Studie zeigt, wie Wissen in den Synapsen des Gehirns gespeichert wird

Es ist notwendig, dass Sie das WLAN-Passwort des Cafés im Kopf behalten, und zwar von dem Moment an, in dem Sie es von der Speisekarte ablesen, bis zu dem Zeitpunkt, an dem Sie zu Ihrem Laptop zurückkehren, um es einzugeben. Wenn Sie sich jemals am Kopf gekratzt und darüber nachgedacht haben, wie Ihr Gehirn so etwas bewerkstelligen kann, stellen Sie sich eine Frage zum Arbeitsgedächtnis, die Wissenschaftler seit Jahrzehnten zu beantworten versuchen. Neurowissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology haben nun eine wichtige neue Erkenntnis gewonnen, die erklärt, wie das funktioniert.

Um was geht es in der Gedächtnis-Studie?

In einer Studie, die in PLOS Computational Biology veröffentlicht wurde, verglichen Forscher des Picower Institute for Learning and Memory die Ergebnisse verschiedener Computermodelle, die zwei unterschiedliche Theorien über den zugrundeliegenden Mechanismus darstellen, der für das Behalten von Informationen im Gedächtnis verantwortlich ist, mit Messungen der Gehirnzellenaktivität bei einem Tier, das eine Arbeitsgedächtnisaufgabe erfüllte. Die Ergebnisse stützen die neuere Theorie, wonach Informationen in einem Netzwerk von Neuronen durch vorübergehende Veränderungen im Muster ihrer Verbindungen (Synapsen) gespeichert werden, und sie sprechen gegen die herkömmlichere Hypothese, wonach das Gedächtnis dadurch erhalten bleibt, dass die Neuronen einen Zustand kontinuierlicher Aktivität aufrechterhalten (wie ein Motor im Leerlauf).

Obwohl beide Modelle die Speicherung von Informationen im Gedächtnis ermöglichten, erzeugten nur die Versionen, bei denen die Synapsen ihre Verbindungen kurzzeitig ändern konnten (auch bekannt als „kurzfristige synaptische Plastizität“), neuronale Aktivitätsmuster, die eine genaue Darstellung dessen waren, was in realen Gehirnen zu sehen war, während sie funktionierten.

Laut Earl K. Miller, dem Hauptautor der Studie, mag die Vorstellung, dass Gehirnzellen Erinnerungen aufrechterhalten, indem sie immer „an“ sind, zwar einfacher sein, aber sie entspricht nicht dem, was die Natur tut, und sie kann nicht die ausgeklügelte Flexibilität des Denkens hervorbringen, die aus intermittierender neuronaler Aktivität entstehen kann, die durch kurzfristige synaptische Plastizität unterstützt wird.

„Man braucht diese Art von Mechanismen, um dem Arbeitsgedächtnis die Freiheit zu geben, die es braucht, um flexibel zu sein“, sagte Miller, Picower Professor für Neurowissenschaften in der Abteilung für Gehirn- und Kognitionswissenschaften des MIT. Der Begriff „Arbeitsgedächtnis“ bezieht sich auf den Teil des Gehirns, der Informationen vorübergehend speichert und verarbeitet (BCS). Wenn die Aufrechterhaltung der Aktivität im Arbeitsgedächtnis die einzige Notwendigkeit wäre, wäre der Prozess so einfach wie das Einschalten einer Lampe. Aber das Arbeitsgedächtnis sei genauso kompliziert und fließend wie die Gedanken in unserem Kopf.

Welchen Ansatz verfolgt die Studie?

Laut Leo Kozachkov, einem der Hauptautoren der Studie, der im November am MIT für seine theoretische Modellierungsarbeit, zu der auch diese Studie gehört, promoviert wurde, war es wichtig, Computermodelle mit Daten aus der realen Welt zu verknüpfen.

„Die meisten Menschen sind der Meinung, dass neuronale Aktivität für das Arbeitsgedächtnis verantwortlich ist, mit der Vorstellung, dass kontinuierliche neuronale Aktivität zu kontinuierlichem Denken führt. Diese Sichtweise ist jedoch in letzter Zeit in Frage gestellt worden, da sie nicht wirklich mit den Daten übereinstimmt“, so Kozachkov, der von Jean-Jacques Slotine, einem Professor für BCS und Maschinenbau, mitbetreut wurde.

