Bernstein Netzwerk Computational Neuroscience

09/2011

Aktuelle Publikationen Entscheidungsfindung – Gleichgewichtssinn – Ortsgedächtnis – Struktur der Hirnrinde – Sprache des Gehirns – Roboterhaut

Wissenschaftler im Portrait Benjamin Lindner

Mitteilungen und TerminePersonalia – Neue Ausschreibung für D-USA Kooperationen in CNS – 61. Nobelpreisträgertagung – Erstes Deutsch-Israelisches Forum

Mann oder Frau? Unser Gehirn trifft in Sekundenbruchteilen die richtige Entscheidung, trotz fehlerhafter Informationen.

© Ernst Rose, pixelio.de

Philiastides M, Auksztulewicz R, Heekeren H, Blankenburg F (2011):

Causal role of dorsolateral prefrontal cortex in human perceptual

decision making. Current Biology 21(11): 980-983

Aktuelle Publikationen

Im Bilde – Entscheidungen werden im Vorderhirn gefällt

Ständig trifft unser Gehirn kleinste Entscheidungen, ganz ohne

dass wir es merken. Zeigt ein Bild einen Mann oder eine Frau? Selbst

wenn das Bild unscharf ist, deutet unser Gehirn die Informationen

meist richtig. Wie das gelingt, untersuchen Wissenschaftler um

Felix Blankenburg vom Bernstein Zentrum Berlin und der Charité

und Hauke Heekeren vom Projekt „Komplexe Lernvorgänge“

innerhalb des Bernstein Fokus: Lernen und der Freien Universität

Berlin. Schon länger vermuteten Fachleute, dass ein bestimmter

Bereich des Vorderhirns – der dorsolaterale Präfrontalkortex –

an Entscheidungen beteiligt ist. Diesen schalteten die Forscher

mit transkranieller Magnetstimulation (TMS) für kurze Zeit aus.

Anschließend baten sie die zwölf Versuchspersonen, so schnell

wie möglich zu entscheiden, ob sie auf einem Bildschirm ein Auto

oder ein Gesicht erkennen. Das Ergebnis: war die untersuchte

Hirnregion gehemmt, zögerten die Personen länger und

entschieden sich häufiger falsch. Die Qualität der Bilder spielte

dabei keine Rolle.

Damit wiesen die Forscher erstmals nach, dass der dorsolate-

rale Präfrontalkortex beim Menschen einen kausalen Einfluss auf

Entscheidungen hat. „Mit dieser Studie konnten wir eine Lücke

zwischen unserem Wissensstand bei Tieren und bei Menschen in

dieser Hinsicht schließen. Damit sind wir einen Schritt weiter, die

Funktionen von Hirnarealen zu verstehen, die in Entscheidungen

involviert sind“, meint Blankenburg. „Wie die einzelnen Areale

zusammenarbeiten, wissen wir deshalb aber noch lange nicht.“

Ein Computermodell bestätigte die Funde der Wissenschaft-

ler. Es erlaubt, Faktoren wie die visuelle Verarbeitung der sen-

sorischen Reize von der eigentlichen Entscheidungsfindung

abzugrenzen. Zudem berücksichtigt es, wie Entscheidungen bei

unterschiedlichen Bedingungen, beispielsweise bei schlechter

Qualität der Bilder, getroffen werden. „Indem wir theoretische

Modelle mit TMS kombinieren, können wir die kausale und funk-

tionelle Bedeutung dieser Hirnbereiche bei verschiedenen kogni-

tiven Aufgaben erforschen. Dieses Modell gibt uns neue Möglich-

keiten, aus unseren Verhaltensdaten Parameter zu bestimmen, die

bei Entscheidungsprozessen eine Rolle spielen“, erklärt Marios

Philiastides, Erstautor der Studie.

Dem Drift-Diffusions-Modell zufolge ist unsere Entscheidungs-

bildung nicht geradlinig. Man kann das Verhalten mit einem

Aktienkurs vergleichen. Zufällige Einflüsse führen zu einem

Schwanken des Kurses. Ein Broker legt Ober- und Untergrenzen

fest, bei denen die Aktie verkauft werden soll. Je mehr positive

oder negative Informationen über die Firma bekannt werden, desto

stärker verschiebt sich der Kurs in eine Richtung. Das Sammeln

der Informationen für den Entscheidungsprozess ist nun mit dem

schwankenden Aktienkurs vergleichbar, die Entscheidung selbst

mit einem Durchbrechen der Grenzen. Das Modell erklärt sowohl,

warum wir unterschiedlich lange für Entscheidungen brauchen, als

auch, warum wir uns manchmal falsch entscheiden.

Das Modell wird mittlerweile sehr vielfältig eingesetzt,

unter anderem für die Untersuchung von Aufmerksamkeit und

Gedächtnisleistungen. Die Erkenntnisse könnten auch dazu

dienen, neue Therapieansätze zu entwickeln für Erkrankungen wie

Depression oder Zwangsstörungen, bei denen die Entscheidungs-

findung gestört ist.

Aktuelle Publikationen

Wenn sich alles dreht vor Augen:

am Grasfrosch Rana temporaria werden

die Ursachen von Schwindel-Gefühlen

untersucht.

Rössert C, Moore L, Straka H, Glasauer S (2011): Cellular and

network contributions to vestibular signal processing: impact

of ion conductances, synaptic inhibition, and noise. J. Neurosci.

31(23): 8359-8372

Virtuelles Schwindelgefühl

Damit unser Auge ein scharfes und ruckelfreies Bild liefert,

muss es eng mit dem Gleichgewichtssinn gekoppelt sein. Ist die

Abstimmung gestört, sehen wir unscharf und uns wird schwindelig.

Forscher des Bernstein Zentrums München, der Ludwig-Maximilians-

Universität München (LMU) und des Integrierten Forschungs- und

Behandlungszentrums IFBLMU konnten nun eine wichtige Stufe

des Zusammenspiels aufklären: ob Nervenzellen dieser Einheit

Informationen über den Beginn oder die Dauer einer Kopfbewegung

an die Augenmuskeln leiten, hängt von einem einzigen Membran-

Kanaltyp und der Vernetzung der Zellen untereinander ab.

