Zusammenfassung: Eine neue Studie bestätigt das uralte Sprichwort „Übung macht den Meister“. Forscher nutzten modernste Technologie, um 73.000 Neuronen in Mäusen zu beobachten, während sie eine Aufgabe lernten. Sie fanden heraus, dass wiederholtes Üben die Nervenbahnen festigt und instabile Gedächtnisrepräsentationen in stabile umwandelt, was zu einer verbesserten Leistung und Beherrschung führt.
Wichtige Fakten:
- Wiederholtes Üben stärkt und stabilisiert die Nervenbahnen im Gehirn.
- Diese „Kristallisierung“ von Gedächtnisschaltkreisen verbessert die Genauigkeit und Automatik der erlernten Fähigkeiten.
- Die Studie nutzte innovative Lichtperlenmikroskopie, um neuronale Aktivität in Echtzeit zu visualisieren.pen_spark
Quelle: Rockefeller-Universität
„Übung macht den Meister“ ist laut einer neuen Studie von Forschern der Rockefeller University und der UCLA kein bloßes Klischee. Stattdessen ist es das Rezept für die Bewältigung einer Aufgabe, denn die wiederholte Wiederholung einer Aktivität festigt die Nervenbahnen in Ihrem Gehirn.
Wie sie in beschreiben Naturverwendeten die Wissenschaftler eine hochmoderne Technologie, die von Alipasha Vaziri von Rockefeller entwickelt wurde, um gleichzeitig 73.000 kortikale Neuronen in Mäusen zu beobachten, während die Tiere zwei Wochen lang eine bestimmte Aufgabe lernten und wiederholten.
Die Studie ergab, dass sich Gedächtnisdarstellungen in Arbeitsgedächtnisschaltkreisen von instabil in stabil verwandeln, was Aufschluss darüber gibt, warum die Leistung nach wiederholtem Üben präziser und automatischer wird.
„In dieser Arbeit zeigen wir, wie sich das Arbeitsgedächtnis – die Fähigkeit des Gehirns, Informationen zu speichern und zu verarbeiten – durch Übung verbessert“, sagt Vaziri, Leiter des Rockefeller-Labors für Neurologie und Biophysik.
„Wir gehen davon aus, dass diese Erkenntnisse nicht nur unser Verständnis von Lernen und Gedächtnis verbessern, sondern auch Auswirkungen auf die Behandlung von Gedächtnisstörungen haben werden.“
Herausforderungen vorstellen
Das Arbeitsgedächtnis ist für eine Vielzahl kognitiver Funktionen unerlässlich, und dennoch bleiben die Mechanismen, die der Gedächtnisbildung, -speicherung und -erinnerung zugrunde liegen und es uns ermöglichen, eine Aufgabe auszuführen, die wir bereits erledigt haben, ohne sie erneut erlernen zu müssen, über lange Zeiträume hinweg unklar.
Für die aktuelle Studie wollten die Forscher die Stabilität von Arbeitsgedächtnisrepräsentationen über die Zeit beobachten und welche Rolle diese Repräsentationen für die Fähigkeit spielen, die Aufgabe auf Befehl geschickt auszuführen.
Dazu versuchten sie, neuronale Populationen in Mäusen über einen relativ langen Zeitraum hinweg wiederholt aufzuzeichnen, während die Tiere lernten und zu Experten für eine bestimmte Aufgabe wurden.
Sie standen jedoch vor einer gewaltigen Herausforderung: Technische Einschränkungen erschwerten die Fähigkeit, die Aktivität einer großen Population von Neuronen im gesamten Gehirn in Echtzeit, über längere Zeiträume und in jeder Gewebetiefe im Kortex abzubilden.
Die UCLA-Forscher wandten sich an Vaziri, der Techniken zur Bildgebung des Gehirns entwickelt hat, die zu den einzigen Werkzeugen gehören, die in der Lage sind, den Großteil des Mauskortex in Echtzeit mit hoher Auflösung und Geschwindigkeit zu erfassen.
Vaziri schlug vor, Lichtperlenmikroskopie (LBM) einzusetzen, eine von ihm entwickelte Hochgeschwindigkeitstechnologie zur volumetrischen Bildgebung, die eine Aufzeichnung der Aktivität neuronaler Populationen von bis zu einer Million Neuronen in vivo mit zellulärer Auflösung ermöglicht – eine 100-fache Steigerung der Anzahl der Neuronen, die gleichzeitig aufgezeichnet werden können.
Neuronale Transformationen
In der aktuellen Studie verwendeten die Forscher LBM, um die zelluläre Aktivität von 73.000 Neuronen in Mäusen gleichzeitig in verschiedenen Tiefen des Kortex abzubilden und verfolgten die Aktivität derselben Neuronen über zwei Wochen, während die Tiere eine Geruchssequenz identifizierten, sich daran erinnerten und wiederholten .
Sie fanden heraus, dass sich die Schaltkreise des Arbeitsgedächtnisses veränderten, wenn die Mäuse die richtigen Sequenzen beherrschten. Anfangs waren die Schaltkreise instabil, aber als die Mäuse die Aufgabe wiederholt übten, begannen sich die Schaltkreise zu stabilisieren und zu verfestigen.
