Eine der grundlegenden Fragen der Neurowissenschaften ist es, zu verstehen, wie Tiere, einschließlich Menschen, Gehirnsignale in koordinierte Bewegungen umsetzen. Normalerweise sendet das Gehirn Bewegungsanweisungen über "absteigende Neuronen" (descending neurons, DN) an den Körper, um sowohl einfache Reflexe als auch komplexe Verhaltensweisen zu steuern.
Die Untersuchung dieser DNs wird durch die einfache Tatsache erschwert, dass es so viele davon gibt und ihre Verbindungen komplex sind. Eine Maus hat zum Beispiel etwa 70.000 DNs, das menschliche Gehirn über eine Million.
Aufgrund ihres relativ einfachen Nervensystems ist die Essigfliege (Drosophila melanogaster) ein leichter zu studierendes Modell. Sie besteht aus etwa 1300 DN, kann aber dennoch komplexe Verhaltensweisen wie Gehen, Fliegen, Kämpfen und Balzverhalten zeigen. In Verbindung mit fortschrittlichen genetischen Werkzeugen macht diese Einfachheit die Fruchtfliege zu einem idealen Modell, um die neuronalen Grundlagen des Verhaltens zu untersuchen.
In der Vergangenheit haben Studien gezeigt, dass die Aktivität bestimmter DN, des sogenannten ’Kommando-Typs’, ausreicht, um komplette Verhaltensweisen zu erzeugen. Bei der Fruchtfliege können diese Neuronen das Vorwärtsgehen, die Flucht, die Eiablage oder Teile des Hochzeitstanzes steuern.
Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung von Pavan Ramdya von der EPFL hat nun herausgefunden, wie die DN der Fruchtfliege komplexe Verhaltensweisen orchestrieren. Genauer gesagt interessierten sie sich für die DNs vom Typ "Befehl", also jene Untergruppe von absteigenden Neuronen, von denen frühere Studien gezeigt haben, dass sie ausreichen, um komplette Verhaltensweisen zu steuern. Bei der Fruchtfliege steuern sie das Vorwärtsgehen, die Flucht, die Eiablage und Teile des Hochzeitstanzes des Insekts.
Laut der Studie handeln befehlsartige DNs nicht isoliert, sondern rekrutieren andere DN-Netzwerke, was zu einem besseren Verständnis dafür führt, wie einfache Gehirnbefehle zu koordinierten Handlungen führen können.
Die Forschung wurde von Jonas Braun und Femke Hurtak aus dem Team von Pavan Ramdya durchgeführt und in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.
Die Wissenschaftler interessierten sich dafür, was andere DNs tun, wenn ein kommandotypischer DN aktiv ist. Sie nutzten die Optogenetik - eine Technik, bei der Licht zur Steuerung von Neuronen eingesetzt wird -, um bestimmte Gruppen von kommandotypischen DNs bei Fliegen zu aktivieren. Sie konzentrierten sich auf drei Arten von DNs, die jeweils den Vorwärtsgang, die Antennenpflege und den Rückwärtsgang steuern. Indem sie die Aktivität anderer DNs im Gehirn während dieser Aktivierungen aufzeichneten, beobachteten sie, wie diese initialen Signale weitere Neuronen rekrutierten.
Um die Konnektivität zwischen diesen Neuronen zu verstehen, analysierte das Team das Konnektom im Gehirn der Fruchtfliege, d.h. einen Graphen der synaptischen Verbindungen zwischen Neuronen. Durch die Kartierung der Verbindungen identifizierten sie die Art und Weise, wie kommandotypische DNs mit anderen DNs interagieren.
Dieser Ansatz zeigte, dass kommandotypische DNs nicht isoliert agieren, sondern direkte erregende Verbindungen mit anderen DNs eingehen und so Netzwerke schaffen, die zusammenarbeiten, um komplexe Verhaltensweisen hervorzubringen. Beispielsweise rekrutiert der DN, der für das Vorwärtsgehen verantwortlich ist, ein größeres Netzwerk von DNs als diejenigen, die einfachere Verhaltensweisen wie das Putzen kontrollieren. Diese Netzwerke sind verhaltensspezifisch, wobei unterschiedliche Gruppen von Neuronen für unterschiedliche Verhaltensweisen aktiviert werden.
Die Wissenschaftler führten auch Experimente mit kopflosen Fliegen durch, um die Rolle dieser Netzwerke zu isolieren. Sie stellten fest, dass einige einfache Bewegungen auch ohne Netzwerke ausgeführt werden konnten, während komplexere Verhaltensweisen wie das Vorwärtsgehen und die Fellpflege ein komplettes DN-Netzwerk im Gehirn erforderten.
Diese Forschung schafft einen neuen Rahmen, um zu verstehen, wie Gehirnsignale in Handlungen umgewandelt werden: Anstatt dass Neuronen als einfache Steuerzentren fungieren, werden die meisten Verhaltensweisen durch die Handlungen größerer Netzwerke orchestriert. Dieses Modell kann für die Entwicklung besserer Robotersteuerungen verwendet werden und uns sogar helfen, motorische Störungen beim Menschen zu verstehen.