Gerade einmal drei Verarbeitungsschritte im Gehirn sind nö-

tig, um Daten aus dem Gleichgewichtsorgan zu verarbeiten und

an die Augenmuskeln zu leiten. Dadurch kann sich das Sehsystem

in Sekundenbruchteilen an Kopfbewegungen anpassen. Während

im ersten und letzten Schritt die Informationen vor allem von den

Sensoren weg beziehungsweise an die Muskeln hingeleitet wer-

den, findet im zweiten Schritt die entscheidende Verarbeitung der

Informationen statt. Beteiligt daran sind Nervenzellen mit ganz

unterschiedlichen Eigenschaften: der eine Typ ist nur während des

Startzeitpunkts einer Bewegung aktiv. Der andere Typ feuert gleich-

mäßig während der gesamten Bewegung. Den Grund dafür haben

nun Stefan Glasauer vom Bernstein Zentrum München und der LMU

und sein Doktorand Christian Rössert in Zusammenarbeit mit Hans

Straka, Neurobiologe an der LMU, herausgefunden. Für ihre Studi-

en, die sie im Journal of Neuroscience veröffentlichten, nutzten sie

das bereits gut verstandene Gleichgewichtsorgan bei Grasfröschen.

Auf Grundlage experimenteller Daten erstellten die Wissen-

schaftler am Computer Simulationen, welche die Informations-

verarbeitung der Nervenzellen nachbildeten: „In der Simulation

können wir die Zellen in beliebiger Weise mit Ionenkanälen bestü-

cken, zusammenschalten und messen“, erklärt Glasauer die Vor-

teile der Modelle. Und mehr noch: „Wir können den simulierten

Frosch sogar hüpfen lassen, um die Datenverarbeitung zu testen“,

so Glasauer. Zuerst untersuchten die Forscher in einer simulierten

Einzelzelle, welchen Einfluss bestimmte Membrankanäle auf die

Weiterleitung eingehender Reize haben. Dabei zeigte sich, dass

zwei Versionen eines Kanalproteins den Zellen unterschiedlichen

Funktionen verleihen: Zellen mit dem einen Kanaltyp erwiesen sich

als geeignet für die Weiterleitung des genauen Startzeitpunkts,

während Zellen mit dem anderen Typ für die gesamte Dauer des

Reizes feuern. In einer Simulation mehrerer Nervenzellen fanden

die Forscher zudem, dass die Verschaltung der Zellen eine wichtige

Rolle für die Verarbeitung spielt. „Die Kombination von experimen-

teller Biologie und Modellbildung half entscheidend dabei, wichti-

ge Grundlagen der Verarbeitung von Bewegungsinformationen zu

verstehen“, erläutert Glasauer.

Von den Forschungsergebnissen könnten unter anderem

Patienten mit Kleinhirnschädigungen profitieren. Betroffene

können bei schnellen Kopfbewegungen nicht mit den Augen

gegensteuern, gleichmäßige Bewegungen aber richtig verarbeiten.

Möglicherweise liegt dabei die Schädigung eines der Zelltypen

vor. Auch für wackelfreie Kamerasysteme, wie sie zum Beispiel in

Fahrerassistenzsystemen in Autos oder Hubschraubern eingesetzt

werden, könnte die hocheffiziente neuronale Verarbeitung als

Vorbild dienen.

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Burgalossi A, Herfst L, von Heimendahl M, Förste H, Haskic K,

Schmidt M, Brecht M (2011): Microcircuits of functionally identified

neurons in the rat medial entorhinal cortex. Neuron 70 (4): 773-86

Die spezielle Verschaltung zweier

Zelltypen ist die Grundlage unseres Ortsgedächtnisses.

© Henrik Gerold Vogel/ pixelio.de

Aktuelle Publikationen

Die Vermessung der Welt durchs Gehirn

Erstmals können Forscher des Bernstein Zentrums Berlin, der

Humboldt Universität zu Berlin und des Exzellenzclusters Neuro-

Cure erklären, wie die zelluläre Architektur des Ortsgedächtnisses

mit dessen Rolle bei der Orientierung zusammenhängt. In der

Fachzeitschrift Neuron präsentieren sie eine neue Technik, mit der

sie die Aktivität und Verschaltung einzelner Nervenzellen in frei-

laufenden Tieren untersuchen konnten. Diese Methode ermögli-

chte es ihnen, die Schaltkreise zu identifizieren, mit denen Ratten

die räumliche Struktur ihrer Umwelt erfassen und erlernen.

Welche Zellen in unserem Gehirn wann miteinander

kommunizieren, ist bis heute noch weitgehend unverstanden.

Denn bisher mussten Wissenschaftler wählen: Entweder

untersuchten sie Aufbau und Verknüpfungen, indem sie die Zellen

anfärbten oder sie maßen deren Aktivität. Beides gleichzeitig zu

erfassen galt besonders bei freilaufenden Tieren als beinahe

unmöglich. Nun konnten Michael Brecht vom Bernstein Zentrum

Berlin und sein Kollege Andrea Burgalossi mit einer neuen

Methode diese Probleme lösen.

In Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Berlin

entwickelten sie einen neuen Stabilisierungsmechanismus für

die Messelektrode. Er erlaubte ihnen, Zellen im Bereich des

Ortsgedächtnisses der Ratte (dem medialen entorhinalen Kortex)

anzufärben und gleichzeitig deren Aktivität zu messen, während

die Tiere ihre Umwelt erkundeten. Anatomische Untersuchungen

gaben Aufschluss über die Verschaltung der gemessenen Zellen.

Mit dieser neuen Methode konnten die Wissenschaftler erstmals

die neuronalen Schaltkreise darstellen, die für die räumliche

Orientierung verantwortlich sind.

An Orientierung und Ortsgedächtnis sind bei Ratten zwei

Zelltypen hauptsächlich beteiligt. Erkundet ein Tier seine

Umgebung, ist ein Teil der Zellen aktiv. Als wäre die gesamte

Umgebung mit einem virtuellen Gitter überzogen, sind an jedem

der Gitter-Schnittpunkte spezifische Zellen aktiv. Man vermutet,

dass die als „Grid-Cells“ („Gitter-Zellen“) bezeichneten Zellen

eine Art Karte bilden, die es dem Tier erlauben, Entfernungen zu

„messen“ oder seine Position im Raum einzuschätzen. Der andere

Zelltyp ist dann besonders aktiv, wenn das Tier in eine bestimmte

Richtung blickt. Diese Zellen scheinen eine Art Kompass für das

Tier zu bilden. Wie die beiden Zelltypen für eine funktionstüchtige

Orientierung und räumliches Gedächtnis zusammenarbeiten,

war bislang unbekannt. Michael Brecht und Andrea Burgalossi

stellten jetzt fest, dass die funktionell unterschiedlichen Zelltypen

in kleinen Feldern angeordnet und an klar abgegrenzten Stellen

angelegt sind. Indem sie die Verbindungen zwischen den beiden

Zelltypen darstellten, konnten die Forscher nachvollziehen, wie sie

für die Entstehung des Ortsgedächtnisses zusammenarbeiten.