Slotine war auch ein Mitautor der Studie. Die Forscher zeigen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze, die über eine kurzfristige synaptische Plastizität verfügen, dass synaptische Aktivität im Gegensatz zu neuronaler Aktivität als Substrat für das Arbeitsgedächtnis dienen kann. Das Wichtigste, was man aus der Studie mitnehmen kann, ist, dass diese plastischen neuronalen Netzwerkmodelle dem Gehirn ähnlicher sind, in dem Sinne, dass sie quantifiziert werden können, und sie bieten auch zusätzliche funktionelle Vorteile in Bezug auf Robustheit.

Ergebnisse der Studie

Kozachkovs Ziel, das er in Zusammenarbeit mit dem Co-Autor John Tauber, einem Doktoranden am MIT, verfolgte, bestand nicht nur darin, herauszufinden, wie Informationen, die mit dem Arbeitsgedächtnis zusammenhängen, im Gedächtnis gespeichert werden können, sondern auch darin, einen Einblick in die Methode zu geben, mit der die Natur dies tatsächlich erreicht. Zu diesem Zweck wurde zunächst die elektrische Aktivität (Spiking) von Hunderten von Neuronen im präfrontalen Kortex eines Tieres gemessen, während das Tier an einem Arbeitsgedächtnisspiel teilnahm. Während der verschiedenen Runden wurde dem Tier ein Bild gezeigt, das sofort wieder verschwand. Eine Sekunde später sah es zwei Bilder, von denen eines das Original war, und um eine kleine Belohnung zu erhalten, musste es das Original ansehen. Der entscheidende Moment ist die Sekunde, die dazwischen liegt, die so genannte „Verzögerungszeit“, in der das Bild zur Vorbereitung auf die Prüfung im Gedächtnis behalten werden muss.

Was Millers Gruppe schon oft gesehen hat, konnten die Forscher wiederholt beobachten: Die Neuronen waren sehr aktiv, wenn sie das Originalbild sahen, sie waren nur gelegentlich aktiv, wenn eine Wartezeit dazwischen lag, und sie waren wieder aktiv, wenn die Bilder während des Tests abgerufen werden mussten (diese Dynamik wird durch ein Zusammenspiel von Beta- und Gamma-Frequenz-Hirnrhythmen gesteuert). Anders ausgedrückt: Spiking ist wirksam, wenn die Informationen ursprünglich gespeichert werden müssen und wenn sie erinnert werden müssen, aber es ist nur intermittierend, wenn die Informationen erhalten werden müssen. Im Verlauf der Verzögerung bleibt das Spiking nicht konstant.

Darüber hinaus bildete das Team Software-„Decoder“ aus, um die Informationen über das Arbeitsgedächtnis aus den Messungen der Spiking-Aktivität herauszulesen. Wenn die Spiking-Aktivität hoch war, hatten sie ein hohes Maß an Genauigkeit, aber wenn sie niedrig war, wie z. B. während der Verzögerungszeit, war dies nicht der Fall. Dies führte uns zu der Annahme, dass die Spike-Aktivität die Informationen während der Verzögerungszeit nicht genau wiedergibt. Dies warf jedoch eine sehr wichtige Frage auf: Wenn Spiking nicht dazu beiträgt, dass sich Menschen an Informationen erinnern, was dann?

Veränderungen in der relativen Stärke oder „Gewichtung“ von Synapsen wurden von Forschern wie Mark Stokes von der Universität Oxford als möglicher alternativer Speichermechanismus für die Informationen postuliert. Die Forscher des MIT stellten diese Hypothese auf den Prüfstand, indem sie Computermodelle neuronaler Netze erstellten, die zwei unterschiedliche Varianten der beiden Haupttheorien verkörperten. Den maschinellen Lernnetzen wurde, genau wie den echten Tieren, beigebracht, eine identische Arbeitsgedächtnisaufgabe zu lösen und Gehirnaktivitäten zu erzeugen, die ebenfalls von einem Decoder verarbeitet werden konnten. Dies geschah, um das Verhalten des echten Tieres zu simulieren.

Die Schlussfolgerung, die daraus gezogen werden kann, ist, dass die Computernetzwerke, die die synaptische Kurzzeitplastizität zur Kodierung von Informationen ermöglichten, ansprangen, wenn das echte Gehirn ansprang, und nicht ansprangen, wenn das echte Gehirn nicht ansprang. Die gedächtniserhaltenden Netzwerke, die kontinuierliche Spikes als ihre primäre Technik nutzten, waren ständig aktiv, auch unter Bedingungen, unter denen das normale Gehirn nicht aktiv war. Und die Ergebnisse des Decoders zeigten, dass die Genauigkeit während der Verzögerungszeit in den Modellen mit synaptischer Plastizität abnahm, in den Modellen mit kontinuierlichen Spikes jedoch auf einem unangemessen hohen Niveau blieb.

