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Im visuellen Kortex: Neuronen am Werk

Entdecke, wie Neuronen im visuellen Kortex auf verschiedene Reize reagieren.

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Neuronen in AktionNeuronen in AktionAntworten im visuellen Kortex.Entdeck die Dynamik der neuronalen
Inhaltsverzeichnis

Der visuelle Kortex ist ein wichtiger Teil des Gehirns, der verarbeitet, was wir sehen. Er enthält Neuronen, die auf Licht und visuelle Reize reagieren. Wissenschaftler sind neugierig, wie diese Neuronen funktionieren, besonders wie sie auf verschiedene Bilder oder Szenen reagieren. In den letzten Jahren haben Forscher genau beobachtet, wie der visuelle Kortex auf visuelle Eingaben und andere Faktoren wie Bewegung oder Aufmerksamkeit reagiert.

Die Grundlagen der Neuronenaktivität

Neuronen sind die Kommunikationszellen des Gehirns. Sie senden Signale zueinander durch elektrische Impulse. Wenn ein Neuron Eingaben erhält, kann es "feuern", also ein Signal an andere Neuronen senden. Dieses Feuern wird von vielen Faktoren beeinflusst, einschliesslich der Art des präsentierten visuellen Reizes und dem Zustand des Tieres (zum Beispiel, ob es sich bewegt oder still sitzt).

Wenn Wissenschaftler die Aktivität dieser Neuronen untersuchen, messen sie oft durchschnittliche Reaktionen über die Zeit. Das bedeutet, sie schauen sich an, wie die Neuronen reagieren, wenn ihnen dasselbe Bild mehrere Male gezeigt wird. Die durchschnittliche Feuerrate gibt einen gewissen Einblick, aber sie erfasst nicht alle Details, wie Neuronen in jedem einzelnen Fall reagieren.

Versuch-für-Versuch Variabilität

Neuronen feuern nicht nur als Reaktion auf äussere Reize; sie können auch spontane Aktivität zeigen, was bedeutet, dass sie feuern können, selbst wenn es keine visuelle Eingabe gibt. Diese spontane Aktivität kann Rauschen in den Messungen erzeugen und es schwierig machen zu verstehen, was vor sich geht. Zum Beispiel, wenn ein Neuron feuert, wenn es ein Bild sieht, und auch ohne Grund feuert, wie wissen Wissenschaftler, was jedes Feuern verursacht?

Forscher haben herausgefunden, dass bei einigen Tieren, einschliesslich Mäusen, Neuronen im visuellen Kortex erheblich auf Dinge reagieren, die nicht nur visuell sind. Dazu gehören Bewegungen oder sogar Erwartungen des Tieres.

Die Rolle von Bewegung und Aufmerksamkeit

Bewegung kann beeinflussen, wie gut Neuronen auf visuelle Reize reagieren. Wenn eine Maus sich bewegt, während sie ein Bild anschaut, könnten ihre Neuronen mehr feuern als wenn sie still ist. Diese Beziehung zeigt, dass Neuronen nicht nur auf das Bild reagieren, sondern auch auf die Aktionen der Maus.

Aufmerksamkeit spielt ebenfalls eine grosse Rolle. Wenn ein Tier einem Reiz aufmerksam folgt, könnten seine Neuronen anders reagieren, als wenn es abgelenkt ist. Zu verstehen, wie Aufmerksamkeit und Bewegung das neuronale Feuern beeinflussen, kann Wissenschaftlern helfen, mehr über das komplexe Verarbeitungssystem des Gehirns zu erfahren.

Interaktionen Zwischen Neuronen

Neuronen arbeiten nicht allein. Sie interagieren mit anderen Neuronen sowohl innerhalb derselben Schicht als auch über verschiedene Schichten hinweg. Im visuellen Kortex gibt es verschiedene Schichten, und jede Schicht spielt eine eigene Rolle bei der Verarbeitung visueller Informationen.

Schichteninteraktionen

Im visuellen Kortex gibt es mehrere Schichten, und sie sind nicht einfach nur übereinander gestapelt, ohne Verbindung. Neuronen in einer Schicht können die Aktivität von Neuronen in einer anderen Schicht beeinflussen. Zum Beispiel haben Forscher herausgefunden, dass die Aktivität in einer Schicht die Aktivität in einer höheren Schicht vorhersagen kann.

Das bedeutet, dass wenn Neuronen in Schicht 4 des visuellen Kortex feuern, das helfen könnte, vorherzusagen, wie Neuronen in Schicht 2/3 reagieren werden. Wissenschaftler können mathematische Modelle nutzen, um diese prädiktiven Beziehungen zu überprüfen.

Bereichsübergreifende Verbindungen

Neben den Interaktionen zwischen Schichten gibt es auch Verbindungen zwischen verschiedenen Bereichen des visuellen Kortex. Zum Beispiel können Neuronen im Bereich V1 (dem primären visuellen Bereich) Neuronen im Bereich V4 beeinflussen. Wenn Wissenschaftler diese Verbindungen untersuchen, können sie sehen, wie Informationen durch das visuelle System fliessen.