Die Wissenschaftler fanden heraus, dass die beiden Zelltypen

durch ganz gezielte Verbindungen miteinander kommunizieren.

Diese könnten es den Tieren erlauben, Informationen über die

räumliche Orientierung und die Blickrichtung zu vereinen. Die-

se Miniatur-Schaltkreise stellen möglicherweise die neuronalen

Grundeinheiten dar, die den Orientierungssinn erzeugen. Die

Alzheimer-Erkrankung hat in dieser Region des Gehirns ihren Ur-

sprung. Betroffene leiden oft unter anderem an Orientierungslo-

sigkeit. Erkenntnisse über die Organisation und Verschaltung der

Zellen könnten damit auch zum grundlegenden Verständnis der

Alzheimer’schen Erkrankung beitragen.

Aktuelle Publikationen

Boucsein C*, Nawrot MP*, Schnepel P und Aertsen A (2011): Beyond

the cortical column: abundance and physiology of horizontal

connections imply a strong role for inputs from the surround. Front.

Neurosci. 5:32. doi: 10.3389/fnins.2011.00032, * equal contribution

Text: Gunnar Grah, Bernstein Center Freiburg

Breiter Zylinder statt schlanker Säule: Nervenzellen der Großhirnrinde erhalten viele Kontakte aus dem weiteren Umfeld (gelb) und nicht bloß aus einer schmalen Säule (blau) um die Zelle.

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Blick über den Säulenrand

Mehr als 50 Jahre herrschte in der Hirnforschung die

Vorstellung, dass sich die Nervenzellen in der Großhirnrinde

in Form mikroskopisch kleiner Säulen organisieren. Vor allem

in diesen Säulen, so die Lehrmeinung, würden Verbindungen

zwischen Nervenzellen geknüpft. Dr. Clemens Boucsein vom

Bernstein Center Freiburg und Martin Nawrot vom Bernstein

Zentrum Berlin zeigen gemeinsam mit Kollegen in einem Artikel

der Fachzeitschrift „Frontiers in Neuroscience“, dass diese

Annahme revidiert werden muss. Die Kommunikation der Zellen

außerhalb der Säulen spielt eine viel größere Rolle als bislang

angenommen.

In der Neurowissenschaft war eine der großen Entdeckungen

des 20. Jahrhunderts, dass in der Großhirnrinde übereinander lie-

gende Nervenzellen auf denselben Reiz reagieren, etwa im Sehy-

stem auf Kanten unterschiedlicher Orientierung. Untersuchungen

zur Vernetzung dieser Nervenzellen stärkten die Vorstellung,

dass es sich bei den säulenartig angeordneten Einheiten um die

Grundbausteine der Großhirnrinde handeln könnte. Auch, weil die

Untersuchung von Verknüpfungen zwischen weit entfernten Ner-

venzellen im Gehirn sehr schwierig ist, wurde in den kommenden

Jahrzehnten viel über diese Säulenstrukturen geforscht.

Doch diese Sichtweise steht nun auf dem Prüfstand, denn neue

Methoden erlauben es jetzt, auch weit entfernte Verbindungen

zu untersuchen. Boucsein und seine Kollegen haben an der

Universität Freiburg eine Methode entwickelt, durch Laserblitze

einzelne Nervenzellen zu aktivieren und so zu analysieren, mit

welchen Zellen sie verknüpft sind. Die Experimente brachten ein

erstaunliches Ergebnis: Weniger als die Hälfte der Eingänge, die

eine Nervenzelle in der Großhirnrinde erhält, stammt von Partnern

innerhalb derselben Säule. Weit mehr Verbindungen kommen von

Zellen aus der näheren und weiteren seitlichen Umgebung.

Die Experimente zeigten zudem, dass die seitlichen

Verknüpfungen zeitlich sehr genau arbeiten. Für die

Wissenschaftler ist das ein Hinweis darauf, dass das Gehirn den

genauen Zeitpunkt eines elektrischen Impulses zur Kodierung

von Informationen nutzt – eine Vermutung, für die immer mehr

Hinweise gefunden werden. Durch diese neuen Einsichten in

Aufbau und Arbeitsweise des Gehirns wird die Vorstellung einer

Säulenstruktur der Großhirnrinde von der eines dicht gewebten

Teppichs weitläufig miteinander verknüpfter Zellen abgelöst.

Macke J, Opper M, Bethge M (2011): Common input explains

higher-order correlations and entropy in a simple model of

neural population activity. Phys. Rev. Lett., DOI: 10.1103/

PhysRevLett.106.208102

Hochkomplexe Netzwerkstrukturen können mit physikalischen

Modellen sehr gut beschrieben werden. Wissenschaftler hoffen,

damit die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen.

Text: BCCN Tübingen, BCOS

Aktuelle Publikationen

Die digitale Sprache des Gehirns

Das Gehirn ist ein riesiges Netzwerk aus Nervenzellen. Wie

Reize von außen darin verarbeitet werden, ist bis heute nicht ein-

deutig geklärt. Matthias Bethge vom Bernstein Zentrum Tübingen

entwickelte nun gemeinsam mit Kollegen aus Berlin und London

ein einfaches Modell, das bisher rätselhafte Korrelationen in Ner-

venzellpopulationen als Resultat gemeinsamer Eingangssignale

erklären kann. Das in der Fachzeitschrift Physical Review Letters

vorgestellte Modell kann zudem Unzulänglichkeiten des häufig ver-

wendeten Ising-Modells vorhersagen und erklären. Damit möchten

die Wissenschaftler unter anderem herausfinden, wie unser Gehirn

Informationen in der Aktivität von Nervenzellpopulationen kodiert.

