Verbesserung des Gehirnspeichers: Quantifizierung, wie viele Informationen unsere Synapsen speichern können

Verbesserung des Gehirnspeichers: Quantifizierung, wie viele Informationen unsere Synapsen speichern können

Salk-Wissenschaftler entwickeln eine neue Technik zur Messung der Synapsenstärke und -plastizität und unterstützen damit neue Forschungen zu Lernen und Gedächtnis sowie dazu, wie diese Prozesse im Alter und bei Krankheiten nachlassen

LA JOLLA – Mit jedem Durchblättern eines Stapels Vokabelkarten werden die Definitionen schneller und einfacher. Dieser Prozess des Lernens und Merkens neuer Informationen stärkt wichtige Verbindungen in Ihrem Gehirn. Das leichtere Erinnern an diese neuen Wörter und Definitionen mit etwas Übung ist ein Beweis dafür, dass diese neuronalen Verbindungen, Synapsen genannt, mit der Zeit stärker oder schwächer werden können – ein Merkmal, das als synaptische Plastizität bekannt ist.

Die Quantifizierung der Dynamik einzelner Synapsen kann für Neurowissenschaftler eine Herausforderung sein, aber jüngste rechnerische Innovationen des Salk Institute könnten dies ändern – und nebenbei neue Erkenntnisse über das Gehirn offenbaren.

Um zu verstehen, wie das Gehirn lernt und Informationen speichert, versuchen Wissenschaftler zu quantifizieren, um wie viel stärker eine Synapse durch Lernen geworden ist und wie viel stärker sie ist können. erhalten. Die synaptische Stärke kann anhand der physikalischen Eigenschaften von Synapsen gemessen werden, es ist jedoch viel schwieriger, sie zu messen Präzision der Plastizität (ob Synapsen gleichmäßig schwächer oder stärker werden) und der Menge an Informationen, die eine Synapse speichern kann.

Salk-Wissenschaftler haben eine neue Methode entwickelt, um die synaptische Stärke, die Präzision der Plastizität und die Menge der Informationsspeicherung zu untersuchen. Die Quantifizierung dieser drei synaptischen Merkmale kann das wissenschaftliche Verständnis darüber verbessern, wie Menschen lernen und sich erinnern und wie sich diese Prozesse im Laufe der Zeit entwickeln oder sich mit zunehmendem Alter oder Krankheiten verschlechtern. Die Ergebnisse wurden veröffentlicht in Neuronale Berechnung April 23, 2024.

„Wir werden immer besser darin, genau zu identifizieren, wo und wie einzelne Neuronen miteinander verbunden sind, aber wir müssen noch viel über die Dynamik dieser Verbindungen lernen“, sagt Professor Terrence Sejnowski, leitender Autor der Studie und Inhaber des Francis Crick Chair an der Salk. „Wir haben jetzt eine Technik entwickelt, um die Stärke von Synapsen, die Präzision, mit der Neuronen diese Stärke modulieren, und die Menge an Informationen, die Synapsen speichern können, zu untersuchen – was uns zu der Erkenntnis führte, dass unser Gehirn sie speichern kann.“ 10 mal mehr Informationen, als wir bisher dachten.“

Wenn eine Nachricht durch das Gehirn wandert, springt sie von Neuron zu Neuron und fließt vom Ende eines Neurons in die ausgestreckten Ranken, sogenannte Dendriten, eines anderen. Jeder Dendrit eines Neurons ist mit winzigen knolligen Anhängseln, sogenannten dendritischen Stacheln, bedeckt, und am Ende jedes dendritischen Stachels befindet sich die Synapse – ein winziger Raum, in dem sich die beiden Zellen treffen und ein elektrochemisches Signal übertragen wird. Verschiedene Synapsen werden aktiviert, um unterschiedliche Nachrichten zu senden.

Einige Nachrichten aktivieren Synapsenpaare, die nahe beieinander auf demselben Dendriten leben. Diese Synapsenpaare sind ein fantastisches Forschungsinstrument – ​​wenn zwei Synapsen identische Aktivierungsverläufe aufweisen, können Wissenschaftler die Stärke dieser Synapsen vergleichen, um Rückschlüsse auf die Präzision der Plastizität zu ziehen. Da die gleiche Art und Menge an Informationen durch diese beiden Synapsen gelangt ist, hat sich ihre Stärke jeweils um den gleichen Betrag verändert? Wenn ja, ist ihre Plastizitätspräzision hoch.

