6 TEIL B Einleitung

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Im vorangegangenen Abschnitt dieser Arbeit wurde an Hand numerischer Simulationen eines neuronalen Netzwerks der Einfuß von top-down Prozessen auf die neuronale Aktivität zweier reziprok verbundener Areale untersucht. Eine wichtige Rolle spielte hierbei die Analyse der zeitlichen Dynamik neuronaler Aktivität und der Synchronisation zwischen Neuronenpopulationen in unterschiedlichen Frequenzbereichen. Hier zeigte sich ein differentieller Effekt von top-down Signalen auf die oszillatorische Synchronisation neuronaler Aktivität in distinkten hoch- und tieffrequenten Frequenzbereichen.

Im Zentrum des folgenden Abschnitts dieser Arbeit steht die Untersuchung solcher oszillatorischen Synchronisation neuronaler Aktivität am wachen, sich frei verhaltenden Tier. Finden sich diese oszillatorischen Synchronisationsphänomene unter möglichst natürlichen Verhaltensbedingungen im Kortex wacher Tiere? Lassen sich entsprechende hoch- und tieffrequente Frequenzbänder an Hand objektiver und funktionaler Kriterien experimentell bestätigen?

6.1 Synchronisation als neuronaler Code

Eine große Anzahl klassischer neurophysiologischer Experimente, die wesentlich zu unserem heutigen Verständnis der funktionellen Organisation neuronaler Systeme beigetragen haben, untersuchte den Einfluß experimenteller Variablen wie sensorischer Reize, motorischen Verhaltens oder der Aufmerksamkeit des untersuchten kognitiven Systems auf die mittlere Aktivität einzelner Neurone. Diese Experimente beruhen auf der Annahme, daß die mittlere Feuerrate von Neuronen einen für die Funktion des Kortex relevanten repräsentationalen Code darstellt. Grundlegende integrative Eigenschaften von Nervenzellen sowie der große Erfolg von Studien, in denen eine Korrelation zwischen Feuerrate und experimenteller Variable demonstriert werden konnte, bestätigt die hohe Plausibilität der Annahme von Feuerraten als einem neuronalen Code (deCharms und Zador, 2000).

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Diesem Paradigma eines Ratencodes steht eine der im vergangenen Jahrzehnt wohl vieldiskutiertesten Hypothesen gegenüber oder zur Seite, wonach die zeitliche Synchronisation von Aktionspotentialen mehrerer Neurone einen für die Funktion des Kortex relevanten neuronalen Code darstellt. Der Frage, ob die Synchronisation neuronaler Aktivität vom Gehirn generell als funktional relevanter Code genutzt wird, schließt sich direkt die Frage an, welche Information durch solch einen Synchronisationscode codiert wird. Gemäß einer klassischen Hypothese, welche mit dem Begriff der „synfire chain“ assoziiert wurde, könnte die Synchronisation von Neuronengruppen lediglich die Stabilität der Informationsweiterleitung über mehrere synaptische Stationen verbessern, ohne daß diese Synchronisation andere Informationen als etwa die mittlere Feuerrate einzelner Neurone repräsentiert (Abeles et al., 1993;Abeles, 1991;Prut et al., 1998;Seidemann et al., 1996;Singer, 1995). Nach einer anderen besonders kontrovers diskutierten Hypothese über die funktionale Bedeutung eines solchen Synchronisationscodes, könnte die Synchronisation neuronaler Aktivität einen relationalen Code darstellen, welcher globale Relationen repräsentationaler Inhalte abbildet (Konig und Engel, 1995;Singer, 1999;Singer und Gray, 1995;von der Malsburg, 1981). Gemäß dieser Hypothese würden etwa im visuellen System Neuronenpopulationen, die Teile eines sich im visuellen Feld befindlichen Objektes repräsentieren ihre Aktionspotentiale synchronisieren, wohingegen sich keine Synchronisation der neuronalen Aktivität zeigt, wenn die entsprechenden Repräsentationen keine Teile eines gemeinsamen Objektes darstellen.