Die universelle Sprache des Gehirns besteht aus elektrischen

Impulsen, sogenannten Spikes. Informationen werden im exakten

Zeitpunkt bzw. in der Anzahl der Spikes verschlüsselt. Experimen-

telle Studien haben in Sinneszentren des Gehirns charakteristische

statistische Abhängigkeiten in den Aktivitäten vieler Nervenzellen

gefunden, für die bisher keine zufriedenstellende Erklärung geliefert

werden konnte.

Um diese komplexen Zusammenhänge und Wechselwirkungen

zu verstehen, bedienen sich theoretische Neurowissenschaftler

daher der Instrumente aus Mathematik und Physik. Viele statistische

Modelle, wie das relativ einfache Ising-Modell, wurden zwar für die

Beschreibung physikalischer Phänomene, wie des Magnetismus,

entwickelt, haben sich aber auch für die Beschreibung der

Aktivitäten von Nervenzellpopulationen als erstaunlich nützlich

erwiesen. Doch jüngst wiesen Forscher in experimentellen

Messungen Abweichungen von den Vorhersagen des Modells nach.

Jakob Macke, Manfred Opper und Matthias Bethge schlugen nun

eine einfache Erklärung für diese Abweichungen vor.

Die Forscher nahmen dazu an, dass die korrelierenden Aktivi-

täten der Nervenzellen durch Eingangssignale hervorgerufen wer-

den, die alle Nervenzellen bekommen, wie es beispielsweise für das

Sehsystem vermutet wird. Ihre Analyse des Modells ergab, dass be-

reits kleinste Unterschiede in den gemeinsamen Eingangssignalen

zu komplexen Änderungen der Nervenzell-Aktivität führen und die

beobachteten Abweichungen des Ising-Modells erklären können.

„Obwohl unser Modell recht einfach ist, erklärt es eine Reihe

empirischer Beobachtungen, von denen einige bisher als wider-

sprüchlich gegolten haben“, erläutert Jakob Macke, Erstautor der

Studie. „Es sagt nicht nur, wie das Ising-Modell bestimmte Merk-

male der neuronalen Aktivität sehr gut voraus, sondern auch, wann

das alte Modell nicht richtig liegen wird. Außerdem liefert es quanti-

tative Vorhersagen über das Verhalten sehr großer Nervenpopulati-

onen.“ Populationen derartiger Größe lassen sich mit den heute ver-

fügbaren experimentellen Techniken nicht erfassen. „Sie sind aber

sehr wahrscheinlich von großer Bedeutung für Rechenvorgänge im

Gehirn“, so Macke weiter.

Damit liefern die Wissenschaftler eine ganz schlichte Erklärung

für eine Reihe scheinbar widersprüchlicher Beobachtungen. „Au-

ßerdem“, meint Matthias Bethge, „ist es ein schönes Beispiel da-

für, wie klassische Modelle aus der Physik im Zusammenhang mit

einem neuen wissenschaftlichen Problem wieder nützlich werden

können.“

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Aktuelle Publikationen

Der Ingenieur Philipp Mittendorfer mit dem Roboter

Bioloid, der 31 sechseckige Sensormodule verteilt über den ganzen Körper besitzt. Die Sensormodule messen

Temperatur, Berührung und Beschleunigung, ähnlich wie

die menschliche Haut.

Text: modifiziert von Excellenzcluster CoTeSys

Mittendorfer P, Cheng G (2011): Humanoid multimodal tactile-

sensing modules. IEEE Transactions on Robotics 27(3): 401-410

Forscher entwickeln sensible Haut für Roboter

Unsere Haut ist ein Kommunikationswunder: Ihre Nerven

vermitteln uns Temperatur, Druck, Scherkräfte und Vibrationen

– vom feinsten Lufthauch über die Berührung bis zum Schmerz.

Zugleich ist die Haut das Organ, mit dem wir uns von der Umwelt

abgrenzen und zwischen Umwelt und Körper unterscheiden.

Wissenschaftler des Bernstein Zentrums München entwickeln jetzt

an der TU München eine Kunsthaut für Roboter, die einen ähnlichen

Zweck hat: Sie wird dem Roboter wichtige taktile Informationen

liefern und so seine Wahrnehmung über seine Kameraaugen,

Infrarotscanner und Greifhände ergänzen. Wie bei der menschlichen

Haut könnte zum Beispiel die Art, wie die Kunsthaut berührt wird, zu

einem spontanen Zurückweichen führen (wenn der Roboter an einen

Gegenstand stößt) – oder dazu, dass die Maschine erst einmal mit

ihren Kameraaugen nach der Ursache der Berührung forscht.

Ein solches Verhalten ist besonders wichtig, wenn Roboter als

Helfer des Menschen in Umgebungen unterwegs sind, die sich

ständig verändern. Aus Robotersicht ist das bereits eine normale

Wohnung, in der laufend Gegenstände ihren Platz wechseln und

in der sich Menschen und Haustiere bewegen. „Im Gegensatz zu

den taktilen Informationen, die die Haut liefert, ist der Sehsinn

eingeschränkt, denn Objekte können verdeckt werden“, erklärt

Philip Mittendorfer, der als Wissenschaftler am Institut für Kognitive

Systeme der TUM die Kunsthaut entwickelt.

Herzstück der neuen Roboterhülle ist ein gut fünf

Quadratzentimeter großes, sechseckiges Plättchen. Auf der kleinen

Platine stecken vier Infrarot-Sensoren, die alles registrieren,

was einen Abstand von einem Zentimeter unterschreitet. „Wir

simulieren damit leichte Berührungen“, erklärt Mittendorfer. „Das

entspricht unserer Wahrnehmung, wenn wir mit der Hand vorsichtig

über die feinen Härchen unserer Haut streichen.“ Hinzu kommen

sechs Temperatursensoren sowie ein Beschleunigungssensor.

Der erlaubt der Maschine, die Bewegungen der einzelnen Glieder,

beispielsweise ihres Armes, genau zu registrieren und damit

auch zu lernen, welche Körperteile sie gerade selber bewegt. „Wir

versuchen hier, besonders viele verschiedene Sinnesmodalitäten

auf kleinsten Raum zu packen“, erklärt der Ingenieur. „Außerdem

sind die Platinen später leicht um weitere Sensoren zum Beispiel für

Druck zu erweitern.“

Noch ist erst ein kleines Hautstückchen fertig: 15 Sensoren,

mindestens einer auf jedem Segment eines langen Roboterarms,

zeigen jedoch, dass das Prinzip schon funktioniert: Schon ein

leichtes Tätscheln oder Pusten sorgt dafür, dass der Arm reagiert.