Interessanterweise haben Forscher festgestellt, dass das Vorhersagen von Aktivitäten oft in eine Richtung effektiver ist als in die andere. Zum Beispiel könnten V1-Neuronen klarere Einblicke in die Aktivität der V4-Neuronen bieten als umgekehrt.

Verschiedene visuelle Reize und ihre Effekte

Nicht alle visuellen Reize sind gleich. Die Art des präsentierten Bildes kann erheblichen Einfluss darauf haben, wie Neuronen reagieren. Forscher verwenden oft verschiedene Arten von Bildern, um zu sehen, wie sich diese Unterschiede in der Neuronalen Aktivität auswirken.

Drifting Gratings vs. Natürliche Bilder

In Studien mit Mäusen haben Wissenschaftler die Reaktionen auf driftende Linien (Gitter) und natürliche Bilder verglichen. Sie haben festgestellt, dass Neuronen besser auf bestimmte Arten von Reizen reagieren. Zum Beispiel könnten Neuronen in Schicht 4 besser in der Lage sein, die Aktivität von Schicht 2/3 vorherzusagen, wenn sie mit driftenden Gitter präsentiert werden, im Vergleich zu natürlichen Bildern.

Wenn verschiedene Arten von Reizen verwendet werden, kann die Vorhersehbarkeit der Reaktion eines Bereichs auf einen anderen Bereich sich ändern. Zum Beispiel könnten Neuronen effektiver zusammenarbeiten, wenn sie ein Schachbrettmuster analysieren, als wenn sie ein komplexeres Bild betrachten.

Die Bedeutung des Kontexts

Der Kontext, in dem visuelle Reize präsentiert werden, beeinflusst die Funktion der Neuronen. Wenn ein Tier zum Beispiel aufmerksam und fokussiert ist, werden die neuronalen Reaktionen anders sein, als wenn es abgelenkt oder schläfrig ist. Forscher haben herausgefunden, dass die neuronale Aktivität selbst in Abwesenheit visueller Reize vorhergesagt werden kann, was die Fähigkeit des Gehirns zeigt, Informationen zu verarbeiten, selbst wenn es nicht direkt stimuliert wird.

Spontane neuronale Aktivität

Selbst wenn es keinen visuellen Input gibt, können Neuronen Aktivität erzeugen. Dieses spontane Feuern kann das Studium der neuronalen Reaktionen komplizierter, aber auch interessanter machen.

Vorhersagbarkeit in spontaner Aktivität

Forscher haben festgestellt, dass Vorhersagbarkeit auch während spontaner Aktivität existiert. Das bedeutet, dass Neuronen sich weiterhin gegenseitig beeinflussen und bestimmten Mustern folgen können, selbst wenn es keine klaren visuellen Hinweise gibt.

Zum Beispiel, während sie spontane Aktivität untersuchten, bemerkten Wissenschaftler, dass bestimmte Neurongruppen starke prädiktive Beziehungen zeigten, was darauf hindeutet, dass Konnektivität und Aktivität von mehr abhängen als nur vom visuellen Input.

Faktoren, die die neuronale Vorhersagbarkeit beeinflussen

Mehrere Schlüsselfaktoren beeinflussen, wie gut ein Bereich die Aktivität eines anderen vorhersagen kann. Dazu gehören die Qualität des Signals, die Konsistenz der Neuronen und die Überlappung der rezeptiven Felder.

Signalqualität und Konsistenz

Neuronen mit besserer Signalqualität (das bedeutet, sie feuern mit einem klaren und konsistenten Muster) sind oft leichter vorherzusagen. Wenn ein Neuron eine starke Beziehung zu einem anderen Neuron zeigt, erhöht das die Wahrscheinlichkeit, dass es die Aktivität dieses Neurons effektiv vorhersagen kann.

Konsistenz ist auch wichtig. Wenn ein Neuron konstant auf denselben Reiz reagiert, ist es vorhersehbarer als eines, das verstreute Reaktionen hat. Forscher verwenden verschiedene Metriken, um diese Konsistenz und Vorhersagbarkeit zu quantifizieren.

Überlappung der rezeptiven Felder

Wenn Neuronen rezeptive Felder teilen, also den Bereich, in dem sie auf Reize reagieren, kann das eine stärkere Verbindung zwischen ihren Aktivitäten schaffen. Neuronen mit überlappenden rezeptiven Feldern haben tendenziell bessere Vorhersagefähigkeiten als solche ohne diese Überlappung. Das könnte an gemeinsamen Eingaben oder stärkeren Verbindungen zwischen diesen Neuronen liegen.

Die Rolle von Mischen und Unvorhersehbarkeit

In ihren Studien haben Forscher Versuche gemischt, um zu untersuchen, wie sich die Vorhersagbarkeit verändert. Indem sie die Reihenfolge der Stimuluspräsentationen vermischen, wollen Wissenschaftler verstehen, wie viel der neuronalen Aktivität wirklich mit visuellen Eingaben zu tun hat versus spontanen Faktoren.

