![\"John](\"https:\/\/www.salk.edu\/wp-content\/uploads\/2013\/01\/reynoldssharpee625.jpg\")
\nVon links: John Reynolds, Anirvan Nandy und Tatyana Sharpee<\/p>\n
Bild: Mit freundlicher Genehmigung des Salk Institute for Biological Studies<\/p>\n<\/div>\n
Ihre tiefgreifende und detaillierte Forschung \u2013 die Aufzeichnungen von Hunderten von Neuronen umfasst \u2013 k\u00f6nnte auch zuk\u00fcnftige klinische und praktische Auswirkungen haben, sagen die leitenden Co-Autoren der Studie, Neurowissenschaftler vom Salk Institute. Tatyana Sharpee<\/a> und John Reynolds<\/a>.<\/p>\n \u201cZu verstehen, wie das Gehirn ein visuelles Bild erzeugt, kann Menschen helfen, deren Gehirne auf vielf\u00e4ltige Weise Fehlfunktionen aufweisen \u2013 wie zum Beispiel Menschen, die ihre Sehkraft verloren haben\u201d, sagt Sharpee, au\u00dferordentlicher Professor am Labor f\u00fcr computergest\u00fctzte Neurobiologie<\/a>. Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, besteht darin, herauszufinden, wie das Gehirn \u2013 nicht das Auge, sondern die Hirnrinde \u2013 Informationen \u00fcber die Welt verarbeitet. Wenn man diesen Code hat, kann man Neuronen in der Hirnrinde direkt stimulieren und den Menschen so das Sehen erm\u00f6glichen.\u201c<\/p>\n Reynolds, ein Professor im Labor f\u00fcr Systemneurobiologie<\/a>, sagt ein indirekter Vorteil des Verst\u00e4ndnisses der Funktionsweise des Gehirns sei die M\u00f6glichkeit, Computersysteme zu bauen, die wie Menschen agieren k\u00f6nnen.<\/p>\n \u201cDer Grund daf\u00fcr, dass Maschinen in ihrer F\u00e4higkeit, Dinge in unserer Umwelt zu erkennen, begrenzt sind, ist, dass wir nicht wirklich verstehen, wie das Gehirn dies so gut tut\u201d, sagt er.<\/p>\n Die Wissenschaftler betonen, dass dies langfristige Ziele sind, denen sie Schritt f\u00fcr Schritt nachjagen.<\/p>\n In diesen Studien versuchten Salk-Neurobiologen herauszufinden, wie ein Teil des visuellen Kortex, bekannt als Areal V4, zwischen verschiedenen visuellen Reizen unterscheiden kann, auch wenn sich die Reize im Raum bewegen. V4 ist f\u00fcr einen Zwischenschritt in der neuronalen Verarbeitung von Bildern verantwortlich.<\/p>\n \u201cNeuronen im visuellen System sind empfindlich f\u00fcr Raumbereiche \u2013 sie sind wie kleine Fenster zur Welt\u201d, sagt Reynolds. \u201cIn den fr\u00fchesten Verarbeitungsstadien sind diese Fenster \u2013 bekannt als rezeptive Felder \u2013 klein. Sie haben nur Zugriff auf Informationen innerhalb eines begrenzten Raumbereichs. Jedes dieser Neuronen sendet Gehirnsignale, die den Inhalt eines kleinen Raumbereichs kodieren \u2013 sie reagieren auf winzige, einfache Elemente eines Objekts wie eine im Raum orientierte Kante oder ein kleines Farbfeld.\u201d<\/p>\n Neuronen in V4 haben ein gr\u00f6\u00dferes rezeptives Feld, das auch komplexere Formen wie Konturen berechnen kann. Dies erreichen sie, indem sie Eingaben aus fr\u00fcheren visuellen Bereichen des Kortex integrieren \u2013 das hei\u00dft, aus Bereichen, die n\u00e4her an der Retina liegen. Diese fr\u00fcheren Bereiche haben kleine rezeptive Felder und senden Informationen an Verarbeitungsregionen h\u00f6herer Stufen, die es uns erm\u00f6glichen, komplexe Bilder wie Gesichter zu sehen.