Neue Methode hilft, Neuronenreaktionen auf Reize zu visualisieren

Die sensorische Neurowissenschaft beschäftigt sich damit, wie Gruppen von Neuronen die Aussenwelt repräsentieren. Diese Aufgabe ist kompliziert, weil sowohl künstliche als auch natürliche Stimuli komplex sein können und Neuronen auf intricate Weise reagieren. Forscher versuchen herauszufinden, wie diese neuronalen Antworten mit den verschiedenen Stimuli zusammenhängen, die sie empfangen.

#Die Herausforderung hochdimensionaler Daten

Neuronen reagieren auf viele verschiedene Arten von Stimuli, was eine Menge Daten erzeugt. Sowohl die Stimuli als auch die neuronale Aktivität können hochdimensional sein, was die Analyse erschwert. Traditionelle Methoden fangen vielleicht nicht die volle Komplexität ein, wie Neuronen diese Stimuli repräsentieren.

#Neues Tool: Encoding Manifolds

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, haben Wissenschaftler eine Methode entwickelt, die "Encoding Manifolds" genannt wird. Dieses Tool organisiert Neuronen basierend darauf, wie sie auf verschiedene visuelle Stimuli reagieren. Jeder Punkt im Encoding Manifold repräsentiert ein Neuron, und Neuronen, die nah beieinander liegen, reagieren ähnlich auf die Stimuli.

Diese Methode unterscheidet sich von anderen gängigen Ansätzen in der Neurowissenschaft. Während andere Methoden sich darauf konzentrieren, wie Neuronengruppen auf bestimmte Stimuli reagieren, legen Encoding Manifolds den Fokus darauf, Neuronen basierend auf ihren funktionalen Antworten zu organisieren. Das kann Forschern helfen, fundierte Vermutungen über verschiedene Neuronentypen und deren Verbindungen im Gehirn zu machen.

#Vergleich von neuronalen Antworten in verschiedenen visuellen Bereichen

Eine der nützlichen Eigenschaften von Encoding Manifolds ist, dass sie den Vergleich der sensorischen Kodierung in verschiedenen Verarbeitungsstufen ermöglichen. Bei der Betrachtung von Antworten aus der Netzhaut und dem primären visuellen Kortex (V1) bei Mäusen fanden die Forscher interessante Unterschiede. Das Encoding Manifold, das aus retinalen Antworten erstellt wurde, zeigte ausgeprägte Cluster von Neuronen, die mit den bekannten Typen von retinalen Ganglienzellen übereinstimmten. Im Gegensatz dazu war das Manifold, das aus V1 abgeleitet wurde, kontinuierlicher, was darauf hindeutet, dass Neuronen in diesem Bereich auf ein breiteres Spektrum von Stimuli reagieren.

Diese Erkenntnisse werfen wichtige Fragen darüber auf, wie sich die Struktur des V1-Encoding-Manifolds je nach verschiedenen Stimulussets ändern könnte oder wie ähnlich die Encoding Manifolds in höheren visuellen Bereichen sind. Forscher nutzten einen grossen Datensatz vom Allen Institute, um diese Fragen zu erkunden.

#Stimulussets in der Studie

Der Datensatz umfasste verschiedene Stimuli, wie statische und driftende Gitter sowie natürliche Bilder. Mit diesem Set erstellten die Forscher Encoding Manifolds für höhere visuelle Bereiche und konzentrierten sich darauf, wie Neuronen in diesen Bereichen auf statische und driftende Gitter reagieren. Trotz der Unterschiede in den Stimuli wies das resultierende V1-Encoding-Manifold Ähnlichkeiten mit früheren Ergebnissen auf und deutete auf eine konsistente Organisation hin.

#Die Struktur des Encoding Manifolds

Encoding Manifolds zeigen glatte Übergänge in den neuronalen Antworten auf verschiedene Stimuli. Durch die Betrachtung spezifischer Merkmale wie den Orientierungsselektivitätsindex (OSI) und die Feuerraten beobachteten die Forscher klare Muster. Neuronen wurden auch in vermeintlich exzitatorische und inhibitorische Typen basierend auf ihren Feuermustern kategorisiert.

In V1 zeigten Exzitatorische Neuronen eine Vorliebe für bestimmte Merkmale, während Inhibitorische Neuronen tendenziell weniger selektiv waren. Diese Organisation gibt Einblicke, wie verschiedene Zelltypen über verschiedene kortikale Schichten verteilt sind.

#Analyse der Antworten auf natürliche Szenen

Der Datensatz umfasste auch Antworten auf natürliche Szenen, was die Möglichkeit bot, zu sehen, wie diese Antworten in das Gesamte Manifold passen. Durch die Untersuchung der Beziehung zwischen neuronalen Antworten auf natürliche Szenen und statischen Gittern bemerkten die Forscher ähnliche Muster. Neuronen im Manifold konnten basierend auf ihren Feuerraten auf verschiedene Stimuli gruppiert werden, was zugrunde liegende Strukturen offenbarte.

