Increased activity without changes in coupling between somata and apical dendrites during visual mismatches

Das Gehirn ist keine passive Kamera, die die Welt einfach so aufzeichnet, wie sie erscheint. Stattdessen ist es ein aktiver Vorhersager, der ständig Vermutungen darüber generiert, was als Nächstes passieren wird, basierend auf allem, was es aus der Vergangenheit gelernt hat. Wenn Sie nach einer Kaffeetasse greifen, hat Ihr Gehirn bereits deren Gewicht und Position antizipiert, noch bevor sich Ihre Hand überhaupt bewegt. Diese Fähigkeit, eingehende sensorische Daten mit internen Erwartungen abzugleichen, ist eine grundlegende Theorie darüber, wie der Kortex, die äußere Schicht des Gehirns, funktioniert. Wissenschaftler vermuten schon lange, dass das Gehirn ein spezifisches Signal erzeugt, wenn die Realität nicht mit diesen Vorhersagen übereinstimmt, um den Fehler zu kennzeichnen. Der Beweis dafür, wie genau dies geschieht, war jedoch schwierig, da das Gehirn diese Signale auf komplexe Weise verarbeitet, wobei oft verschiedene Teile derselben Nervenzelle gleichzeitig zusammenarbeiten.

Um diesen Prozess zu verstehen, haben sich Forscher auf das Pyramidenneuron konzentriert, einen häufigen Typ von Gehirnzelle, der die Form einer Pyrammide hat. Diese Zellen besitzen einen Hauptkörper, den Soma, der als Kommandozentrale fungiert, und einen langen, verzweigten Arm namens apikaler Dendrit, der weit entfernt reicht, um Informationen zu empfangen. Einige Theorien legen nahe, dass der Dendrit „Top-Down“-Vorhersagen von anderen Teilen des Gehirns erhält, während der Soma „Bottom-Up“-Daten von den Sinnen empfängt. Die Idee ist, dass die Zelle diese beiden Informationsströme vergleicht, um eine Diskrepanz festzustellen. Wenn die Vorhersage falsch ist, feuert die Zelle möglicherweise anders oder verändert die Art und Weise, wie ihre Teile miteinander kommunizieren. Die große Frage war, ob dieser Vergleich innerhalb einer einzigen Zelle stattfindet und, falls ja, ob der Körper der Zelle und ihr langer Arm in einer überraschenden Situation koordiniert reagieren.

Ein Team von Forschern setzte sich zum Ziel, diesen Prozess in Echtzeit an Mäusen zu beobachten. Sie wollten sehen, ob sie diese Zellen bei der Erkennung einer Überraschung „ertappen“ könnten, und spezifisch, ob die Überraschung dazu führte, dass der Körper der Zelle und ihr langer Arm gemeinsam oder getrennt aufleuchteten. Um dies zu erreichen, verwendeten sie ein hochentwickeltes Mikroskop, das tief in die Gehirne wacher, sich bewegender Mäuse blicken konnte. Sie konzentrierten sich auf den visuellen Kortex, den Teil des Gehirns, der verarbeitet, was die Augen sehen. Sie trainierten die Mäuse darauf, bestimmte Bildsequenzen zu beobachten, bis die Tiere an diese gewöhnt waren – im Wesentlichen lehrten sie die Mäuse, was sie zu erwarten hatten. Dann führten die Forscher unerwartete Änderungen in den Sequenzen ein, um zu sehen, wie das Gehirn reagierte.

Das Experiment beinhaltete zwei sehr unterschiedliche Arten von visuellen Stimuli. Zuerst betrachteten die Mäuse kurze Clips natürlicher Szenen, wie etwa Würmer, die in der Erde wimmeln, oder Mäuse, die im Freien laufen. Diese Clips wurden vorwärts abgespielt, bis die Mäuse daran gewöhnt waren, und dann wurde ein Teil des Clips unerwartet rückwärts abgespielt. Diese Umkehrung unterbrach den natürlichen Fluss von Zeit und Bewegung und erzeugte eine echte Überraschung für das Tier. Zweitens wurden den Mäusen Sequenzen einfacher, künstlicher Formen gezeigt, die sogenannte Gabor-Patches sind – im Grunde verschwommene Lichtbalken in bestimmten Winkeln. Diese Patches änderten sich in einem vorhersehbaren Muster, und dann rotierte ein Patch unerwartet in einen anderen Winkel. Die Forscher nutzten ein Dual-Plane-Mikroskop, um die Aktivität sowohl von den Zellkörpern als auch von den fernen Spitzen der Dendriten von tausenden Neuronen gleichzeitig aufzuzeichnen. Dies ermöglichte es ihnen zu sehen, ob die beiden Teile der Zelle bei einer Überraschung synchron reagierten.

