Entschlüsselung von Gehirnrätseln: Offen zugängliche Modelle revolutionieren die Neurowissenschaften an der EPFL

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Kathy Schmidt
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3D-Gehirnmodell mit vernetzten neuronalen Netzwerken.

BerlinForschende an der EPFL haben umfassende, offene Modelle entwickelt, die komplexe Gehirnregionen wie den Hippocampus und die sensorischen Kortex simulieren. Diese Bereiche sind entscheidend für die Bildung von Erinnerungen und die Verarbeitung sensorischer Informationen. Die Modelle beinhalten präzise 3D-Darstellungen dieser Gehirnregionen und bilden eine Grundlage für zukünftige Verbesserungen mit experimentellen Daten. Merkmale dieser Modelle umfassen:

Detaillierte anatomische und konnektive Daten der somatosensorischen Areale. Einblicke in die synaptische, neuronale und netzwerkbezogene Physiologie. Berücksichtigung der Prozesse der synaptischen Plastizität unter in vivo Bedingungen. Ein umfassendes Modell der CA1-Region der Ratte, das experimentelle Daten integriert.

Über 80 Wissenschaftler aus aller Welt arbeiteten zusammen, um diese Modelle zu entwickeln. Das Projekt stellte eine Herausforderung dar, da es darum ging, komplexe biologische Daten in detaillierte Simulationen zu verwandeln. Das Ergebnis ist ein nützliches Werkzeug für Neurowissenschaftler, die nun die Möglichkeit haben, Gehirnaktivitäten und -prozesse sehr detailliert zu simulieren und zu erkunden.

Wissenschaftler haben Fortschritte beim Verständnis der synaptischen Plastizität gemacht, also der Fähigkeit des Gehirns, seine Verbindungen zu verändern. Früher wirkten diese Veränderungen in Experimenten einfacher, aber nun berücksichtigen Modelle die Komplexität echter Gehirne. Diese Fortschritte ermöglichen ein besseres Verständnis davon, wie das Gehirn sich anpasst und lernt. Die Modelle können auch Labormethoden und Computersimulationen nachbilden, wodurch neue Arten von Forschung möglich werden. So können beispielsweise Optogenetik und virtuelle Gehirnverletzungen in Experimenten kombiniert werden.

Diese Modelle spiegeln einen Trend in der offenen Wissenschaft wider, der Zusammenarbeit und Transparenz fördert. Durch das Teilen von Daten, Annahmen und Methoden ermöglichen Forscher der weltweiten wissenschaftlichen Gemeinschaft, ihre Arbeit zu untersuchen und zu überprüfen. Es gibt Werkzeuge, die es Forschern leicht machen, verschiedene Szenarien in diesen neuronalen Netzwerken zu erkunden und zu analysieren.

Diese Modelle haben Anwendungsmöglichkeiten, die über die Forschung hinausgehen. Sie könnten dazu beitragen, die Neurotechnologie, Gehirn-Computer-Schnittstellen sowie Behandlungsmethoden für Hirnerkrankungen zu verbessern. Mit ihrer Weiterentwicklung streben sie danach, ein besseres Verständnis darüber zu vermitteln, wie das Gehirn funktioniert und was geschieht, wenn es dies nicht tut. Wissenschaftler aus verschiedensten Disziplinen arbeiten gemeinsam an diesen offenen Gehirnmodellen, welche einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis menschlichen Denkens und der Gehirngesundheit darstellen.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002861

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Armando Romani, Alberto Antonietti, Davide Bella, Julian Budd, Elisabetta Giacalone, Kerem Kurban, Sára Sáray, Marwan Abdellah, Alexis Arnaudon, Elvis Boci, Cristina Colangelo, Jean-Denis Courcol, Thomas Delemontex, András Ecker, Joanne Falck, Cyrille Favreau, Michael Gevaert, Juan B. Hernando, Joni Herttuainen, Genrich Ivaska, Lida Kanari, Anna-Kristin Kaufmann, James Gonzalo King, Pramod Kumbhar, Sigrun Lange, Huanxiang Lu, Carmen Alina Lupascu, Rosanna Migliore, Fabien Petitjean, Judit Planas, Pranav Rai, Srikanth Ramaswamy, Michael W. Reimann, Juan Luis Riquelme, Nadir Román Guerrero, Ying Shi, Vishal Sood, Mohameth François Sy, Werner Van Geit, Liesbeth Vanherpe, Tamás F. Freund, Audrey Mercer, Eilif Muller, Felix Schürmann, Alex M. Thomson, Michele Migliore, Szabolcs Káli, Henry Markram. Community-based reconstruction and simulation of a full-scale model of the rat hippocampus CA1 region. PLOS Biology, 2024; 22 (11): e3002861 DOI: 10.1371/journal.pbio.3002861
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