Das Salk-Team wandte Konzepte der Informationstheorie an, um Synapsenpaare aus dem Hippocampus einer Ratte – einem Teil des Gehirns, der an Lernen und Gedächtnis beteiligt ist – auf Stärke, Plastizität und Präzision der Plastizität zu analysieren. Die Informationstheorie ist eine ausgefeilte mathematische Methode, um die Informationsverarbeitung als eine Eingabe zu verstehen, die durch einen verrauschten Kanal läuft und am anderen Ende rekonstruiert wird.

Entscheidend ist, dass die Informationstheorie im Gegensatz zu den in der Vergangenheit verwendeten Methoden das Rauschen der vielen Signale und Zellen des Gehirns berücksichtigt und zusätzlich eine diskrete Informationseinheit – ein Bit – bietet, um die an einer Synapse gespeicherte Informationsmenge zu messen.

„Wir haben die Synapsen nach Stärke unterteilt, von denen es 24 mögliche Kategorien gab, und dann spezielle Synapsenpaare verglichen, um zu bestimmen, wie genau die Stärke jeder Synapse moduliert wird“, sagt Mohammad Samavat, Erstautor der Studie und Postdoktorand in Sejnowskis Labor. „Wir waren begeistert, als wir herausfanden, dass die Paare sehr ähnliche dendritische Dorngrößen und synaptische Stärken hatten, was bedeutet, dass das Gehirn sehr präzise ist, wenn es Synapsen im Laufe der Zeit schwächer oder stärker macht.“

Das Team stellte nicht nur die Ähnlichkeiten in der Synapsenstärke innerhalb dieser Paare fest, was sich in einem hohen Maß an Präzision der Plastizität widerspiegelt, sondern maß auch die Menge an Informationen, die in jeder der 24 Stärkekategorien enthalten waren. Trotz Unterschieden in der Größe jedes dendritischen Dorns enthielt jede der 24 synaptischen Stärkekategorien eine ähnliche Informationsmenge (zwischen 4.1 und 4.6 Bit).

Im Vergleich zu älteren Techniken ist dieser neue Ansatz, der die Informationstheorie nutzt, 1) gründlicher, da er zehnmal mehr Informationsspeicherung im Gehirn erfordert als bisher angenommen, und 10) skalierbar, was bedeutet, dass er auf vielfältige und große Datensätze angewendet werden kann, um Informationen zu sammeln über andere Synapsen.

„Diese Technik wird für Neurowissenschaftler eine enorme Hilfe sein“, sagt Kristen Harris, Professorin an der University of Texas in Austin und Autorin der Studie. „Diese detaillierte Untersuchung der synaptischen Stärke und Plastizität könnte die Forschung zu Lernen und Gedächtnis wirklich vorantreiben, und wir können sie nutzen, um diese Prozesse in allen verschiedenen Teilen des menschlichen Gehirns, des tierischen Gehirns, des jungen Gehirns und des alten Gehirns zu erforschen.“

Sejnowski sagt, dass zukünftige Arbeiten von Projekten wie der BRAIN-Initiative der National Institutes of Health, die eine gegründet hat Atlas menschlicher Gehirnzellen im Oktober 2023, werden von diesem neuen Tool profitieren. Neben Wissenschaftlern, die Gehirnzelltypen und -verhalten katalogisieren, ist die Technik auch für diejenigen interessant, die untersuchen, wann die Informationsspeicherung schief geht – wie z Alzheimer-Krankheit.

In den kommenden Jahren könnten Forscher auf der ganzen Welt diese Technik nutzen, um spannende Entdeckungen über die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zu machen, neue Fähigkeiten zu erlernen, sich an alltägliche Handlungen zu erinnern und Informationen kurz- und langfristig zu speichern.

Der Artikel wurde ebenfalls von Thomas Bartol aus Salk verfasst.

Die Arbeit wurde von der National Science Foundation (DBI-1707356, DBI-2014862, 2219894, IIS-2219979) und den National Institutes of Health (P41GM103712, MH095980-07, MH115556, MH129066) unterstützt.

DOI: 10.1162/neco_a_01659