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Statt Beobachtung nur eines “feuernden” Neurons nun 3-D-Filmsequenz des gesamtgehirns durch Hochgeschwindigkeits-Scantechnik

Bildgebung: Erstmals arbeitendes Gehirn als 3D-Film

neuroZwar ist die Abbildung der Aktivität einzelner Neuronen seit langem problemlos, für eine Aufzeichnung der Aktivität größerer Areale fehlte es bislang an leistungsfähiger Technologie. Eine Entwicklung Wiener Forscher und US-Kollegen macht es nun möglich: Die Aufzeichnung sämtlicher Gehirnaktivitäten als Filmsequenz aus 3-D-Bildern eines Hi-Speed-Scanners.

Es ist eine fundamentale Frage, wie sich unser Gehirn durch die von Sinnesorganen wahrgenommen Informationen ein Bild von der Welt macht, wie diese Informationen verarbeitet werden und letztlich zu Entscheidungen und Verhalten führen.

Schnappschüsse

Die Möglichkeit, diese Kausalkette in ihren Einzelheiten nachzuvollziehen, war bisher stark eingeschränkt: Denn bisher konnte man mit Hilfe fluoreszierender Proteine nur einzelne Neuronen in genetisch veränderten Organismen sichtbar machen.

Neuronen kodieren Informationen wie sensorische Daten, emotionale Zustände oder Gedanken mit Hilfe elektrischer Impulse, sogenannter Aktionspotentiale: Bei “Feuern” der Neuronen werden Calcium-Ionen dazu veranlasst, in Zellen zu strömen, die feuern. Indem man Proteine künstlich so verändert, dass die fluoreszieren, wenn sie Kalzium binden, kann dieses elektrische Feuern einzelner Neuronen abgebildet werden.

[pic_define picurl="www.imp.ac.at/pressefoto-zebrafish" picname="IMP / MFPL"]

Um allerdings gleichzeitige Aktivitätsänderungen von großen Nervenzellnetzen mit Einzelneuron-Präzision zu erfassen, fehlten sowohl die nötigen Technologien, mit denen die Aktivität großer Netzwerke von Nervenzellen (Neuronen) spezifisch manipuliert als auch gleichzeitig erfasst werden können.

Big picture

“Mit Blick auf die Aktivität von nur einem Neuron im Gehirn kann man nicht sagen, wie diese Informationen berechnet wird. Um dies festzustellen, muss man wissen, was die vorgeschalteten Neuronen tun müssen. Ebenso sagt uns der Blick auf ein einzelnes Neuron nichts über seine Wirkung aus – dazu müssen wir die Aktivität nachgeschalteter Neuronen erfassen können”, erklärt Ed Boyden, außerordentlicher Professor für Bioingenieurwesen und Gehirn-und Kognitionswissenschaften am MIT und einer der Führer des Forschungsteams, die bestehenden Einschränkungen.

Ein Team um Alipasha Vaziri am Forschungsinstitut für Molekulare Pathologie (IMP) und am Max F. Perutz Laboratories (MFPL) in Wien) stellt nun eine gemeinsam mit Boyden und Kollegen am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelte Technologie für eine “Gesamtschau des Gehirns” vor:

Sie ermöglicht es, die Nervenzell-Aktivität des gesamten Gehirns von Modellorganismen mit hoher räumlicher und bisher unerreichter zeitlicher Auflösung abzubilden. Boyden: “Kurz gesagt: Wenn Sie den ganzen Weg verstehen wollen, wie Informationen von der Empfindung zum Handeln führt, müssen Sie die Arbeit des gesamten Gehirns beobachten können.”

Bilder lernen laufen

Die Methode erlaubt die Rekonstruktion von dreidimensionalen Daten aus einzelnen Bildern: “Genau diese Möglichkeit ist unabdingbar, um zu verstehen, wie die beachtlichen Leistungen des Gehirns bei der Verarbeitung von Sinnesreizen oder der Planung von Bewegungsabläufen zustande kommen”, sagt Alipasha Vaziri, der die Forschungsplattform „Quantum Phenomena & Nanoscale Biological Systems (QuNaBioS) an der Universität Wien leitet:

Vaziri: “Der Grund dafür liegt in der enormen Dichte der Vernetzung von Nervenzellen im Gehirn. Dadurch tragen einzelne Neuronen meist keine Information, sie ist vielmehr im Zustand des gesamten Systems kodiert.”  