Um die Hypothese eines Synchronisationscodes experimentell zu überprüfen, wurden in den vergangenen Jahren verstärkt experimentelle Techniken eingesetzt, welche die simultane Untersuchung der Aktivität mehrerer Neurone ermöglichen. Zu diesen Methoden gehört etwa die simultane extra- oder intrazelluläre Ableitung mehrerer einzelner Neurone oder die Ableitung von Signalen welche die summierte Aktivität von Neuronenpopulationen widerspiegeln. Zu diesen Summationssignalen gehört etwa die Mulit-Unit-Aktivität (MUA), das lokale Feldpotential (LFP) das Elektroenzephalogramm (EEG) oder das Magnetenzephalogramm (MEG). Mittlerweile haben eine Vielzahl von Studien unter Verwendung solcher Methoden in unterschiedlichen Spezies, kortikalen Systemen und experimentellen Paradigmen die zeitlich präzise Synchronisation neuronaler Aktivität und deren Korrelation mit sensorischen Reizen, motorischem Verhalten oder auch relationalen Stimuluseigenschaften nachgewiesen (Castelo-Branco et al., 2000;deCharms und Merzenich, 1996;Eckhorn, 1994;Gray et al., 1989;Hatsopoulos et al., 2001;Konig und Engel, 1995;Murthy und Fetz, 1992;Riehle et al., 1997;Rodriguez et al., 1999;Singer, 1999). Ein eindrücklicher Befund, der sich vielfach in verschiedensten Paradigmen wiederfindet, ist, daß die Synchronisation neuronaler Aktivität im Zeitverlauf nicht zufällig verteilt ist, sondern oszillatorisch in einem hochfrequenten als Gamma-Band bezeichneten Frequenzbereich über 30 Hz auftritt.

Die Untersuchung der Funktion solcher hochfrequenter oszillatorischer Synchronisationen war im vergangenen Jahrzehnt Gegenstand einer großen Anzahl neurowissenschaftlicher Studien, und obwohl diese Studien mittlerweile eine Vielzahl experimenteller Evidenzen zur Unterstützung der Hypothese eines Synchronisationscodes zusammengetragen haben, stellt die Frage der funktionellen Relevanz solcher Synchronisationsphänomene bis heute eine der kontrovers diskutiertesten neurowissenschaftlichen Fragen dar (Shadlen und Movshon, 1999;Singer, 1999).

6.2 Probleme bisheriger Studien

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Obwohl die Vielzahl der in jüngster Zeit durchgeführten Untersuchungen zum Auftreten hochfrequenter oszillatorischer Synchronisation neuronaler Aktivität unser Verständnis dieser Phänomene wesentlich vorangebracht hat, so offenbaren sich doch im genaueren Studium dieser Studien einige wichtige methodologische Charakteristika, welche die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zwischen Studien und ihre Übertragbarkeit auf wache sich verhaltende kognitive Systeme einschränken.

6.2.1 Inhomogenität verwendeter Bänder

In der Beschreibung solcher Synchronisationsphänomene greifen die meisten Studien auf die in der EEG-Nomenklatur gebräuchliche traditionelle Taxonomie von Frequenzbereichen zurück. Da diese oszillatorischen Phänomene typischerweise in einem Frequenzbereich über 30 Hz beobachtet werden, hat sich für diese Synchronisationen gemeinhin die zusammenfassende Beschreibung als „Gamma-Synchronisationen“ durchgesetzt. Bereits der Vergleich einiger Studien zeigt jedoch, welche methodologischen Probleme durch eine solche Nomenklatur verdeckt werden. So wird deutlich, daß verschiedene Autoren keinesfalls auf eine gemeinsame Definition eines Frequenzbands Bezug nehmen, sondern daß die entsprechenden Analysen vielmehr auf sehr unterschiedlichen Frequenzbereichen basieren.

Abbildung 18 : Grafische Darstellung der in zehn exemplarisch ausgewählten Studien verwendeten hochfrequenten Frequenzbänder.

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So findet sich z.B. für die Breite der untersuchten Frequenzbänder ein großes Spektrum von sehr schmalen bis hin zu sehr breiten Frequenzbändern: 37-43 Hz (Miltner et al., 1999), 35-45 Hz (Llinas und Ribary, 1993;Rodriguez et al., 1999), 32-48 Hz (Fell et al., 2001), 39-63 Hz (Fries et al., 1997), 30-70 Hz (Tallon-Baudry et al., 1997), 35-80 Hz (Brosch et al., 1997;Kruse und Eckhorn, 1996), 15-75 Hz (Destexhe et al., 1999), 40-120 Hz (Chrobak und Buzsaki, 1998), 20-100 Hz (von Stein et al., 2000), 8-100 Hz (Ohl et al., 2001). Die große Unterschiedlichkeit der in diesen zehn exemplarisch ausgewählten Studien verwendeten Frequenzbänder ist in Abbildung 18 dargestellt. Ebenso wie die Breite des untersuchten Frequenzbereichs zwischen verschiedenen Studien stark variiert, zeigt sich auch eine große Streuung der diese Bänder begrenzenden Start- und Stopfrequenzen. Interessanterweise stellt für viele Studien die Wahl des zu analysierenden Frequenzbandes nicht eine Konsequenz der Analyse der experimentellen Daten dar, sondern beruht vielmehr auf einer a priori Einschätzung, welches Frequenzband als interessant bewertet wird.

In der Konsequenz referiert der Begriff „Gamma-Synchronisation“ also nicht auf eine gemeinsame Definition, sondern vielmehr auf ein inhomogenes Spektrum an verwendeten Definitionen und Frequenzbereichen.

