Multi-dimensionale synaptische Plastizität: Von lokalen Lernregeln zu Netzwerkdynamik

Neurophysiologische Experimente der letzten Jahre stellen die Gültigkeit traditioneller Modelle synaptischer Plastizität in Frage. Das vorgeschlagene Forschungsprojekt hat deshalb zum Ziel, das Verständnis systembiologischer Prinzipien zu verbessern, die Lernprozessen in neuronalen Netzwerken zugrunde liegen. Insbesondere soll die Zustandsabhängigkeit synaptischer Plastizität und die Rolle bistabiler synaptischer Dynamiken bei der Entwicklung von Merkmalskarten und Gedächtnisbildung in enger Kooperation mit experimentellen Ansätzen untersucht werden. Von besonderer Bedeutung sind dabei Prozesse, die eine starke Abhängigkeit von der zeitlichen Struktur prä - und postsynaptischer Aktivität aufweisen. Es ist geplant, optimale zustandsabhängige Lernregeln aus informationstheoretischen Prinzipien abzuleiten. Über skalare synaptische Kopplungsstärken und Gleichgewichtsbetrachten hinaus sollen multi-dimensionelle Modelle synaptischer Langzeitplastiziät entwickelt werden. Zusätzlich zur Erforschung von Wechselwirkungen zwischen den Lerndynamiken mehrerer Variablen soll Metaplastizität studiert werden, bei der "verborgene dynamische Variablen'' auftreten, welche die synaptische Transmission nicht direkt beeinflussen, aber den Zustand der Synapse modulieren. Durch die Kombination multidimensionaler und zustandsabhängiger synaptische Plastizität auf verschiedenen Zeitskalen soll schliesslich das Erlernen von Netzwerkdynamik untersucht werden und erklärt werden, wie Lang- und Kurzzeitplastizität auf dieser Ebene zusammenarbeiten.