„Wir werden die Haut schließen und einen Prototypen generieren,

der völlig mit diesen Sensoren umschlossen ist und ganz neu

mit seiner Umwelt interagieren kann“, gibt sich Mittendorfers

Doktorvater Gordon Cheng überzeugt. „Eine Maschine, die selbst

im Dunkeln merkt, wenn man ihr auf den Rücken tippt.“

Zukunftsweisend am Konzept sind jedoch nicht allein die

Sinnesleistungen, sondern dass solche Maschinen es einmal

mit einer unserer ureigensten neurobiologischen Fähigkeiten

aufnehmen könnten: selber eine Vorstellung von sich zu gewinnen.

Der Roboter ist ein Stück an den Menschen heran gerückt.

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Wissenschaftler im Portrait

Benjamin Lindner

Ein halbes Jahr ist vergangen, seit Benjamin Lindner den

neu renovierten Backsteinbau inmitten des Campus Nord der

Humboldt-Universität zu Berlin bezogen hat. Im Mai hat er eine

neu geschaffene Professur des Bernstein Zentrums Berlin am

Institut für Physik der Humboldt-Uni angetreten. Zur „Theorie

komplexer Systeme und Neurophysik“ wird er nun in den nächsten

Jahren forschen und lehren.

Benjamin Lindner studierte Physik an der Humboldt Universi-

tät und promovierte am Institut für Physik bei Lutz Schimansky-

Geier zu einem Thema aus der Theorie stochastischer Prozesse.

Schimansky-Geier war es auch, der ihn in Kontakt mit neuronalen

Modellen brachte. „Die Neurobiologie ist ein spannendes Anwen-

dungsfeld für die statistische Physik von Nichtgleichgewichts-Sy-

stemen und für die Theorie der Zufallsprozesse“, findet Lindner.

Aus dem Blickwinkel der theoretischen Physik bestehen

neuronale Systeme aus vielen Molekülen, die durch den

Stoffwechsel fern des thermodynamischen Gleichgewichts

gehalten werden. Das ermöglicht ihnen, Strukturen mit einer

komplexen Dynamik auszubilden. Die neuronale Anregbarkeit und

die Erzeugung von Aktionspotentialen in Nervenzellen sind dafür

Paradebeispiele. Die Grundkomponenten des Nervensystems

(z.B. Rezeptor- und Nervenzellen) sind aber so klein, dass

ihr Verhalten zufälligen Schwankungen unterliegt. Wie aber

verarbeiten Rezeptoren oder Neuronen sensorische Information,

wenn komplexe nichtlineare Dynamik und neuronales Rauschen

miteinander wechselwirken? Genau diese Frage beschäftigt

Lindner und andere Theoretiker.

Lindner hat diese Fragestellung in abstrakten Neuronen-

modellen, aber auch in Modellen konkreter sensorischer Systeme

wie z.B. im schwach-elektrischen Fisch und im auditorischen

System von Heuschrecken

untersucht. In diesem

Zusammenhang bevorzugt

er Modelle, die relevante

biophysikalische Details

berücksichtigen, aber

immer noch einen rechnerischen Zugang erlauben: „Als Physiker

bin ich an den mathematischen Mechanismen interessiert, die

hinter den experimentell beobachteten Eigenschaften stehen.“

Vereinfachungen des Modells, die durch die mathematische

Analyse erzwungen werden, tragen aus seiner Sicht oft maßgeblich

zum Erkenntnisgewinn bei. Das schließt natürlich nicht aus,

dass Voraussagen einfacher Modelle in Computersimulationen

detaillierter Modelle überprüft werden müssen. „Am schönsten ist

es aber natürlich“, erklärt Lindner, „wenn die Bestätigung einer

theoretischen Voraussage im Experiment gefunden werden kann.“

Eine jüngere Arbeit von Lindner widmet sich dem

sogenannten Kanalrauschen. Die Erregbarkeit von Neuronen

und Phänomene wie neuronale Adaption beruhen auf der

Aktivität von Ionenkanälen in der Zellmembran. Diese Kanäle

bilden gleichzeitig eine intrinsische Quelle zufälliger Störungen

(Fluktuationen). Es gibt verschiedene Sorten von Ionenkanälen,

deren Fluktuationen unterschiedliche Auswirkungen auf

die neuronale Feuerstatistik und Signalübertragung haben.

Zusammen mit seinem Doktoranden Tilo Schwalger und der

Gruppe von Jan Benda am Bernstein Zentrum München untersucht

Lindner diese Auswirkungen. Die mathematische Modellierung

und Analyse erlaubt in diesem Fall sogar eine Beantwortung der

umgekehrten Frage: Gegeben sei eine bestimmte Feuerstatistik

– welche Art von Ionenkanälen dominiert dann die Fluktuationen

im Neuron? Es ist nämlich in vielen Fällen gar nicht bekannt,

welche und wie viele Proteine dieser Art in der Membran eines

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Praktisch gekoppelt: Haarbündelzellen im Innenohr besitzen pinselartige Ausstülpungen, die so genannten Haarbündel ( hier in grün). Diese sind mit einer überliegenden Membran mechanisch verbunden, was zu einer besseren Wahrnehmung oszilliernder Signale wie Schall führt.

spezifischen Neurons vorhanden sind. Die Ergebnisse von Lindner

und seinen Mitarbeitern und Kooperationspartnern können also

möglicherweise genutzt werden, um unbekannte Parameter des

Neurons (z.B. Anzahl und Leitfähigkeit von Ionenkanälen) auf eine

indirekte Weise abzuschätzen. Eine Anwendung der Theorie auf

neuronale Daten, die von Karin Fisch und Jan Benda in München in

auditorischen Rezeptoren von Heuschrecken gemessen wurden,

erscheint vielversprechend.

