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"Neuronen wollen ihre Partner finden und sich über Netzwerke miteinander verbinden. Die Herausforderung für uns Wissenschaftler besteht darin, die einzelnen Verbindungen im Modell sichtbar und nachvollziehbar zu machen", erklärt Studienleiter Bikbaev. Die Wissenschaftler haben für ihre Experimente Nervenzellen aus Rattengehirnen isoliert und auf Chips - so genannten Multielektrodenarrays - wachsen lassen. Mit Hilfe der Elektroden auf dem Chip können sie einerseits die elektrische Aktivität der Neuronen messen und sehen, welche Nervenzellen aktiv sind und miteinander in Kontakt stehen. Andererseits ermöglicht der Chip, die Nervenzellen mit elektrischen Reizen gezielt zu beeinflussen. Bikbaev erläutert: "Nervenzellen kann man im Gehirn nie isoliert von anderen Einflüssen betrachten. In unserem Modell tun wir doch genau das. Diese Vereinfachung ist dabei für uns vorteilhaft, weil wir alle Einflussfaktoren kennen und berücksichtigen können."
Verbindungen von Nervenzellen sind nicht statisch, sondern - abhängig von ihrer Aktivität - ständigen Änderungen unterworfen. Die extrazelluläre Matrix ist eine Substanz, die die Nervenzellen "mantelartig" umgibt und die Stabilisierung von Netzwerken ermöglicht. In der Studie gelang es dem Magdeburger Team, die Verbindungen von Neuronen zurückzusetzen und neue Verknüpfungen zu erschaffen: Die Forscher bauten dafür die vorhandene extrazelluläre Matrix um die Nervenzellen herum mit einem Enzym ab und konnten so das erneute Reifen der neuronalen Netzwerke beobachten. Die "entmantelten" Neuronen-Netze werden zwar aktiver, sind jedoch auch weniger anfällig für Übererregungen wie sie bei epileptischen Anfällen auftreten.
Anwenden lassen sich die Ergebnisse des Forscherteams in zweierlei Hinsicht: Zum einen können Medikamente preiswerter auf Nebenwirkungen getestet werden, wenn die Wirkungsweise von Substanzen auf Nervenzellen mit Hilfe von Chips geprüft wird. Zum anderen lassen sich damit Gehirn-Computer-Schnittstellen weiterentwickeln, indem Interaktionen quantifiziert werden können und erkennbar ist, wie Signale ver- beziehungsweise entschlüsselt werden.
NUR / physio.de
GehirnNervenStudie
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