<\/p>\n Beide neuen Studien untersuchten die Frage der Translationsinvarianz - die F\u00e4higkeit eines Neurons, denselben Reiz innerhalb seines rezeptiven Feldes zu erkennen, unabh\u00e4ngig davon, wo er sich im Raum befindet, wo er zuf\u00e4llig in das rezeptive Feld f\u00e4llt.<\/p>\n Die Neuron<\/em> Das Papier untersuchte Translationsinvarianz, indem es die Reaktion von 93 einzelnen Neuronen in V4 auf Bilder von Linien und Formen wie Kurven analysierte, w\u00e4hrend die PNAS<\/em> Die Studie untersuchte die Reaktionen von V4-Neuronen auf nat\u00fcrliche Szenen voller komplexer Konturen.<\/p>\n Dogma im Feld ist.<\/p>\n \u201cDas allgemein akzeptierte Verst\u00e4ndnis ist, dass einzelne Neuronen darauf abgestimmt sind, denselben Reiz zu erkennen, egal wo er sich in ihrem rezeptiven Feld befand\u201d, sagt Sharpee.<\/p>\n Zum Beispiel k\u00f6nnte ein Neuron auf einen Teil der Kurve der Zahl 5 in einem CAPTCHA-Bild reagieren, unabh\u00e4ngig davon, wie die 5 in seinem rezeptiven Feld positioniert ist. Forscher glaubten, dass die neuronale Translationsinvarianz \u2013 die F\u00e4higkeit, jeden Reiz zu erkennen, unabh\u00e4ngig davon, wo er sich im Raum befindet \u2013 zunimmt, wenn sich ein Bild in der visuellen Verarbeitungshierarchie nach oben bewegt.<\/p>\n \u201cAber beide Studien zeigen, dass mehr dahintersteckt\u201d, sagt sie. \u201cEs gibt einen Kompromiss zwischen der Komplexit\u00e4t des Reizes und dem Grad, zu dem die Zelle ihn erkennen kann, wenn er sich von Ort zu Ort bewegt.\u201d<\/p>\n Die Forscher des Salk-Instituts fanden heraus, dass Neuronen, die auf kompliziertere Formen reagieren \u2013 wie die Kr\u00fcmmung in einer 5 oder in einem Stein \u2013 eine verringerte Translationsinvarianz aufwiesen. \u201cSie ben\u00f6tigen, dass die komplizierte Kr\u00fcmmung in einem eingeschr\u00e4nkteren Bereich liegt, damit sie diese erkennen und ihre Bedeutung verstehen k\u00f6nnen\u201d, sagt Reynolds. \u201cZellen, die diese komplexe Form bevorzugen, haben noch nicht die F\u00e4higkeit, diese Form \u00fcberall zu erkennen.\u201d<\/p>\n Andererseits sind Neuronen im V4, die auf einfachere Formen abgestimmt sind, wie eine gerade Linie in der Zahl 5, st\u00e4rker translationsinvariant. \u201cEs ist ihnen egal, wo sich die Reize, auf die sie abgestimmt sind, befinden, solange sie sich innerhalb ihres rezeptiven Feldes befinden\u201d, sagt Sharpee.<\/p>\n \u201cFr\u00fchere Studien zur Objekterkennung gingen davon aus, dass neuronale Reaktionen in sp\u00e4teren Stadien der visuellen Verarbeitung unabh\u00e4ngig von grundlegenden visuellen Transformationen des Objektbildes gleich bleiben. Unsere Studie beleuchtet, wo diese Annahme zusammenbricht und schl\u00e4gt einfache Mechanismen vor, die zur Objektspezifit\u00e4t f\u00fchren k\u00f6nnten\u201d, sagt Jude Mitchell, ein Salk-Wissenschaftler, der leitender Autor der Neuron<\/em> Papier.