Nathan Urban, Interimsprovost und Dr. Frederick A. Schwertz, Distinguished Professor of Life Sciences, und Robert Kass, Professor für Statistik und maschinelles Lernen, haben von der National Science Foundation (NSF) ein Stipendium in Höhe von 930.000 USD erhalten, um biologische und statistische neurowissenschaftliche Ansätze anzuwenden um ein besseres Gesamtverständnis darüber zu erhalten, wie Neuronen Informationen codieren. Die Forschung, die vom NSF im Rahmen des CRCNS-Programms (Collaborative Research in Computational Neuroscience) finanziert wird, ist Teil von Carnegie Mellons BrainHub, einer interdisziplinären Forschungsinitiative für Neurowissenschaften.

Das Gehirn enthält Milliarden von Neuronen, doch jedes Neuron ist keine identische Kopie des nächsten. Frühere Arbeiten aus Urbans Labor haben gezeigt, dass jedes einzelne Neuron auf seine eigene Art und Weise auf denselben Reiz reagiert. Die Carnegie Mellon-Forscher glauben, dass diese Vielfalt eine entscheidende Rolle bei der Berechnung von Informationen durch das Gehirn spielt.

"Lange Zeit haben wir die Bedeutung der Unterschiede zwischen Neuronen nicht erkannt. Wir dachten, es sei nur Rauschen", sagte Urban, der Mitglied der Fakultät für Biowissenschaften von Carnegie Mellon und der gemeinsamen Carnegie Mellon-Universität des Pittsburgh Centers ist für die neuronale Basis der Kognition (CNBC). "Aber die subtilen Nuancen spielen eine entscheidende Rolle für die Gehirnfunktion. Das Verständnis der Biologie dahinter könnte einen enormen Einfluss auf unser Verständnis der Art und Weise haben, wie das Gehirn Informationen berechnet."

Das aktuelle Stipendium umfasst eine Zusammenarbeit zwischen den Carnegie Mellon-Forschern und einer Gruppe unter der Leitung von Professor Alon Korngreen von der Bar Ilan University in Israel. Das internationale Team wird von Korngreen entwickelte biophysikalische Techniken verwenden, um hochdetaillierte Rechenmodelle der biologischen Mechanismen zu erstellen, die die neuronale Aktivität in einzelnen Zellen regulieren. Sie werden diese Daten mit Informationen kombinieren, die mithilfe statistischer und von Urban und Kass entwickelter Stimulusrekonstruktionstechniken gesammelt wurden. Diese zeigen Informationen darüber auf, wie sich die neuronale Aktivität auf die von Neuronen durchgeführten Berechnungen auswirkt, beispielsweise auf die Kodierung eines Stimulus. Durch die Kombination der beiden Techniken erhoffen sie sich neue Informationen darüber, wie sich die Neuronenbiologie auf die neuronale Berechnung auswirkt.

"Wir möchten verstehen, wie die Expression bestimmter Proteine, wie z. B. Ionenkanäle, die spezifischen Berechnungen reguliert, die von Neuronen durchgeführt werden. Diese Arbeit könnte Aufschluss darüber geben, wie relativ einfache Mutationen in diesen Proteinen zu dem Komplex führen können bei Gehirnerkrankungen beobachtete Defizite - das Feld der Neurowissenschaften in die Richtung zu treiben, einige Gehirnerkrankungen im Hinblick auf die zugrunde liegenden Defizite bei der Berechnung zu betrachten ", sagte Urban.

"Die Erforschung der biophysikalischen und statistischen Analyse von Neuronen verlief parallel", sagte Kass, der auch Fakultätsmitglied im CNBC ist. "Durch das Zusammenführen dieser Pfade können wir die biologischen Grundlagen, die der rechnerischen Kodierung eines Stimulus zugrunde liegen, viel besser verstehen."

Zur Verfügung gestellt von der Carnegie Mellon University