Eine kürzlich in Nature Physics veröffentlichte Studie hat Licht auf die Bildung starker Verbindungen innerhalb neuronaler Netzwerke geworfen. Ein Team von Forschern des CUNY Graduate Center Initiative for the Theoretical Sciences, Yale, der University of Chicago und Harvard analysierte Datensätze zur Gehirnverdrahtung verschiedener Arten, darunter Fruchtfliegen, Mäuse und Würmer.
Die Forscher entdeckten, dass eine kleine Anzahl von Neuronen in diesen Netzwerken deutlich stärkere Verbindungen untereinander aufweist als der Rest. Diese „schwanzlastigen“ Verbindungen spielen eine entscheidende Rolle für die Hirnfunktion. Zuvor wurde untersucht, wie diese seltenen Verbindungen entstehen und ob der Prozess spezifisch für jede Art ist oder von einem gemeinsamen zugrunde liegenden Prinzip geleitet wird.
Mit Hilfe fortschrittlicher Mikroskopie- und Bildgebungstechniken konnten die Forscher die Bildung dieser Verbindungen untersuchen. Sie entwickelten ein mathematisches Modell, das auf der Hebb’schen Plastizität basiert, einem Mechanismus aus der Neurowissenschaft, der besagt, dass sich Neuronen miteinander verbinden, wenn sie gemeinsam feuern. Das Modell beschrieb genau die Umstrukturierung der Verdrahtung zwischen Neuronen zur Bildung starker Verbindungen.
Darüber hinaus beobachteten die Forscher, als sie die neuronale Aktivität in das Modell integrierten, ein weiteres wichtiges Merkmal der neuronalen Netzwerkstruktur: Clustering. Dieses Phänomen des Clustering scheint eine gemeinsame Eigenschaft mehrerer Arten zu sein und legt nahe, dass ein gemeinsames Prinzip bei der Bildung neuronaler Verbindungen vorliegt.
Die Ergebnisse dieser Studie haben Implikationen für unser Verständnis der Gehirnfunktion und könnten zukünftige Forschungen in der Neurowissenschaft beeinflussen. Durch die Identifizierung der Mechanismen hinter der Bildung starker Verbindungen in neuronalen Netzwerken können Forscher Einblicke in die grundlegenden Prinzipien gewinnen, die die Hirnaktivität steuern. Die weitere Erforschung dieser Prinzipien könnte zu Fortschritten in Bereichen wie neuronalem Netzwerkmodellierung und gehirninspirierter Rechenleistung führen.
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