Die Forscher entwickelten einen Decoder, um im Rahmen einer nachfolgenden Analyseschicht Informationen aus den synaptischen Gewichten zu extrahieren. Sie entdeckten, dass die Synapsen während der Latenzzeit die im Arbeitsgedächtnis gespeicherten Informationen repräsentierten, während die Spikes dies nicht taten.

Laut Kozachkov wies von den beiden verschiedenen Modelliterationen, die die kurzfristige synaptische Plastizität berücksichtigten, die als „PS-Hebb“ bezeichnete Version die realistischste kurzfristige synaptische Plastizität auf. Außerdem verfügte es über eine negative Rückkopplungsschleife, die das neuronale Netz stabil und dauerhaft hielt.

Vom Arbeitsgedächtnis ausgeführte Vorgänge

Neben der besseren Übereinstimmung mit der Natur boten die Modelle der synaptischen Plastizität auch eine Reihe zusätzlicher Vorteile, die vermutlich für reale Gehirne von Bedeutung sind. Der erste war, dass die Plastizitätsmodelle in der Lage waren, Informationen in ihren synaptischen Gewichtungen zu speichern, selbst nachdem bis zur Hälfte der künstlichen Neuronen „abgeschaltet“ worden waren. Dies war eine der wichtigsten Erkenntnisse. Das Versagen der Modelle mit anhaltender Aktivität trat auf, nachdem nur 10-20 Prozent der Synapsen entfernt worden waren. Außerdem, so Miller, verbrauchen Spikes, die nur gelegentlich aktiv sind, viel weniger Energie als solche, die ständig aktiv sind.

Außerdem, so Miller, wird durch die Verwendung von kurzen Stößen von Spiking anstelle von kontinuierlichem Spiking Platz im Gehirn frei, der die Speicherung von mehr als einem Objekt zur gleichen Zeit ermöglicht. Studien zufolge kann das Arbeitsgedächtnis eines durchschnittlichen Menschen bis zu vier verschiedene Informationen auf einmal speichern. In Millers Labor werden neue Tests durchgeführt, um festzustellen, ob Modelle mit intermittierendem Spiking und einer auf synaptischen Gewichten basierenden Informationsspeicherung den realen neuronalen Daten in Situationen entsprechen, in denen die Tiere mehrere Dinge und nicht nur ein Bild im Kopf behalten müssen.

Wie werden Erinnerungen im Gehirn gespeichert?

Gemäß früheren wissenschaftlichen Studien werden Erinnerungen im Gehirn durch mikroskopische chemische Veränderungen an den Verbindungsstellen zwischen Neuronen gespeichert, wobei drei Arten von Neuronen für alle Informationsübertragungen im Nervensystem verantwortlich sind [2]. Die Bildung neuer Neuronen spielt auch im Erinnerungsspeicher eine wichtige Rolle, selbst im erwachsenen Gehirn, was früher nicht bekannt war [3]. Darüber hinaus gibt es keine wissenschaftlichen Beweise dafür, dass Erinnerungen außerhalb des Gehirns im Körper gespeichert werden, und es gibt keine bekannten Mechanismen, die dazu führen würden, dass Körperstrukturen außerhalb des Gehirns Erinnerungen speichern [4]. Wissenschaftler haben auch die Gehirnaktivität von Teilnehmern untersucht, die visuelle Arbeitsgedächtnisaufgaben durchführen, und konnten damit eine Vorstellung davon bekommen, welche Bereiche des Gehirns am Prozess der Übernacht-Speicherung von Erinnerungen beteiligt sind [5].

Quellen

1. Leo Kozachkov, John Tauber, Mikael Lundqvist, Scott L. Brincat, Jean-Jacques Slotine, Earl K. Miller. Robust and brain-like working memory through short-term synaptic plasticity. PLOS Computational Biology, 2022; 18 (12): e1010776 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010776
2. How Are Memories Stored And Retrieved?, Ishan Daftardar, ScieneABC, 8 Jul 2022.
3. How does the brain store memories? Stephanie Pappas, LiveScience, Sep 27, 2022.
4. How Memory Changes the Brain, Jamie Hale, CFI,  March 30, 2022.
5. A look inside the brain during sleep shows how memory is stored, Stephanie Kulke, Northwestern Now, October 24, 2022.

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