Die Ergebnisse waren eindeutig und beeindruckend für die natürlichen Filmclips. Als das Video plötzlich rückwärts lief, feuerten die Neuronen im visuellen Kortex intensiver als bei derselbe Clip in einer vollständig rückwärts abgespielten, nicht überraschenden Reihenfolge. Diese erhöhte Aktivität war ein Zeichen dafür, dass das Ge뇌 (Gehirn) eine Diskrepanz zwischen dem, was es erwartete, und dem, was es sah, erkannt hatte. Entscheidend war, dass diese Reaktion sowohl in den Zellkörpern als auch in den apikalen Dendriten auftrat. Die beiden Teile der Zelle zeigten eine erhöhte Aktivität, aber die Forscher fanden keine Hinweise darauf, dass sich die Beziehung oder „Kopplung“ zwischen ihnen während der Überraschung änderte. Dieses Muster war konsistent über verschiedene Schichten des visuellen Kortex und über verschiedene Regionen des Gehirns hinweg. Die Forscher fanden auch heraus, dass diese Reaktion am stärksten war, als die Mäuse erstmals auf die Umkehrung stießen, und im Laufe mehrerer Tage, in denen die Mäuse wiederholt mit der Überraschung konfrontiert wurden, allmählich abnahm, was darauf hindeutet, dass das Gehirn lernte, das neue Muster in seine Erwartungen zu integrieren.

Doch die Geschichte änderte sich völlig, als die Forscher zu den künstlichen Gabor-Patches wechselten. Trotz des sorgfältigen Designs des Experiments zeigten die Mäuse nicht dieselben klaren Anzeichen von Überraschung, wenn sich der Winkel der einfachen Formen unerwartet änderte. Die Neuronen feuerten nicht signifikant stärker als Reaktion auf den abweichenden Winkel im Vergleich zu den Kontrollsequenzen. Die Forscher schlossen mehrere alternative Erklärungen aus, wie etwa, dass die Zellen durch das wiederholte Betrachten einfach ermüdet waren oder auf die Neuartigkeit einer neuen Form reagierten. Die Daten deuteten darauf hin, dass das visuelle System hochgradig auf den komplexen, kontinuierlichen Fluss natürlicher Szenen abgestimmt ist, aber einfache, künstliche Muster nicht auf die gleiche Weise behandelt. Das Gehirn scheint Erwartungen zu haben, die in der Statistik der natürlichen Welt verwurzelt sind, und es hat Schwierigkeiten, eine vergleichbare Fehlersignalisierung zu generieren, wenn diese Erwartungen durch abstrakte, vom Menschen geschaffene Muster verletzt werden.

Vielleicht war der bedeutendste Befund die Frage, wie die verschiedenen Teile des Neurons miteinander kommunizierten. Viele Theorien sagten voraus, dass sich beim Auftreten einer Diskrepanz die Verbindung zwischen dem Zellkörper und dem Dendriten ändern würde, etwa indem sie stärker oder schwächer wird, um das Fehlersignal zu erleichtern. Die Forscher suchten nach Hinweisen auf dies, indem sie maßen, wie eng die Aktivität im Dendriten an die Aktivität im Zellkörper gekoppelt war. Sie fanden keine Belege dafür, dass sich diese Kopplung während der Überraschung änderte. Die beiden Teile der Zelle blieben während einer Diskrepanz genauso verbunden wie während einer normalen, erwarteten Sequenz, was bedeutet, dass das Gehirn nicht auf eine plötzliche Verschiebung in der Art und Weise vertraut, wie diese beiden Kompartimente miteinander kommunizieren, um einen Fehler zu signalisieren. Stattdessen wurde die gesamte Zelle einfach aktiver, um zu signalisieren, dass etwas in der natürlichen Welt nicht stimmte.

Diese Erkenntnisse bieten eine neue Perspektive darauf, wie das Gehirn die visuelle Welt verarbeitet. Sie bestätigen, dass der visuelle Kortex gegenüber Abweichungen von natürlichen Mustern empfindlich ist und ein robustes Signal erzeugt, wenn der Fluss der Realität unterbrochen wird. Sie zeigen jedoch auch, dass diese Sensibilität keine universelle Reaktion auf alle Überraschungen ist, sondern spezifisch für die komplexen, dynamischen Inputs, für die das Gehirn entwickelt wurde. Darüber hinaus stellt die Studie die Idee infrage, dass der Fehlererkennungsmechanismus des Gehirns auf einer dramatischen Rekonfiguration der Interaktion zwischen den Teilen eines einzelnen Neurons beruht. Stattdessen scheint das Gehirn eine eher verteilte und stabile Form der Kommunikation zu nutzen, bei der die gesamte Zelle einfach „aufwacht“, um zu melden, dass in der natürlichen Welt etwas schiefgelaufen ist. Diese Arbeit hilft dabei, die biologische Maschinerie hinter der Vorhersage zu klären und zeigt, dass unsere Gehirne fein auf den Rhythmus der Natur abgestimmt sind, aber vielleicht weniger auf die starren Muster künstlicher Konstrukte.