Seit fast einem Jahrhundert wissen Wissenschaftler, dass die menschliche Großhirnrinde aus verschiedenen Teilen besteht, die unterschiedliche Körperbewegungen steuern. Diese grundlegende Entdeckung geht auf die 1930er Jahre zurück, als Neurochirurginnen und Neurochirurgen elektrische Stimulation einsetzten, um die Entsprechung zwischen kortikalen Regionen und Körperteilen zu kartieren.
Aber lassen sich diese Regionen in noch kleinere funktionelle Komponenten unterteilen? Forscher vermuten schon lange, dass die kortikalen Einheiten, die für die spezifischen Bewegungen des Körpers verantwortlich sind, komplexer sind als einfache Platten in der Großhirnrinde. Studien haben verschiedene Arten von Neuronen identifiziert, die in mehreren Schichten im Neocortex gestapelt sind, ohne jedoch eine klare Vorstellung davon zu haben, wie diese Neuronen interagieren, um eine bestimmte Bewegung auf der Ebene der Gehirnnetzwerke zu erzeugen.
Eine neue Studie der EPFL, der Universität Cambridge und der Universität Kumamoto hat mit Hilfe fortschrittlicher optischer und genetischer Techniken aufgedeckt, dass eine Bewegungseinheit im Neocortex separate neuronale Module enthält, die jeweils in verschiedenen Bereichen lokalisiert sind, die traditionell der Planung, Ausführung und Erkennung von Bewegungen zugeordnet wurden. Wichtiger noch: Diese Module verändern sich und passen sich an, wenn Fertigkeiten erlernt werden, was einen neuen Rahmen für das Verständnis liefert, wie das Gehirn die motorische Kontrolle verfeinert.
Die Studie wurde von Keita Tamura, Pol Bech und Carl Petersen vom Brain Mind Institute der EPFL durchgeführt. Keita Tamura steuerte auch Beiträge von der Universität Cambridge und der Universität Kumamoto bei. Die Studie wurde in Current Biology veröffentlicht.
Horizontales Netzwerk vs. vertikale Säulen
Die Forscherinnen und Forscher untersuchten die Bewegungskontrolle bei Mäusen durch eine Kombination aus Optogenetik (eine Technik, bei der die neuronale Aktivität mithilfe von Licht gesteuert wird), kortikaler Hochgeschwindigkeitsbildgebung und auf maschinellem Lernen basierender Bewegungsverfolgung. Mit diesem Ansatz konnten sie selektiv verschiedene Arten von Neuronen aktivieren und beobachten, wie die daraus resultierenden Signale durch das Gehirn reisen, um Bewegungen auszulösen.Um zu testen, ob die räumlich ausgedehnte Bewegungseinheit der Hirnrinde in kleinere Elemente zerlegt werden kann, kartografierten die Forscherinnen und Forscher zunächst den Ort, an dem die erregenden kortikalen Neuronen die Mundbewegungen global kontrollieren. Anschließend stimulierten sie selektiv verschiedene Arten von Neuronen.
Die Ergebnisse waren überraschend: Anstatt gleichmäßig verteilt zu sein, kontrollieren verschiedene Neuronentypen die Bewegung aus unterschiedlichen, getrennten Unterregionen innerhalb der erweiterten Bewegungseinheit. Diese Unterregionen bilden ein horizontales Netzwerk von spezialisierten Modulen, was die gängige Vorstellung in Frage stellt, dass die Hirnrinde in vertikalen Spalten organisiert ist.
Stattdessen legt die Studie nahe, dass eine kortikale Bewegungseinheit eine modularere, horizontal verteilte Organisation aufweist, bei der spezifische Module neuronaler Art dynamisch über verschiedene Regionen der Hirnrinde hinweg interagieren.
Das Gehirn reorganisiert sich und passt sich an.
Bei der Untersuchung der Mundbewegungen von Mäusen fanden die Forscherinnen und Forscher beispielsweise heraus, dass es innerhalb der ausgedehnten kortikalen Einheit, die die Mundbewegungen steuert, kleinere Gruppen von Neuronen gibt, die jeweils aus einem spezifischen Neuronentyp bestehen. Und selbst wenn jeder Neuronentyp gleichmäßig verteilt ist, bilden sie funktionelle Cluster in separaten kortikalen Regionen, die an der Planung, Ausführung oder Erkennung von Bewegungen beteiligt sind. Tatsächlich richtete sich die Aktivität in diesen Clustern ständig auf eine dieser kortikalen Regionen für die Ausführung von Bewegungen.Dies stellt die Vorstellung in Frage, dass das Gehirn Bewegungen in klaren, vertikalen Spalten verarbeitet. Die Studie legt vielmehr ein flexibleres, horizontal vernetztes System nahe, in dem verschiedene Gruppen von Neuronen für eine bestimmte Funktion zusammenarbeiten.
Darüber hinaus stellten die Forscherinnen und Forscher fest, dass sich einige dieser Module, während die Mäuse neue motorische Fähigkeiten erlernten, auf andere kortikale Bereiche ausdehnten. Dies legt nahe, dass Lernfähigkeiten die Wiederherstellung von Verbindungen zwischen diesen neuronalen Modulen beinhalten. Mit anderen Worten: Das Gehirn "verbessert" sich bei einer Bewegung nicht nur, sondern reorganisiert sich auch, um die Kontrolle zu optimieren.
Diese Entdeckung hat weitreichende Auswirkungen. Zu verstehen, wie motorische Einheiten strukturiert sind und wie sie sich beim Lernen verändern, könnte Forscherinnen und Forschern helfen, bessere Therapien für Krankheiten wie Schlaganfälle oder Hirnverletzungen zu entwickeln. Wenn es den Wissenschaftlern gelingt, herauszufinden, wie ein Netzwerk von Modulen seine Funktion kompensieren könnte, wenn ein Modul seine Funktion verliert, könnten sie in der Lage sein, wirksamere und präzisere Rehabilitationstherapien zu entwickeln, die z. B. die verlorene motorische Funktion potenziell wiederherstellen.