Überraschenderweise zeigte das Encoding Manifold eine klare Organisation, was darauf hindeutet, dass Neuronen, die natürliche Szenen bevorzugen, entlang einer Achse verteilt waren, die sich von denen unterschied, die Gitter bevorzugten. Das deutet darauf hin, dass Neuronen auf beide Arten von Stimuli reagieren, obwohl ihre Präferenzen unterschiedlich sein können.

#Ergebnisse aus höheren visuellen Bereichen

Die Forscher erweiterten ihre Analyse auf fünf höhere visuelle Bereiche im Mäusegehirn. Hier fanden sie, dass die Encoding Manifolds kontinuierlich waren, ähnlich wie V1. Die glatten Muster zeigten Ähnlichkeiten in der Orientierungsselektivität und den Feuerraten. Allerdings zeigte die Vorliebe für räumliche Frequenzen keine klare Organisation.

Die Beziehung zwischen natürlichen Szenen und Gittern blieb in diesen Bereichen evident. Jeder visuelle Bereich zeigte durchweg konsistente Muster, wobei Zellen, die Gitter bevorzugten, tendenziell eine hohe Orientierungsselektivität hatten, während die, die natürliche Szenen bevorzugten, unterschiedliche Merkmale aufwiesen.

#Unterschiede zwischen visuellen Bereichen erkunden

Fokussierend auf repräsentative Bereiche analysierten die Forscher Daten aus VISpm und VISal, die als die ventralen und dorsalen visuellen Ströme betrachtet werden. In VISpm bevorzugten Neuronen niedrigere zeitliche Frequenzen, was darauf hindeutet, dass es eine Rolle bei der Objekterkennung spielen könnte. Das Encoding Manifold zeigte organisierte Muster mit klaren Verteilungen von exzitatorischen und inhibitorischen Neuronen.

VISal zeigte eine Vorliebe für höhere zeitliche Frequenzen und niedrigere räumliche Frequenzen, was auf eine mögliche Funktion in der räumlichen Verarbeitung hinweist. Ähnlich wie bei VISpm gab es einen Gradient in den Antworten auf natürliche Szenen und statische Gitter, aber die Unterschiede in der Orientierungsselektivität hoben die unterschiedlichen funktionalen Rollen der Bereiche hervor.

#Einblicke aus Schichtpräferenzen

Die Studie fand bemerkenswerte Unterschiede in den Neuronenpräferenzen basierend auf den kortikalen Schichten. In V1 waren die orientierungsselektivsten exzitatorischen Neuronen überwiegend in den Schichten 5 und 6 vorhanden. Allerdings zeigten in höheren visuellen Bereichen die exzitatorischen Neuronen in den Schichten 2/3 unterschiedliche Muster.

Die Organisation der exzitatorischen und inhibitorischen Neuronen variierte ebenfalls über die Schichten hinweg, was auf potenzielle Wege hinweist, die an der sensorischen Verarbeitung beteiligt sind. Es wurde festgestellt, dass die Schicht 5 distinct populations von exzitatorischen Neuronen mit unterschiedlichen Antwortmerkmalen enthält.

#Antworten auf natürliche Szenen können verborgene Muster aufdecken

Die Nutzung von Antworten auf natürliche Szenen bringt zusätzliche Tiefe in die Analyse. Diese Antworten waren nicht im ursprünglichen Encoding Manifold enthalten, konnten jedoch innerhalb des bereits etablierten Rahmens organisiert werden. Obwohl natürliche Szenen Variabilität präsentieren, zeigte die Art und Weise, wie Neuronen im Manifold reagierten, interessante Konsistenz.

Forscher bemerkten, dass Zellen, die gut auf extreme räumliche Frequenzen reagierten, tendenziell aktiver waren, wenn sie auf natürliche Szenen reagierten, während Zellen, die mittlere Frequenzen bevorzugten, Gitter favorisierten. Diese Dualität deutet auf einen klaren Organisationstrend hin, wie Neuronen auf verschiedene Arten von Stimuli reagieren.

#Fazit: Die Nützlichkeit von Encoding Manifolds

Die Encoding Manifold-Methode ist ein wertvoller Ansatz, um zu visualisieren, wie grosse Populationen von Neuronen auf verschiedene Stimuli reagieren. Sie bietet einen Rahmen, um die Beziehungen zwischen Antwortdynamiken, Neuronenarten und deren funktionalen Eigenschaften zu bewerten.

Durch die Anwendung dieser Methode auf diverse visuelle Stimuli können Forscher besser verstehen, wie Neuronen sensorische Informationen verarbeiten. Die Ergebnisse heben die kontinuierlichen Organisationsmuster innerhalb des visuellen Kortex hervor und geben Einblicke in das komplexe Zusammenspiel verschiedener Neuronenarten und deren Rollen bei der Verarbeitung visueller Informationen.

Encoding Manifolds vertiefen nicht nur das Verständnis der sensorischen Kodierung, sondern deuten auch darauf hin, dass ähnliche Methoden in anderen Bereichen der Biologie nützlich sein könnten, wo das Verständnis komplexer Beziehungen entscheidend ist.