Vermischung der Versuche

Wenn Wissenschaftler Versuche mischen, bemerken sie oft einen Rückgang der Vorhersagbarkeit, was zeigt, dass ein Teil der Aktivität tatsächlich durch den beobachteten Stimulus gesteuert wird. Das impliziert, dass es zwar ein grundlegendes Aktivitätsniveau geben kann, der spezifische visuelle Input aber die Vorhersagbarkeit der neuronalen Reaktionen erheblich verbessern kann.

Zeitliche Dynamik in der neuronalen Aktivität

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Untersuchung neuronaler Aktivität ist das Timing. Das Timing des neuronalen Feuerns kann entscheidend sein, um zu verstehen, wie Informationen durch den visuellen Kortex fliessen.

Zeitverzögerungen in den neuronalen Reaktionen

Neuronen in verschiedenen Bereichen reagieren möglicherweise nicht gleichzeitig. Wenn es eine Verzögerung in der Reaktion eines Bereichs auf einen anderen gibt, kann das die Vorhersage beeinflussen. Forscher haben herausgefunden, dass sie durch Berücksichtigung dieser Zeitverschiebungen während der Vorhersagen die Genauigkeit ihrer Modelle verbessern können.

Frühes Reaktions-Timing

In den ersten Momenten visueller Reize können Neuronen signifikante Timing-Unterschiede zeigen. Einige Neuronen können viel schneller reagieren als andere, was beeinflussen kann, wie gut sie die Aktivität des jeweils anderen vorhersagen. Wissenschaftler haben mit der Versetzung des Timings von Vorhersagen experimentiert, um klarere Einblicke in diese frühen Reaktionsmuster zu erhalten.

Fazit

Die Untersuchung der neuronalen Aktivität im visuellen Kortex ist ein komplexes, aber faszinierendes Unterfangen. Durch die Analyse, wie Neuronen miteinander interagieren, sowohl als Reaktion auf Reize als auch während spontanen Feuerns, gewinnen Forscher wertvolle Einblicke in die Verarbeitung des Gehirns.

Durch sorgfältige Analysen der Vorhersagbarkeit, der Einflüsse von Bewegung und der Effekte verschiedener Reize setzen Wissenschaftler das komplexe Puzzle der visuellen Verarbeitung zusammen. Genau wie bei einer grossartigen Teamleistung führt das Verständnis, wie ein Bereich des Gehirns einen anderen beeinflusst, zu einem umfassenderen Bild davon, wie wir die Welt um uns herum sehen und interpretieren.

Die faszinierende Welt der neuronalen Interaktionen unterstützt nicht nur das wissenschaftliche Verständnis, sondern eröffnet auch Möglichkeiten für potenzielle Anwendungen, wie die Verbesserung von Behandlungen für Störungen der visuellen Verarbeitung. Während die Forschung weiterhin fortschreitet, wächst unser Verständnis für die Komplexität des Gehirns nur noch, und erinnert uns daran, dass es immer mehr zu lernen gibt über dieses unglaubliche Organ. Das nächste Mal, wenn du etwas siehst, denk daran, dass ein emsiges Team von Neuronen im Hintergrund hart arbeitet!

Originalquelle

Titel: Trial-by-trial inter-areal interactions in visual cortex in the presence or absence of visual stimulation

Zusammenfassung: State-of-the-art computational models of vision largely focus on fitting trial-averaged spike counts to visual stimuli using overparameterized neural networks. However, a computational model of the visual cortex should predict the dynamic responses of neurons in single trials across different experimental conditions. In this study, we investigated trial-by-trial inter-areal interactions in the visual cortex by predicting neuronal activity in one area based on activity in another, distinguishing between stimulus-driven and non-stimulus-driven shared variability. We analyzed two datasets: calcium imaging from mouse V1 layers 2/3 and 4, and extracellular neurophysiological recordings from macaque V1 and V4. Our results show that neuronal activity can be predicted bidirectionally between L2/3 and L4 in mice, and between V1 and V4 in macaques, with the latter interaction exhibiting directional asymmetry. The predictability of neuronal responses varied with the type of visual stimulus, yet responses could also be predicted in the absence of visual stimulation. In mice, we observed a bimodal distribution of neurons, with some neurons primarily driven by visual inputs and others showing predictable activity during spontaneous activity despite lacking consistent visually evoked responses. Predictability also depended on intrinsic neuronal properties, receptive field overlap, and the relative timing of activity across areas. Our findings highlight the presence of both stimulus- and non-stimulus-related components in interactions between visual areas across diverse contexts and underscore the importance of non-visual shared variability between visual regions in both mice and macaques.

Autoren: Dianna Hidalgo, Giorgia Dellaferrera, Will Xiao, Maria Papadopouli, Stelios Smirnakis, Gabriel Kreiman

Letzte Aktualisierung: Dec 9, 2024

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.626981

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.626981.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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