Forscher finden wichtige Hinweise zur Funktionsweise des sensomotorischen Cortex. Das könnte hilfreich für die Entwicklung und den Einsatz von Neuroprothesen sein. Mehr dazu, lest ihr hier.
Die neuen Erkenntnisse eines fächerübergreifenden Forschungsteams der Universität Freiburg zu neuronalen Aktivitäten im sensomotorischen Cortex könnten hilfreich für die weitere Entwicklung und den Einsatz so genannter Neuroprothesen sein. Diese verfügen über eine Schnittstelle zum Nervensystem und sollen dabei helfen, neuronale Funktionsstörungen auszugleichen.
„Unsere Ergebnisse tragen dazu bei, neuroprotethische Ansätze zu verbessern und die Trainingsdauer von Patientinnen und Patienten mit Prothese zu verkürzen“, sagt die Neurobiologin Prof. Ilka Diester von der Fakultät für Biologie der Universität Freiburg. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.
Das Team fand im sensomotorischen Cortex von Ratten, die sich frei bewegen, Hinweise auf konservierte Strukturen der neuronalen Aktivität: Die elektrophysiologischen Aufzeichnungen über den gesamten bilateralen sensomotorischen Cortex erlauben Aussagen über die jeweiligen Beiträge der prämotorischen, motorischen und sensorischen Bereiche. Insbesondere fanden die Wissenschaftler einen klaren Gradienten für einen kontralateralen Bias, also für Bewegungen der gegenüberliegenden Körperhälfte, von anterioren zu posterioren Regionen.
Bisherige Erkenntnisse zum sensomotorischen Cortex basieren meist auf stark eingeschränkten, stereotypen Bewegungen im Laborsetting. Die aktuelle Arbeit verwendet Aufnahmen an frei bewegten Subjekten mithilfe von 3D-Tracking und befasst sich mit der Frage nach der Übertragbarkeit des Wissens über neuronale Kontrolle von Bewegungen von eingeschränktem Verhalten auf einen frei bewegten Zustand.Neurone aus der Layer 5 des motorischen Kortex, die mit einem Fluoreszenzfarbstoff angefärbt wurden. Credit: Ilka Diester, Universität Freiburg.
Das Team verwendete ein Verfahren zur Dimensionalitätsreduktion und zur Ausrichtung neuronaler Daten. So wurden die hochdimensionalen neuronalen Muster mittels ihrer Ähnlichkeit zu anderen Mustern auf eine niederdimensionale Darstellung reduziert, was in der Visualisierung zu geometrischen Strukturen führt. Diese geometrischen Muster wurden im Anschluss automatisch zueinander ausgerichtet. Man kann sich dies so vorstellen, als ob man einen Magneten an eine Packung von Nägeln hielte. Diese richten sich dann in eine bestimmte Richtung aus. Basierend auf solchen ausgerichteten geometrischen Strukturen konnten die Forscher Verhaltenskategorien über Aufnahmesitzungen und sogar über Individuen hinweg entschlüsseln und entsprechende Hinweise auf konservierte Strukturen der neuronalen Aktivität finden.
Dieser Artikel basiert auf einer Pressemitteilung der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau. Die Originalpublikation haben wir euch hier und im Text verlinkt.
Bildquelle: Kevin Andre, unsplash