<\/p>\n \u201cEs ist wichtig, dass die Ergebnisse der beiden Studien miteinander kompatibel sind, dass das, was wir bei der Untersuchung von Linien und Kurven in einem ersten Experiment finden, mit dem \u00fcbereinstimmt, was wir sehen, wenn das Gehirn die reale Welt erlebt\u201d, sagt Sharpee, der f\u00fcr die Entwicklung einer Computermethode zur Extraktion neuronaler Reaktionen aus nat\u00fcrlichen Bildern bekannt ist.<\/p>\n \u201cDies zeigt uns, dass es hier ein tieferes R\u00e4tsel gibt, das es zu l\u00f6sen gilt\u201d, sagt Reynolds. \u201cWir haben nicht herausgefunden, wie Translationsinvarianz erreicht wird. Was wir getan haben, ist, einen Teil des Mechanismus f\u00fcr die Integration von Teilen in ein Ganzes zu entschl\u00fcsseln.\u201d<\/p>\n Minjoon Kouh, ein ehemaliger Postdoc am Salk Institute, nahm an der PNAS<\/em> Studie. Der Salk-Postdoktorand Anirvan Nandy und der leitende Wissenschaftler Jude Mitchell vom Salk Systems Neurobiology Laboratory waren Mitautoren des Neuron<\/em> Papier.<\/p>\n Beide Studien wurden mit Zusch\u00fcssen von der finanziert Nationale Gesundheitsinstitute<\/a> (R01EY019493), das McKnight-Stipendium und das Ray Thomas Edwards<\/a> und W. M. Keck Foundations<\/a>. Dar\u00fcber hinaus, die PNAS<\/em> Die Studie erhielt ein Stipendium von den Searle Funds. Neuron<\/em> Studie wurde zus\u00e4tzlich durch Stipendien von der finanziert Alfred P. Sloan Foundation<\/a>, die National Institutes of Health (EY0113802), die Gatsby Charitable Foundation<\/a> und die Swartz Foundation<\/a>, und ein Pioneer Fund-Postdoc-Stipendium.<\/p>\n Die Leistungen der Fakult\u00e4t wurden mit zahlreichen Auszeichnungen gew\u00fcrdigt, darunter Nobelpreise und Mitgliedschaften in der National Academy of Sciences. Das 1960 vom Polio-Impfstoff-Pionier Dr. Jonas Salk gegr\u00fcndete Institut ist eine unabh\u00e4ngige gemeinn\u00fctzige Organisation und ein architektonisches Wahrzeichen.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","faculty":[107,66],"disease-research":[124],"class_list":["post-2435","disclosure","type-disclosure","status-publish","hentry","faculty-john-reynolds","faculty-tatyana-sharpee","disease-research-neuroscience-and-neurological-disorders"],"acf":[],"yoast_head":"\nTeile in Ganze integrieren<\/h2>\n
Ein tieferes Geheimnis, das gel\u00f6st werden muss<\/h2>\n
\n\u00dcber das Salk Institute for Biological Studies:<\/strong>
\nDas Salk Institute for Biological Studies ist eine der weltweit f\u00fchrenden Institutionen f\u00fcr Grundlagenforschung, an der international renommierte Fakult\u00e4tsmitglieder grundlegende Fragen der Biowissenschaften in einem einzigartigen, kollaborativen und kreativen Umfeld untersuchen. Mit dem Fokus auf Entdeckungen und die Ausbildung zuk\u00fcnftiger Forschergenerationen leisten Salk-Wissenschaftler bahnbrechende Beitr\u00e4ge zu unserem Verst\u00e4ndnis von Krebs, Alterung, Alzheimer, Diabetes und Infektionskrankheiten durch die Untersuchung von Neurowissenschaften, Genetik, Zell- und Pflanzenbiologie sowie verwandten Disziplinen.<\/p>\n