„Das bezeichnen wir als ‚Kristallisation‘“, sagt Vaziri. „Die Ergebnisse veranschaulichen im Wesentlichen, dass wiederholtes Training nicht nur die Fertigkeit verbessert, sondern auch zu tiefgreifenden Veränderungen in den Gedächtnisschaltkreisen des Gehirns führt, wodurch die Leistung präziser und automatischer wird.“
„Wenn man sich vorstellt, dass jedes Neuron im Gehirn einen anderen Ton erklingen lässt, änderte sich die Melodie, die das Gehirn erzeugt, wenn es die Aufgabe ausführt, von Tag zu Tag, wurde dann aber immer raffinierter und ähnlicher, je mehr Tiere das übten.“ Aufgabe“, fügt der korrespondierende Autor und UCLA Health-Neurologe Peyman Golshani hinzu.
Entscheidend ist, dass einige Aspekte dieser Entdeckungen erst durch die großflächigen und tiefen Gewebebildgebungsfähigkeiten von LBM möglich wurden. Zunächst verwendeten die Forscher die standardmäßige Zwei-Photonen-Bildgebung kleinerer neuronaler Populationen in den oberen Kortexschichten, konnten jedoch keine Hinweise auf eine Gedächtnisstabilisierung finden.
Doch nachdem sie LBM zur Aufzeichnung von über 70.000 Neuronen in tieferen kortikalen Regionen eingesetzt hatten, konnten sie die Kristallisation von Arbeitsgedächtnisdarstellungen beobachten, die mit der zunehmenden Beherrschung der Aufgabe durch die Mäuse einhergingen.
„In Zukunft könnten wir uns mit der Rolle verschiedener neuronaler Zelltypen befassen, die an der Vermittlung dieses Mechanismus beteiligt sind, und insbesondere mit der Interaktion verschiedener Arten von Interneuronen mit erregenden Zellen“, sagt Vaziri.
„Wir sind auch daran interessiert zu verstehen, wie Lernen umgesetzt wird und in einen neuen Kontext übertragen werden könnte – das heißt, wie das Gehirn von einer erlernten Aufgabe auf einige neue unbekannte Probleme verallgemeinern könnte.“
Über diese Neuigkeiten aus der Gedächtnisforschung
Autor: Katherine Fenz
Quelle: Rockefeller-Universität
Kontakt: Katherine Fenz – Rockefeller University
Bild: Das Bild stammt von Neuroscience News
Ursprüngliche Forschung: Offener Zugang.
„Volatile Arbeitsgedächtnisrepräsentationen kristallisieren sich mit der Praxis heraus“ von Alipasha Vaziri et al. Natur
Abstrakt
Mit zunehmender Übung kristallisieren sich flüchtige Arbeitsgedächtnisdarstellungen heraus
Das Arbeitsgedächtnis, der Prozess, durch den Informationen vorübergehend über einen kurzen Zeitraum gespeichert und manipuliert werden, ist für die meisten kognitiven Funktionen von wesentlicher Bedeutung.
Die Mechanismen, die der Erzeugung und Entwicklung neuronaler Repräsentationen im Arbeitsgedächtnis auf Bevölkerungsebene über lange Zeiträume zugrunde liegen, bleiben jedoch unklar.
Um diese Mechanismen zu identifizieren, trainierten wir hier kopffixierte Mäuse, eine olfaktorische verzögerte Assoziationsaufgabe durchzuführen, bei der die Mäuse Entscheidungen abhängig von der sequentiellen Identität zweier Gerüche trafen, die durch eine Verzögerung von 5 Sekunden getrennt waren.
Die optogenetische Hemmung sekundärer Motoneuronen während der Late-Delay- und Choice-Epochen beeinträchtigte die Aufgabenleistung der Mäuse stark.
Die mesoskopische Kalziumbildgebung großer neuronaler Populationen des sekundären motorischen Kortex (M2), des retrosplenialen Kortex (RSA) und des primären motorischen Kortex (M1) zeigte, dass in M2 viele Neuronen entstanden, die für die späte Verzögerungszeit selektiv sind, als die Mäuse die Aufgabe lernten.
Die Late-Delay-Dekodierungsgenauigkeit des Arbeitsspeichers verbesserte sich im M2 erheblich, nicht jedoch im M1 oder RSA, da die Mäuse zu Experten wurden.
Während der frühen Expertenphase schwankten die Arbeitsgedächtnisdarstellungen während der späten Verzögerungsepoche über Tage hinweg, während sich die Reiz- und Auswahldarstellungen stabilisierten.
Im Gegensatz zur Single-Plane-Layer-2/3-Bildgebung (L2/3) zeigte die gleichzeitige volumetrische Calcium-Bildgebung von bis zu 73.307 M2-Neuronen, einschließlich oberflächlicher L5-Neuronen, bei fortgesetzter Übung auch eine Stabilisierung der Late-Delay-Arbeitsgedächtnisdarstellungen.
Daher driften verzögerungs- und auswahlbezogene Aktivitäten, die für die Leistung des Arbeitsgedächtnisses wesentlich sind, während des Lernens und stabilisieren sich erst nach mehreren Tagen Expertenleistung.