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Forschungsteam findet mithilfe von „digitalen Zwillingen“ bislang unbekannte Arbeitsteilung im Mausgehirn
Der visuelle Kortex ist der Teil des Gehirns, der unsere visuelle Wahrnehmung ermöglicht. Millionen von Nervenzellen, Neuronen genannt, verarbeiten dort Reize aus der Außenwelt. Dabei reagieren sie nur, wenn Objekte mit bestimmten Eigenschaften in unseren Blick geraten. Laut Lehrbuch gibt es zwei Typen. Beide sind auf Kanten, also scharfe Übergänge zwischen Hell und Dunkel spezialisiert.
Ein internationales Team mit Forschenden der Stanford University und der Universität Göttingen hat mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens nun in Mäusen Neuronen mit bislang unbekannter Arbeitsteilung gefunden. Sie reagieren auf unterschiedliche „räumliche Frequenzen“. Diese Muster entstehen durch Objekte, die sich von ihrem Hintergrund abheben. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift Nature Neuroscience veröffentlicht.
Für ihre Entdeckung nutzten die Forschenden tiefe neuronale Netzwerke als „digitale Zwillinge" der Maus-Neuronen. Diese Modelle können die Aktivität einzelner Neuronen vorhersagen und so systematisch untersuchen, welche Bilder die jeweiligen Zellen aktivieren. An der Entwicklung dieser „digitalen Zwillinge“ waren Forschende aus Göttingen maßgeblich beteiligt. „Die neuronalen Netze sind essenzielle Werkzeuge, um aus großen Datensätzen neue Eigenschaften zu entdecken – wie diese Detektoren", erklärt Prof. Dr. Fabian Sinz vom Institut für Informatik der Universität Göttingen. „Diese Neuronen sind keine Fantasie eines Modells", betont Prof. Dr. Alexander Ecker vom selben Institut. „Durch gezielte Experimente im realen Mausgehirn haben unsere Partner an der Stanford University die vorhergesagten Eigenschaften bestätigt.“
Jedes Neuron im visuellen Kortex ist für einen Bereich des Gesichtsfeldes zuständig. Es reagiert nur, wenn ein passender Reiz in „seinem“ räumlichen Ausschnitt erscheint, etwa eine Kante in Blickrichtung links oben. Dieser Zuständigkeitsbereich ist sein rezeptives Feld. Klassische Lehrbuchmodelle unterscheiden im Sehsystem zwei Typen von Neuronen: „Einfache Zellen“ werden angeregt, wenn eine Kante – also ein scharfer Übergang zwischen Hell und Dunkel – an einer bestimmten Position in ihrem rezeptiven Feld erscheint. „Komplexe Zellen“ reagieren ebenfalls auf Kanten, allerdings unabhängig von deren genauer Position, solange die Kante eine bevorzugte Orientierung besitzt. Beide Zelltypen sind somit auf Unterschiede in der Helligkeit spezialisiert.
Die neu entdeckten Neuronen besitzen ein zweigeteiltes rezeptives Feld: Ein Teilbereich reagiert auf Texturen. Das sind flexible Muster wie Wald im Hintergrund eines Fotos oder das Gefieder eines Vogels. Der andere Teil wird nur angeregt, wenn Muster präzise angeordnet sind, wie Mund und Nase in einem Gesicht. Entscheidend ist, dass beide Teile auf unterschiedliche „räumliche Frequenzen“ spezialisiert sind. Dabei beschreibt eine hohe Frequenz ein dichtes Muster mit feinen Details und scharfen Linien, eine niedrige dagegen ein grobes Muster mit größeren gleichmäßigen Flächen. „Klassische einfache und komplexe Zellen sind auf Kanten erster Ordnung eingestellt, die durch Helligkeitsunterschiede definiert sind“, fasst Prof. Dr. Andreas Tolias von der Stanford University zusammen. „Dagegen reagieren die zweigeteilten Neuronen, die wir gefunden haben, auf Kanten zweiter Ordnung – also Unterschiede in Textur oder räumlicher Frequenz. Das ist genau die Art von Hinweisen, die ein Objekt von seinem Hintergrund trennt.“
Prof. Dr. Alexander Ecker
Georg-August-Universität Göttingen
Institut für Informatik
Forschungsgruppe Neural Data Science
Goldschmidtstraße 1, 37077 Göttingen
Telefon: 0551 39-21272
E-Mail: alexander.ecker@uni-goettingen.de
Internet: https://eckerlab.org/
Prof. Dr. Fabian Sinz
Georg-August-Universität Göttingen
Institut für Informatik
Maschinelles Lernen
Goldschmidtstraße 1, 37077 Göttingen
Telefon: 0551 39-21256
E-Mail: sinz@cs.uni-goettingen.de
Internet: http://www.uni-goettingen.de/de/650403.html
Ding Z, Tran DT et al. Functional bipartite invariance in mouse primary visual cortex receptive fields. Nature Neuroscience (2026). https://doi.org/10.1038/s41593-026-02213-3
Hinweise zur Nutzung von Bildmaterial mit CC BY 4.0 Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
https://www.uni-goettingen.de/de/3240.html?id=8100 weitere Fotos
3D-Rekonstruktion von Neuronen aus elektronenmikroskopischen Daten, erstellt im Rahmen des Projekts ...
Quelle: Tyler Sloan, Quorumetrix Studio
Copyright: Tyler Sloan, Quorumetrix Studio
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Biologie, Informationstechnik
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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