recurrent neural networks. Communications Biology, 4(1).
Luboeinski, Jannik & Tetzlaff, Christian
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The biophysical basis underlying the maintenance of early phase long-term potentiation. PLOS Computational Biology, 17(3), e1008813.
Becker, Moritz F. P. & Tetzlaff, Christian
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Neuromodulator-dependent synaptic tagging and capture retroactively controls neural coding in spiking neural networks. Scientific Reports, 12(1).
Lehr, Andrew B.; Luboeinski, Jannik & Tetzlaff, Christian
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Organization and Priming of Long-term Memory Representations with Two-phase Plasticity. Cognitive Computation, 15(4), 1211-1230.
Luboeinski, Jannik & Tetzlaff, Christian