6.2.2 Maxima oder Bänder?

Ein weiterer methodologischer Aspekt, der die Vergleichbarkeit von Ergebnissen einschränkt, ist die Uneinheitlichkeit der Parametrisierung der untersuchten oszillatorischen Synchronisationsphänomene. So wird in machen Studien zwar ein bestimmtes Frequenzband analysiert, für die Parametrisierung der Ergebnisse jedoch nur die Frequenzkomponente mit einem maximalen Effekt in Betracht gezogen (Brosch et al., 1997;Rodriguez et al., 1999). Andere Autoren wiederum parametrisieren die zu untersuchenden Synchronisationsphänomene durch Mittelung der Effekte über das gesamte zu analysierende Frequenzband (Fries et al., 1997;Kruse und Eckhorn, 1996;Miltner et al., 1999). Eine deskriptive Beschreibung der Frequenzverteilung der untersuchten Synchronisationsphänomene sucht man in den meisten Studien jedoch vergeblich.

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Durch die hohe Variabilität der zu Grunde gelegten Frequenzbänder und die Unterschiede in der Parametrisierung von Synchronisationsphänomenen wird sowohl die qualitative als auch quantitative Vergleichbarkeit verschiedener Studien eingeschränkt.

6.2.3 Anästhesierte Versuchstiere

Ein Großteil der Studien, welche die hochfrequente Synchronisation neuronaler Aktivität untersuchen, wurde am Kortex anästhesierter Versuchstiere durchgeführt. Insbesondere das visuelle System anästhesierter Katzen gehört hierbei zu den am besten untersuchten und charakterisierten sensorischen Systemen. Solche experimentellen Paradigmen bieten den Vorteil gut kontrollierbarer und langfristig stationärer Versuchsbedingungen weisen jedoch auch entscheidende Nachteile auf.

So kommen während solcher Experimente inhalative oder intravenöse Anästhetika zum Einsatz, die potentiell die zu untersuchenden Synchronisationsphänomene beeinflussen und verfälschen. Darüber hinaus ist insbesondere durch EEG-Untersuchungen am Menschen bekannt, daß die Vigilanz einen großen Einfluß auf die zeitliche Struktur kortikaler Aktivität hat. Gilt das abschließende Interesse solcher Untersuchungen doch dem Verständnis der neuronalen Mechanismen und Funktion des wachen Kortex, so wird deutlich, daß der Transfer experimenteller Befunde am anästhesierten Kortex auf die Funktionsweise des wachen Systems mit Skepsis beurteilt werden muß.

6.2.4 Stimulationsparadigmen

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Experimentelle Paradigmen, in denen am visuellen System wacher Versuchstiere gearbeitet wird, greifen typischerweise auf Fixationsparadigmen zurück. Das Versuchstier muß den Blick möglichst konstant auf einen Fixationspunkt richten, während im peripheren Gesichtsfeld visuelle Stimuli präsentiert werden.

Obwohl durch solche Fixationsparadigmen eine gute Kontrolle der visuellen Stimulation gewährleistet werden kann, ist bekannt, daß auch unter solchen Fixationsbedingungen keine vollständige Ruhe der Okkulomotorik vorliegt, sondern vielmehr eine Vielzahl von sogenannten Mikrosakkaden nachgewiesen werden kann. Kürzlich wurde gezeigt, daß solche Mikrosakkaden einen starken Einfluß auf die zeitliche Struktur neuronaler Aktivität im primären visuellen Kortex haben (Martinez-Conde et al., 2000;Martinez-Conde et al., 2002). Über diesen direkten Einfluß des Paradigmas auf die neuronale Aktivität hinaus, stellen Fixationsparadigmen intuitiv keine dem natürlichen Verhaltenskontext eines Versuchstieres ähnlichen Bedingungen dar. Sollen kortikale Synchronisationsphänomene am wachen Tier unter möglichst natürlichen Bedingungen untersucht werden, so sollten Stimulationsparadigmen gewählt werden, die dem Verhaltensrepertoir des entsprechenden Versuchtieres besser angepaßt sind.

6.3 Fragestellung

Die im ersten Abschnitt dieser Arbeit untersuchten Synchronisationsphänomene und die beschriebenen Probleme bisheriger Studien zur oszillatorischen Synchronisation neuronaler Aktivität motivieren die beiden zentralen Fragestellungen der in diesem Abschnitt vorgestellten experimentellen Studie.

6.3.1 Fragestellung 1: Frequenzverteilung

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Findet sich im Kortex wacher, sich verhaltender Versuchtiere unter möglichst natürlichen Versuchsbedingungen eine oszillatorische Synchronisation neuronaler Aktivität? Welche Frequenzverteilung zeigt diese Synchronisation?

6.3.2 Fragestellung 2: Funktionelles Band

Welches Frequenzband läßt sich durch Anwendung eines objektiven und funktionellen Kriteriums in der Analyse kortikaler Aktivität definieren ohne a priori ein Frequenzband vorauszusetzen?


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