Obgleich Benjamin Lindner einen Hang zu analytischen

Methoden hat, glaubt er an die Notwendigkeit solcher

interdisziplinärer Kooperationen. Während seines dreijährigen

Forschungsaufenthalts an der University of Ottawa (Kanada)

bei Andre Longtin und John Lewis knüpfte er erste Kontakte zu

experimentell arbeitenden Wissenschaftlern. Trotz mancher

anfänglichen Schwierigkeit in der Verständigung habe er eine

Menge aus diesen Kooperationen gelernt: „Experimentatoren

und Theoretiker haben häufig sehr verschiedene Blickwinkel auf

die gleichen Phänomene, wodurch der Austausch manchmal

kompliziert, in der Regel aber anregend und fruchtbar wird.“ Am

Bernstein Zentrum Berlin strebt er neue Kooperationen mit den

ansässigen Experimentatoren an.

Nach seiner Rückkehr aus Kanada im Jahr 2005 forschte

Benjamin Lindner am Max-Planck-Institut für Physik komplexer

Systeme in Dresden. Dort beschäftigte er sich mit der Dynamik

der Haarsinneszelle, die mit ihrem so genannten Haarbündel

im Innenohr mechanische Signale wie z.B. Schall aufnimmt und

in elektrische Signale umwandelt. In verschiedenen Haarzellen

wurde nachgewiesen, dass Haarbündel auch ohne äußere

Stimulation spontan oszillieren können – eine Eigenschaft, die

die Haarzelle für die Wahrnehmung und Verstärkung periodischer

Signale prädestiniert. Experimente an einzelnen Haarzellen

zeigen allerdings, dass Haarbündeloszillationen stark verrauscht

sind, was ihre Verstärkereigenschaften erheblich mindert. Lindner

konnte nun zusammen mit seinem Doktoranden Kai Dierkes und

mit Frank Jülicher, Direktor am MPI Dresden, in theoretischen

Studien zeigen, dass die mechanische Kopplung von Haarbündeln

die Signalverstärkung erheblich verbessert. Eine solche Kopplung

ist etwa in der Gehörschnecke des Menschen zu finden. Biologisch

gestützt wurde die Hypothese in Zusammenarbeit mit Pariser

Kollegen, Jérémie Barral und Pascal Martin, durch ein originelles

Hybridexperiment. Sie koppelten ein biologisches Haarbündel

an zwei auf dem Computer simulierte „virtuelle“ Haarbündel.

In der Tat verbesserte sich dadurch die Signalverstärkung in der

experimentell untersuchten Haarzelle.

Ein Großteil der theoretischen Ergebnisse zur komplexen

Dynamik neuronaler Systeme wird heutzutage in rechenintensiven

Simulationen am Computer erzielt. Doch neue Ideen entstehen

immer noch mit Papier und Bleistift oder gemeinsam mit Studenten

und Kollegen an der Tafel. Während sich seine Studenten für die

neuen Räume moderne Whiteboards gewünscht hatten, mag

es Benjamin Lindner in dieser Hinsicht lieber klassisch. Neben

Computer und Stift ist die grüne Tafel an der Wand des Büros sein

wichtigstes Arbeitswerkzeug.

Wissenschaftler im Portrait

Mitteilungen und Termine

Personalia

Niels Birbaumer (BFNT Freiburg-Tübingen, Eberhard Karls

Universität Tübingen) erhält eine Förderung im Koselleck-

Programm der DFG für hoch innovative Forschungen.

www.idw-online.de/de/news428202

Alexander Borst (BCCN München, MPI für Neurobiologie,

Martinsried) wurde von der Nationalen Akademie der

Wissenschaften Leopoldina zum neuen Mitglied gewählt.

www.nncn.de/nachrichten/borstleopoldina/

Andreas Heinz (BCCN Berlin, BFNL Komplexe Lernvorgänge,

Charité – Universitätsmedizin Berlin) erhielt den „Leibniz Chair“

vom Leibniz-Institut für Neurobiologie Magdeburg.

www.idw-online.de/de/news426827

Sarah Jarvis (Gruppe Egert: Bernstein Center Freiburg, BCF),

Susanne Kunkel (Gruppe Morrison: BCF), Eric Reifenstein und

Frederic Roemschied (beide Gruppe Schreiber: BPCN, BCCN Berlin),

Matthias Schultze-Kraft (Gruppe Müller: BCCN und BFNT Berlin,

BCOL Neurovaskuläre Kopplung), Tilo Schwalger (Gruppe Lindner:

BCCN Berlin) und Man Yi Yim (Gruppe Aertsen: BCF) wurden auf

der CNS Konferenz 2011 für ihre Posterpräsentationen mit einem

Buchpreis ausgezeichnet. Josef Ladenbauer (Gruppe Obermayer:

BCCN und BFNT Berlin, BFNL Komplexe Lernvorgänge, BCOL

Gedächtnis-Netzwerk, D-USA Kooperation) erhielt zusätzlich eine

einjährige Mitgliedschaft in der „Organization for Computational

Neurosciences“ (OCNS).

www.nncn.de/nachrichten/cnsposteraward/

www.cnsorg.org

Thorsten Kahnt (BCCN und Charité – Universitätsmedizin

Berlin) erhielt für seine Dissertation zur Verarbeitung von

Belohnungsreizen im menschlichen Gehirn, die er in der Gruppe

von John-Dylan Haynes (BCCN und BFNT Berlin) angefertigt hatte,

einen Preis der Berliner Wissenschaftlichen Gesellschaft.

www.idw-online.de/de/news432465

Janina Kirsch (BCF und Albert-Ludwigs-Universität Freiburg)

erhielt einen von drei Universitätslehrpreisen der Albert-Ludwigs-

Universität Freiburg.

www.bcf.uni-freiburg.de/news/awards/20110622-teaching-award

(auf Englisch)

David Liebetanz (BCCN und Universitätsmedizin Göttingen)

koordiniert das neue BMBF-geförderte Verbundprojekt TELMYOS,

in dem ein neuer Ansatz für Mensch-Maschine-Schnittstellen

erforscht wird. Unterstützung erhält der Verbund auch von Otto Bock

HealthCare (Industriepartner des BCCN und BFNT Göttingen).

www.nncn.de/nachrichten/telmyos/

Henrik Mouritsen (BFNL Sequenzlernen, Lichtenberg-Professor,

Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg) wurde mit dem „Eric Kandel

Young Neuroscientists Prize“ der Hertie-Stiftung ausgezeichnet.

www.idw-online.de/de/news426308

Visvanathan Ramesh ist neuer W3-Professor für Software-

Technik mit Schwerpunkt bio-inspiriertes Sehen am Bernstein

Focus: Neurotechnologie, der Goethe-Universität und des Frankfurt

Institute of Advanced Studies.

www.nncn.de/nachrichten/visvanathanramesh/

Eberhart Zrenner (BCCN und Eberhard Karls Universität

Tübingen) und sein Projektteam erhielten den zweiten Preis der

European Society for Retina Specialists (EURETINA) für ihre Arbeit

auf dem Gebiet der subretinalen Implantattechnologie.

www.nncn.de/nachrichten/zrennereuretina/

Wissenschaftler beim Deutsch-Israelischen Forum. Von links: Moshe Abeles, Hermann Wagner, Michael Brecht, Fred Wolf, Ad Aertsen.

Bernstein Netzwerk Informationsstand. Von links: Winfried Kretschmann (Ministerpräsident von Baden-Württemberg), Simone Cardoso de Oliveira (BCOS), Jan-Matthis Braun (Doktorand von Florentin Wörgötter, BCCN und BFNT Göttingen).

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Bernstein Netzwerk auf 61. Nobelpreisträgertagung

Auf einer Schifffahrt auf dem Bodensee im Rahmen der

diesjährigen Nobelpreisträgertagung in Lindau stellte das Bernstein

Netzwerk seine Forschung an einem Informationsstand vor. Neben

einer allgemeinen Präsentation und Videos zu Forschungsthemen

des Netzwerks wurde ein sechsbeiniger Laufroboter aus der

Arbeitsgruppe von Florentin Wörgötter (BCCN und BFNT Göttingen)

vorgeführt. An der Tagung nahmen über 20 Nobelpreisträger und

rund 600 handverlesene Nachwuchswissenschaftler teil.

www.nncn.de/nachrichten/nobelpreistraegertreffenlindau/

Neue Ausschreibung für D-USA Kooperationen in CNS

Im Juni 2011 wurde die zweite Ausschreibung für Deutsch-US-

amerikanische Kooperationsprojekte in Computational Neurosci-

ence veröffentlicht. Die „Deutschland-USA Zusammenarbeit in

Computational Neuroscience“ ist eine transnationale Initiative zur

Forschungsförderung zwischen Deutschland und den Vereinigten

Staaten von Amerika. Sie wird vom Bundesministerium für Bildung

und Forschung (BMBF) gemeinsam mit den amerikanischen För-

derorganisationen National Science Foundation (NSF) und Natio-

nal Institutes of Health (NIH) getragen und im Rahmen des CRCNS-

Programms abgewickelt. Nächste Bewerbungsfrist (jeweils bis

17:00 Uhr, lokale Zeit des Bewerbers): 2. November 2011. Weitere

Ausschreibungsrunden sind geplant.

www.nncn.de/nachrichten/crcnscalljun2011/

Bernstein Wissenschaftler bei 1. Deutsch-Israelischem Forum

Auf Einladung von Bundesforschungsministerin Annette

Schavan und dem israelischen Wissenschaftsminister Daniel

Hershkowitz fand vom 27. - 29. Juni das Erste Deutsch-

Israelische Forum zur Forschungskooperation in Aachen

statt. Ziel war es, die Kooperation zwischen dem deutschen

Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem

israelischen Ministerium für Wissenschaft und Technologie

zu stärken. Eines der diskutierten Forschungsthemen war

Computational Neuroscience. Als wissenschaftliche Referenten

zu diesem Thema waren Tamar Flash (Weizmann Institute of

Science, Rehovot), Moshe Abeles (Gonda Brain Research Center,

Bar-Ilan Universität), Ad Aertsen (BCF and Albert-Ludwigs-

Universität Freiburg) und Michael Brecht (BCCN and Humboldt-

Universität zu Berlin, BFNL Zustandsabhängigkeit des Lernens)

eingeladen. Markus Diesmann (Forschungszentrum Jülich, BCF),

Dirk Jancke (BGCN und Ruhr-Universität Bochum), Hermann Wagner

(BCOL Zeitliche Präzision, RWTH Aachen) und Fred Wolf (BCCN und

BFNT Göttingen, BFNL Visuelles Lernen, BCOL Aktionspotential-

Kodierung, MPI für Dynamik und Selbstorganisation) nahmen

als Diskutanten teil. Die Sitzung zu Computational Neuroscience

wurde von Simone Cardoso de Oliveira (BCOS) moderiert.

www.nncn.de/nachrichten/deutschlandisrael/

Mitteilungen und Termine

Datum Titel Organisatoren URL

4.-6. Sept., Boston, USA

4th INCF Congress of NeuroinformaticsInternational Neuroinformatics Coordinating Facility (INCF)

www.neuroinformatics2011.org

4.-25. Sept., Bochum

First European Campus of Excellence in Neuroscience „The Fate of the Memory Trace: Learning, Remembering and Forgetting from Molecules to Behavior“

S. Cheng, O. Güntürkün (BFNL Sequence Learning), D. Manahan-Vaughan, R. Menzel (BCCN Berlin, BFNL Memory in Decision Making, BCOL Olfactory Coding), T. Münte, G. Roth

www.euca-excellence.eu/ index.php/en/courses-in-europe/ bochum.html

5.-9. Sept.,Lübeck

2nd Baltic Autumn School: Workshop on Systems Biology

J.C. Claussen, A.M. Mamlouk (Institute for Neuro-/ Bioinformatics, Director T. Martinetz member of D-USA Collaboration, University of Lübeck), K. Dau

www.inb.uni-luebeck.de/~as11/

11.-16., Sept., St. Andrews, UK

Summer School: Advanced Scientific Programming in Python

K. M. Zeiner, M. Spitschan, Z. Jedrzejewscy-Szmek (G-Node), T. Zito (BCCN Berlin, G-Node)

https://python.g-node.org/wiki/

19.-21., Sept.Göttingen

Ribbon Synapses Symposium 2011

F. Schmitz, H. von Gersdorff, T. Moser (BCCN and BFNT Göttingen), J.S. Rhee, T. Pangrsic, D. Riedel, E. Reisinger, M. Rutherford, C. Wichmann

www.rss2011.uni-goettingen.de

19.-23. Sept.,Göttingen

9th Fall Course on Computational Neuroscience

D. Hofmann (Course hosted by BCCN Göttingen)

www.bccn-goettingen.de/events-1/cns-course

27.-30. Sept., Freiburg

BMT and DGBMT 45th Annual Meeting

DGBMT within VDE e.V., Department of Microsystems Engineering (IMTEK) of the University of Freiburg (T. Stieglitz and G. A. Urban, BFNT Freiburg-Tübingen, Congress Chairs)

http://conference.vde.com/bmt-2011/

28.-29. Sept., Tübingen

Symposium: Multisensory Perception and Action

Cluster D of the Bernstein Center Tübingenwww.bccn-tuebingen.de/events/bernstein-symposium-series-2011/symposium-d.html

4.-6. Okt.,Freiburg

Bernstein Conference 2011U. Egert, A. Aertsen, F. Dancoisne, G. Grah, G. Jäger, B. Wiebelt (BCF Freiburg), S. Cardoso de Oliveira (BCOS)

www.bc11.de

14.-16. Okt.,Nürnberg

Symposium: Responsibility - an Illusion?

Gemeinnützige turmdersinne GmbH, (N. Birbaumer, BFNT Freiburg-Tübingen, speaker)

www.turmdersinne.de/index.html?symposium

Termine

Mitteilungen und Termine

Datum Titel Organisatoren URL

Okt. 16-21, Freiburg

BCF/NWG Course: Analysis and Models in Neurophysiology

S. Rotter, U. Egert, A. Aertsen, J. Kirsch (BCF Freiburg), S. Grün (BCCN Berlin)

www.bcf.uni-freiburg.de/events/conferences/ 20111016-nwgcourse

Okt. 17-18, Berlin

Pathway to more Transparency in Animal Research

M. Hengartner, Stefan Treue (BCCN and BFNT Göttingen)

www.basel-declaration.org/events/berlin-event

Okt. 26-28, Bled, Slovenia

Conference: Humanoids 2011A. Ude (G. Cheng, BCCN Munich, Awards co-Chair)

www.humanoids2011.org/Welcome.html

Nov. 4-5, Heidelberg

12th EMBO/EMBL Science &Society Conference

A. Bendiscioli, H. Breithaupt, G. Wallon, H. Stefansson (D. Bartsch and A. Meyer-Lindenberg, BCCN Heidelberg-Mannheim, scientific committee)

www.embo.org/policy-and-society/science-society/conferences/2011.html

Nov. 12-16, Washington D.C., USA

SfN 2011 with Bernstein Information Booth (#3329)

Society for Neuroscience www.nncn.de/termine-en/sfn2011/

Feb. 21-23, 2012, Göttingen

Course: Transcranial Magnetic and Electrical Stimulation

A. Antal, W. Paulus (BCCN, BFNT Göttingen, BCOL Transcranial Stimulation)

www.nncn.de/termine-en/kursgoettingen/

Termine

Mitteilungen und Termine

Das Bernstein Netzwerk

Titelbild: Aktivitäts-Karte von Ortszellen einer Ratte; dunkel: hohe Aktivität, hell: niedrige Aktivität (s. Artikel S. 6).

© modifiziert nach: Burgalossi et al. (2011), BCOS

Chairman of the Bernstein Project Comittee: Andreas Herz (Munich)Deputy Chairman of the Project Comittee: Theo Geisel (Göttingen)

Bernstein Centers for Computational Neuroscience (Coordinator)Berlin (Michael Brecht)Freiburg (Ad Aertsen, Director: Stefan Rotter)Göttingen (Theo Geisel)Heidelberg / Mannheim (Daniel Durstewitz)Munich (Andreas Herz)Tübingen (Matthias Bethge)

Bernstein Focus: Neurotechnology (Coordinator)Berlin (Klaus-Robert Müller)Frankfurt (Christoph von der Malsburg, Jochen Triesch, Rudolf Mester)Freiburg – Tübingen (Ulrich Egert)Göttingen (Florentin Wörgötter)

Bernstein Focus: Neuronal Basis of Learning (Coordinator)Visual Learning (Siegrid Löwel)Plasticity of Neural Dynamics (Christian Leibold)Memory in Decision Making (Dorothea Eisenhardt)Sequence Learning (Onur Güntürkün)Ephemeral Memory (Hiromu Tanimoto)Complex Human Learning (Christian Büchel)State Dependencies of Learning (Petra Ritter, Richard Kempter)Learning Behavioral Models (Ioannis Iossifidis)

Bernstein Groups for Computational Neuroscience (Coordinator)Bochum (Gregor Schöner)Bremen (Klaus Pawelzik)Heidelberg (Gabriel Wittum)Jena (Herbert Witte)Magdeburg (Jochen Braun)

Bernstein Collaborations for Computational NeuroscienceBerlin-Tübingen, Berlin-Erlangen-Nürnberg-Magdeburg, Berlin-Gießen-Tübingen, Berlin-Constance, Berlin-Aachen, Freiburg-Rostock, Freiburg-Tübingen, Göttingen-Jena-Bochum, Göttingen-Kassel-Ilmenau, Göttingen-Munich, Munich-Heidelberg

Bernstein Award for Computational NeuroscienceMatthias Bethge (Tübingen), Jan Benda (Munich), Susanne Schreiber (Berlin), Jan Gläscher (Hamburg), Udo Ernst (Bremen)

German INCF-Node (Coordinator)G-Node (Andreas Herz, Director: Thomas Wachtler-Kulla)

German–US-American Collaborations (Coordinator)Berlin–Cambridge (Klaus Obermayer)Freiburg–Cambridge (Andreas Schulze-Bonhage) Lübeck–New York (Lisa Marshall)Mannheim–Los Angeles (Thomas Hahn)Munich–San Diego (Christian Leibold)

Das Bernstein Netzwerk für Computational Neuroscience wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Impressum

Herausgeber:Koordinationsstelle des Nationalen Bernstein Netwerks Computational Neurosciencewww.nncn.de, info@bcos.uni-freiburg.de

Text, Layout: Johannes Faber, Simone Cardoso de Oliveira, Kerstin Schwarzwälder (News and Events)

Redaktionelle Unterstützung:Koordinationsassistenten im Bernstein Netzwerk

Gestaltung: newmediamen, Berlin

Druck: Elch Graphics, Berlin