3D aus nur einem Bild

Die Hardware des neuen Imaging-Verfahrens enthält zehntausend Mikrolinsen auf einem münzgroßen Chip. Somit wird das Objekt mit einer einzigen Aufnahme jeweils aus unterschiedlichen Winkeln gleichzeitig abgebildet. Ein Computer-Algorithmus rekonstruiert die räumliche Position des Objekts aus dieser Winkelinformation.

“Bisher musste man räumliche Objekte punktweise abtasten, nun ersparen wir uns das Scannen in mehreren Ebenen”, erklärt Robert Prevedel, Postdoktorand in Wien und mit Young Gyu Yoon vom MIT gemeinsamer Erstautor der Studie. “Wir können mit einem einzigen Bild ohne jegliches mechanisches Scanning den gesamten Raum aufnehmen. Unsere Zeitauflösung ist allein durch die Eigenschaften der Moleküle und des Kamerasensors beschränkt. Gegenüber der bisherigen Methode können wir in Volumina, die bis zu tausendfach größer sind, zehnfach schnellere Veränderungen erfassen.”

Die Wiener Forscher wandten die neue Methode bereits erfolgreich an unterschiedlichen Systemen an. In Fadenwürmern der Art C. elegans, deren Nervensystem nur 300 Neuronen umfasst, konnten sie mit der neuen Technologie nicht nur die Aktivität des Gehirns erfassen, sondern auch alle anderen Nervenverbindungen, etwa zu den Muskeln.

100 000 Nervenzellen in action

Um das Potenzial der neuen Methode auch bei höheren Organismen auszuloten, wurden Larven des Zebrafischs untersucht. Deren Nervensystem umfasst rund 100 000 Neuronen. Wie beim Menschen „feuern“ sie Nervenpulse im Millisekunden-Bereich.

Die Forscher stimulierten rund 500 Nervenzellen im Riechorgan der Larven mit vergorener Fischbrühe – ein äußerst abstoßendes Aroma für diese Tiere. Gleichzeitig erfassten sie simultan die Gesamtaktivität des Gehirns, bestehend aus 100 000 Neuronen. Sie konnten dabei Aktivität in über 5000 Nervenzellen im Gehirn feststellen, die – vom Riechorgan ausgehend -Nervensignale erhielten.

Von Fischen und Menschen

Vaziri kommentiert den entscheidenden Fortschritt so: “Im Vergleich zu den Würmern finden wir beim Zebrafisch Verhältnisse vor, die denjenigen beim Menschen stärker ähneln. Wir hoffen daher, mit unserer Methode eines Tages zu verstehen, wie das Gehirn Informationen repräsentiert und diese verarbeitet, um Entscheidungen zu treffen. Letztlich wollen wir damit den vom Gehirn benutzten Algorithmen auf die Spur kommen.”

Die Erkenntnisse sollen dazu beitragen, rechnerische Modelle von Verhaltensabläufen zu entwickeln, um Voraussagen für bestimmte Handlungen zu treffen. Im Bereich der Objekterkennung und des Maschinenlernens besteht bereits heute großes Interesse an derartigen Modellen.

“Simultaneous whole-animal 3D-imaging of neuronal activity using light-field microscopy”; Prevedel R, Yoon Y-G, Hoffmann M, Pak N, Wetzstein G, Kato S, Schrödel T, Raskar R, Zimmer M, Boyden ES und Vaziri A. Simultaneous whole-animal 3D-imaging of neuronal activity using light-field microscopy. Nature Methods Advance Online Publication, 18 March, 2014. DOI 10.1038/nmeth.2964.

Kontakt:
Universität Wien
Ass. Prof. Dr. Alipasha Vaziri
Gruppenleiter Forschungsinstitut für Molekulare Pathologie (IMP)
Max F. Perutz Laboratories (MFPL)
Research Platform Quantum Phenomena & Nanoscale Biological Systems (QuNaBioS)
+43 1 79730 3540
alipasha.vaziri@univie.ac.at



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