Konnektomik

    Die Konnektomik bezeichnet die visuelle Darstellung der Verbindungen zwischen den Nervenzellen im Gehirn (Konnektom ist die Gesamtheit aller Verbindungen im Nervensystem eines Lebewesens). Die Konnektomik ist ein relativ junges Forschungsgebiet, in dem man die neuronalen Verbindungen in Arealen des Gehirns möglichst vollständig rekonstruieren will, wobei das nicht nur die Rekonstruktion der anatomischen Struktur der Nervenzellen beinhaltet, sondern auch der Verbindungen zwischen den Synapsen. Da ein einzelnes Neuron mit bis zu tausenden anderen Neuronen verbunden ist, und die Nervenzellen noch dazu extrem dicht gepackt sind, ist dies ein schwieriges und vor allem extrem zeitaufwändiges Unterfangen.

    Neuronale Netzwerke konnten bisher in Biopsien von Hirngewebe vermessen werden, jedoch nicht über die Zeit weiterverfolgt werden, vielmehr mussten viele Kartierungen von Proben aus verschiedenen Gehirnen durchgeführt werden. Im Vergleich zu elektronenmikroskopischen Untersuchungen, die tausende Stunden beanspruchen, benötigt die Analyse- und Rekonstruktionsphase noch wesentlich länger. Um diese Darstellung überhaupt in absehbarer Zeit zu ermöglichen, werden zwei Analysestrategien verfolgt, einerseits, die Erhöhung der eingesetzten Analyseleistung, andererseits die Entwicklung neuer Algorithmen, um die Gehirngewebsdaten effizienter analysieren zu können.

    Gour et al. (2020) benutzten Methoden aus der Konnektomik und haben die Entwicklung von inhibitorischen neuronalen Schaltkreisen kartiert, und berichten von mehreren sehr präzisen Konstruktionsprinzipien beim Aufbau der neuronalen Netzwerke, wobei ihre Ergebnisse ermöglichen, die Veränderung der neuronalen Netzwerkstruktur mit der Zeit zu verfolgen und in Momenten festzuhalten, in denen ein Individuum wächst und sich an seine Umgebung anpasst. Dafür analysierte man dreizehn dreidimensionale Datensätze aus dem Cortex von Mäusen in verschiedenen Entwicklungsstadien: nach der Geburt, zu Zeitpunkten, die mit denen von Babys, Kindern, Jugendlichen und jungen Erwachsenen vergleichbar sind. Sie fokussierten dabei auf die Synapsen einer bestimmten Art von Nervenzellen, den Interneuronen, von denen bekannt ist, dass sie die Aktivität anderer Neuronen auf hochspezifische Weise hemmen. Dabei konnte man die Entwicklung der synaptischen Partnerwahl für diese besondere Arten von Nervenzellen verfolgen. Überraschenderweise folgten verschiedene Arten von Interneuronen sehr unterschiedlichen Zeitverläufen, wobei einige Interneurone sich mit ihren synaptischen Partnern bereits in den frühesten Stadien der untersuchten Schaltkreise entsprechend den Gehirnen von Babys vernetzten, mit einer Präferenz, die der synaptischen Vorliebe in Schaltkreisen von Erwachsenen ähnelt. Dies geschah als die ersten chemischen Synapsen in der grauen Substanz des Cortex gebildet wurden. Andere Interneurone zeigten starke Verbesserungen bei der Ziel- und Partnerwahl, die höchstwahrscheinlich durch die Entfernung falsch platzierter Synapsen verursacht wurden. In früheren Studien hatte man schon entdeckt, dass während der Gehirnentwicklung Synapsen nicht nur neu gebildet werden, sondern manche bestehenden Synapsen wieder vernichtet werden müssen. Diese Synapseneliminierung (Pruning) leistet dabei eine präzise und spezifische Funktion für die Bildung hemmender Schaltkreise. Es zeigte sich auch, dass eine wichtige Klasse von Interneuronen, die Kronleuchter-Neuronen (Chandelier neurons), von denen angenommen wird, dass sie erst in der frühen Adoleszenz vollständig etabliert sind, eine viel frühere und systematischere Innervierung, d. h. Vernetzung, ihrer synaptischen Partnerstrukturen zeigen als bisher bekannt.

    Literatur

    Berning, M., Boergens, K. M. & Helmstaedter, M. (2015). SegEM: Efficient Image Analysis for High-Resolution Connectomics. Neuron, doi: 10.1016/j.neuron.2015.09.003.
    Gour, Anjali, Boergens, Kevin M., Heike, Natalie, Hua, Yunfeng, Laserstein, Philip, Song, Kun, Helmstaedter, Moritz (2020). Postnatal connectomic development of inhibition in mouse barrel cortex. Science, doi:10.1126/science.abb4534.


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