Warum sich Synapsen unterschiedlich entwickeln

Forscher am Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) an der Goethe-Universität haben die Erklärung für eine zentrales Organisationsprinzips unseres Gehirns gefunden, wie es ähnlich auch im täglichen Leben vorkommt: Reiche werden immer noch reicher. Ein neues theoretisches Modell zeigt, wie sich im Gehirn die Synapsen entwickeln.

Seit einigen Jahren weiß man, dass es sehr viele Synapsen mit geringer Stärke gibt, aber auch einige wenige ganz starke Synapsen, von denen man annimmt, dass dort Erinnerungen ein Leben lang gespeichert werden können. Wie diese Unterschiede zustande kommen war bisher aber unklar. Nach dem neu entwickelten Modell von Wissenschaftlern um den Kognitionsforscher Prof. Jochen Triesch am FIAS, das jetzt in der online-Fachzeitschrift „PLOS Computational Biology" veröffentlicht wurde, beruht dieses Gesetz darauf, dass durch einen fundamentalen Lernmechanismus des Gehirns starke Synapsen eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, noch stärker zu werden als schwache. Die Forscher nennen dies das „Rich get richer-Prinzip" - Reiche werden immer noch reicher.

Alles was uns als Menschen ausmacht - wie Persönlichkeit, Erinnerungen, Pläne - ist im Gehirn in den Synapsen gespeichert, vielen Milliarden Verbindungen zwischen den einzelnen Nervenzellen. Wenn wir etwas Neues lernen, dann dadurch, dass einige Synapsen ihre Stärke verändern, andere neu hinzu kommen oder andere ganz verschwinden. Dies führt in dem am FIAS entwickelten Modell dazu, dass einige Synapsen sehr stark werden, aber die meisten schwach bleiben, wie es auch im Gehirn der Fall ist.

Interessanterweise tauchen derartige Gesetzmäßigkeiten auch in vielen anderen komplexen Systemen auf, etwa in der Wirtschaft oder in der Geografie. Sie beschreiben dort zum Beispiel die statistische Verteilung der Größen von Firmen oder Städten. Das FIAS, eine Stiftung der Goethe-Universität Frankfurt, beschäftigt sich disziplinübergreifend mit theoretischen Modellen zur Erklärung derartig komplexer Systeme in der belebten und unbelebten Natur. Nur mit Hilfe theoretischer Modelle war es beispielsweise möglich, die in zahlreichen Experimenten gewonnenen Einzelergebnisse über die Stärke der Synapsen zu verstehen und zu erklären.

Originalpublikation:
Pengsheng Zheng, Christos Dimitrakakis, Jochen Triesch: Network Self-Organization Explains the Statistics and Dynamics of Synaptic Connection Strengths in Cortex.

PLoS Comput Biol 9(1): e1002848. doi:10.1371/journal.pcbi.1002848

 

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