Funktionelle Plastizität in neuronalen Schaltkreisen: von Cnidaria zu erregbaren und Booleschen Modellen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Jan Bielecki, Ph.D.; Professor Dr. Claus Christian Hilgetag; Professorin Dr. Heike Siebert
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 567357102

Dieses Projekt untersucht die Funktion und Plastizität grundlegender neuronaler Schaltkreise durch Analyse von Netzwerkorganisation, Aktivität und Reorganisation als Reaktion auf sensorische Eingaben. Es ergänzt die Untersuchung empirischer neuronaler Netzwerke in der Würfelqualle Tripedalia cystophora durch eine systematische computergestützte Modellierung von Plastizitätsmechanismen in erregbaren und Booleschen Netzwerken. Ziel ist es, fundamentale Plastizitätsmechanismen zu beschreiben und elektronische Designs zu inspirieren. Wir haben assoziatives Lernen bei T. cystophora durch die Anwendung eines klassischen Konditionierungsparadigmas nachgewiesen. Die grundlegende neuronale Verschaltung dieser Art legt nahe, dass Lernen eine fundamentale Eigenschaft von Neuronen oder kleinen neuronalen Netzwerken ist. Aufbauend auf diesem Befund werden wir nun die visuelle Informationsverarbeitung im Nervensystem von T. cystophora systematischer untersuchen. Dieses Nervensystem ist evolutionär sehr alt, weist jedoch komplexe Verhaltensmuster sowie eine schnelle und spezialisierte sensorische Verarbeitung auf. Konkret konzentriert sich das Projekt auf die Netzwerkorganisation, Funktion und Plastizität der visuellen Informationsverarbeitung im rhopalialen Nervensystem (RNS) von T. cystophora. Wir werden die Netzwerkaktivität des RNS sowohl im Ruhezustand als auch in Reaktion auf verschiedene elementare visuelle Reize analysieren und die funktionelle Netzwerkreorganisation während der plastischen Anpassung erforschen. Experimentell untersuchen wir das Nervensystem der Kubomeduse mittels Kalzium- Imaging neuronaler Aktivität in Kombination mit extrazellulären elektrophysiologischen Messungen des motorischen Signals des RNS. Zudem werden wir die zeitliche Auflösung plastischer Veränderungen im RNS bestimmen, um zu verstehen, wie neuronale Schaltkreise, Plastizität und externe sensorische Eingaben interagieren, um spezifische Verhaltensweisen zu erzeugen. Parallel zur experimentellen Arbeit wird eine computergestützte Netzwerkrekonstruktion sowie die Modellierung erregbarer Neuronen mit synchroner oder asynchroner Aktualisierung durchgeführt. Dadurch wollen wir verstehen, wie die Netzwerktopologie die rechnerischen und funktionellen Eigenschaften eines Netzwerks beeinflusst und welche Rolle dies für Plastizität und Lernen spielt. Generell zielen wir darauf ab, Plastizitätsregeln zu identifizieren, die die Netzwerktopologie hin zu komplexen, nichtregulären Strukturen steuern. Unser zentrales Ziel ist es zu erforschen, wie vergleichsweise einfache neuronale Netzwerke schnelles und robustes Verhalten erzeugen können. Wir werden mit den anderen Projekten in diesem Forschungspaket zusammenarbeiten, um detailliertere neuronale Modelle zu nutzen und biologische Netzwerke in Schaltungsdesigns zu übertragen. Ziel ist es, Designprinzipien für funktionale neuronale Netzwerke zu identifizieren, die die Entwicklung neuartiger neurotronischer Schaltkreise leiten können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen