Allgemeine Hirntheorie

Transkript

1 Allgemeine Hirntheorie Aktuelle Probleme und Grenzen der Neurowissenschaft Marc Schönwiesner AG Neurobiologie, Universität Leipzig

2 Gesichter finden und binden

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4 Allgemeine Hirntheorie Teil 2 - Eigenschaften Neuronaler Netzwerke Furthermore, and equally remarkably, these variable rates of neuron firing in different neuronal circuits and different local conditions in the brain produce all of the variety of our mental life. John Searle

5 Funktionelle Neuroanatomie

6 Das Bindungsproblem Bild Apfel Die verschiedenen sensorischen Qualitäten eines Objektes (z.b. eines Apfels -> Farbe, Geschmack, Oberfläche,...) werden von verschiedenen sensorischen Systemen an verschiedenen Orten im Gehirn mit verschiedenen neuronalen Kodes dargestellt. Wie können wir diese verschiedenen Aspekte als ein zusammenhängendes Ding (eben den Apfel) wahrnehmen? binding problem feature integration synthesis Neurowissenschaft Psychologie Philosophie

7 Das Bindungsproblem Relationspezifische Neurone Großmutterneurone smart neurons Synchronisierung der Aktivität in Zellverbänden assemblies relational coding

8 Das Bindungsproblem ist noch nicht gelöst! Woher wissen die Neurone einer synchronisierten Population, dass sie Teilaspekte ein- und desselben Objektes kodieren?

9 Die Logik des Bindungsproblems 1 etwas ist rot 2 etwas ist rund 3 etwas ist zugleich rot und rund

10 Die Logik des Bindungsproblems 1 a ist rot 2 b ist rund 3 a = b 4 etwas ist zugleich rot und rund

11 Die Logik des Bindungsproblems 1 hier ist es rot 2 da ist es rund 3 hier = da 4 etwas ist zugleich rot und rund

12 Der Scheinwerfer der Aufmerksamkeit

13 Der Scheinwerfer der Aufmerksamkeit

14 Der Scheinwerfer der Aufmerksamkeit Desynchronisierte Bereiche Synchronisierte Bereiche

15 etwas experimentelle Psychologie Visuelle Suche - Farbe Treismann, 1988

16 etwas experimentelle Psychologie Visuelle Suche - Form Treismann, 1988

17 etwas experimentelle Psychologie Visuelle Suche - Farbe & Form Treismann, 1988

18 Aufmerksamkeitsmodulierte Neurone

19 Kortikale Konnektivität Informationen über die Organisation des Gehirns ist wichtig für eine Funktionsbeschreibung! Problem beim Kortex: Neuronen, Verbindungen Vereinfachungen: Verbindungen sind nicht zufällig, sondern bestehen zwischen umgrenzten funktionellen Arealen -> ~500 benannte Strukturen auf jeder Kortexhälfte -> im Mittel je 10 Projektionen von und zu anderen Gebieten

20 Kortikale Konnektivität spärliche Konnektivität: pr {2 Neuronen haben Kontakt} = 1 millionstel Prozent! Auf der Ebene der funktionellen Areale sind 70 % der möglichen Verbindungen nicht vorhanden! Häufigkeit % <2 <4 <6 <8 <10 <12 <14 <16 <18... <60 % markierter Neuronen pro Areal

21 Übergang in den Konnektivitätsraum Euklidischer Raum Konnektivitätsraum B D D C E MDS B A C A E Entfernung = räumlicher Abstand Entfernung = Maß für Verbindungsstärke

22 Multidimensionale Skalierung... Albuq - Dallas 912 Albuq - El Paso 508 Dallas - Denver 1045 Dallas - Seattle 2750 Chicago - Miami 2300 NewOrl - SanFra MDS

23 Nicht-metrische Multidimensionale Skalierung Konnektionsmatrix des gesamten bekannten Kortex des Makaken

24 Nicht-metrische Multidimensionale Skalierung Bild Konnektionsmatrix Bild NMDS C3

25 NMDS-Analyse des gesamten Primatenkortex 758 Verbindungen zwischen 73 Kortexarealen (136 [18%] einweg). Bild NMDS C13 Diese Anzahl entspricht 15% der maximal möglichen Verbindungen.

26 NMDS-Analyse des gesamten Primatenkortex frontolimbisches System auditorisches System Auditorische Signale visuelles System 2 Subsysteme somatosens. und motorisches System Somatosche Signale Visuelle Signale Bewegung

27 Theoretische Neurobiologie

28 A Signalleitung durch Neuronenketten Informationsverarbeitung in Gehirn => Neuronale Aktivität, die viele Verarbeitungsstationen durchläuft a 0 a 1 a 2... a n-1 a n n... Anzahl der Neurone -> Ausfall eines Neurons zerstört die gesamte Kette! altersbedingter Neuronenausfall : zwischen Lebensjahren stirbt ca. 1/3 der kortikalen Neurone Rate: 0,5 % pro Jahr

29 Signalleitung durch Neuronenketten a 0 a 1 a 2... a n-1 a n Ketten mit n = 100 verlieren 5 Neurone in 10 Jahren -> 100 Kandidaten mit geringer Sterbewahrscheinlichkeit (0,05) pr{n, x} = e -x x n / n! (Poisson-Wahrscheinlichkeit für n Ausfälle bei x erwarteten) pr{0, 5} = e -5 = 0,007 -> Fast alle Ketten werden in 10 Jahren zerstört! a 0,1 a 1,1 a 2,1... a n-1,1 a n, a 0,2 a 1,2 a 2,2 a n-1,2 a n,2 Lösungsidee: viele parallele Ketten -> Wahrscheinlichkeit, dass eine erhalten bleibt steigt! Wie viele parallele Ketten w sind nötig, damit nach 10 (20) Jahren mit 99% Sicherheit wenigstens eine intakt bleibt? pr{0, 0.007w} < 0.01 w > 600 (60000)

30 Weitere Probleme des naiven Modells.. a 0,1 a 1,1 a 2,1... a n-1,1 a n, a 0,2 a 1,2 a 2,2 a n-1,2 a n,2 Funktionelle Probleme: Alle synaptischen Verbindungen müssen extrem stark sein, damit überhaupt Spikes durch die Kette weitergegeben werden! Die zeitliche Dispersion der Spikes potenziert sich von Synapse zu Synapse -> Zeitlich Übertragungsgenauigkeit nimmt stark ab!

31 Die Effizienz synaptischer Verbindungen Funktionelle Probleme: Alle synaptischen Verbindungen müssen extrem stark sein, damit überhaupt Spikes durch die Kette weitergegeben werden! Bild S.97 Fläche unter der Kurve -> Anzahl der generierten Spikes pro Inputspike =asynchronous synaptic gain (ASG) ASG im Kortex: Theoretischer Durchschnitt Auditorischen Kortex (spontan), 0.09 (Stimulation) Visueller Kortex 0.1

32 Die Effizienz synaptischer Verbindungen ASG 1 ASG 2 ASG 3 -> Gain der Kette = ASG 1 * ASG 2 * ASG 3 n ASG ges = ASG i ASG ges = ASG n Überschlagsrechnung für ASG = 0,2: n=10 -> ASG = 0,2 10 = 10-7 (!) Wieviele parallele Ketten sind nötig, um einen Spike durchzuleiten? Lineare Systemanalyse: i=1

33 Konvergente & divergente Verschaltung Jedes Neuron eines Knotens ist divergent auf alle Neurone des nächsten Knotens der Kette verschaltet. Wieviele divergente Verbindungen muss jedes Neuron aussenden, um die Weiterleitung von Spikes sicherzustellen? m... Anzahl der kontaktierten Neurone im nächsten Knoten a... Synapsenstärke (ASG) ma = < a < 0.2 Wofür ist das gut? 330 > m > 5

34 Annahme: kleines Stück Kortex (0.5 mm 2 ) -> Neurone, je 5000 zufällige Verbindungen w = m = 1 (trivial) w = m = 2 -> zwei Sendeneurone auswählen (a 1, a 2 ) a 1 kontaktiert 5000 n, wobei jedes n mit p=0.25 auch von a 2 kontaktiert wird -> Erwartungswert: 1250 n Die Existenz divergenter Verschaltung Existiert eine solche Verschaltung im Kortex? Wahrscheinlichkeit kompletter Ketten in zufälligen Netzwerken:

35 Die Existenz divergenter Verschaltung pr 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 N = p = 0, > Viele Ketten mit w < 6 diese sind nicht funktional (ASG>0.2) Zwischenstand: Divergente Verschaltung ist absolut nötig, um die Weiterleitung von Spikes zu ermöglichen, Diese Art von Konnektivität existiert im Kortex, aber unter asynchronen Spikebedingungen sind die vorh. Ketten nicht durchlässig anatomische und physiologische Lösung

36 Die Existenz divergenter Verschaltung pr 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 N = p = 0, > Viele Ketten mit w < 6 diese sind nicht funktional (ASG>0.2) Zwischenstand: Divergente Verschaltung ist absolut nötig, um die Weiterleitung von Spikes zu ermöglichen, Diese Art von Konnektivität existiert im Kortex, aber Es gibt ein SG entsprechend dem ASG Bsp.: ASG = 0.003; SG50 = 0.04 d.h. 25 synchrone Eingänge erzeugen mit p=0.5 einen Spike asynchron währen es (0.003*25) unter asynchronen Spikebedingungen sind die vorh. Ketten nicht durchlässig anatomische und physiologische Lösung

37 ENDE