Hippocampus CA1-Hub bewahrt vergangenes Wissen

Technik und Auswirkungen

György Buzsáki betonen, dass dieses Schaltplan-Blueprint wichtige Hinweise auf Schaltkreisversagen bei der Alzheimer-Krankheit liefert und gleichzeitig einen biologischen Vorlage bietet, um das „katastrophale Vergessen" in KI-Netzwerken der nächsten Generation zu beheben, sodass diese sich kontinuierlich aktualisieren können, ohne alte Daten zu überschreiben.

Quelle: NYU Langone. Das Gehirn kann möglicherweise einige Zellen wiederverwenden, um viele verschiedene Erinnerungen zu speichern, ohne diese zu vermischen oder ältere Erinnerungen zu löschen, wie eine neue Studie an Mäusen nahelegt.

Unter der Leitung von Forschern des NYU Langone Health ergab die Studie, dass etwa einer von vier Gedächtniszellen in einem Gehirnareal namens Hippocampus als gemeinsamer „Hub" fungiert, der eingehende und ausgehende Signale verbindet. Ein Bericht über diese Ergebnisse wurde am 13. Mai online in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.

Was die Studie zeigt

Wissenschaftler haben sich seit langem gefragt, wie das Gehirn gleichzeitig flexibel genug sein kann, um neue Informationen zu lernen, und stabil genug, um vergangenes Wissen nicht zu vergessen.

Um dieses Rätsel zu lösen, konzentrierten sich die Forscher auf eine Kette verbundener Areal, die den Hippocampus – der tief im Gehirn liegt und hilft, neue Erfahrungen in Erinnerungen zu organisieren – mit dem Neokortex, der äußeren Schicht des Gehirns, der Langzeitinformationen speichert, verbindet.

Dazu gehörten das Cornu Ammonis 3 (CA3), ein hippocampales Areal, das schnell verändernde Informationen übermittelt; das Cornu Ammonis 1 (CA1), ein hippocampales Areal, das als zentraler Hub fungiert; sowie der retrospleniale Kortex, der eine Schlüsselrolle bei der Navigation und der Rekonstruktion von Szenen spielt.

Was die Studie zeigt

Das Team stellte fest, dass eine Minderheit der CA1-Zellen im Hippocampus (Neuronen) die meisten eingehenden Signale von CA3 überträgt. Anschließend feuern dieselben Zellen, wenn CA1 Signale an die retrospleniale Rinde sendet, in einem anderen Muster ab und bilden so einen separaten Ausgangskanal.

Auf diese Weise bleiben eingehende und ausgehende Nachrichten getrennt, obwohl sie viele derselben Neuronen wiederverwenden – ähnlich wie ein elektronischer Vermittlungsschalter, der zahlreiche Gespräche gleichzeitig ohne Kreuzverbindungen steuern kann.

Diese Konfiguration könnte es der retrosplenialen Rinde ermöglichen, die Stabilität ihrer Karte aufrechtzuerhalten, während die beiden anderen Regionen weiterhin aus Erfahrungen lernen. „Unsere Ergebnisse tragen dazu bei zu erklären, wie Gedächtnis sowohl formbar als auch beständig sein kann", sagte Joaquín Gonzalez, PhD, Co-Autor der Studie und Postdoktorand am Department of Psychiatry der NYU Grossman School of Medicine.

Was die Studie zeigt

Indem das Gehirn anstatt neue Zellen zu aktivieren, die gleichen Zellen gemeinsam feuern lässt, kann es Informationen organisieren und ältere Gedächtnisinhalte schützen.

Zusätzliche Befunde zeigten, dass die wichtigsten CA1-Neuronen, die die tagsüber stattfindende Kommunikation steuern, auch nachts während des Schlafs in sogenannten scharfen Wellenrillen (sharp-wave ripples) aktiv bleiben.

Da derselbe Zellkern sowohl die tagtägliche Verarbeitung als auch die nächtliche Wiederabspielung übernimmt, bleibt der Weg vom Hippocampus zum Kortex offen und trägt dazu bei, Gedächtnisinhalte zu festigen. „Unsere Studie zeigt, wie Lernen und Gedächtniskonsolidierung im selben Netzwerk koexistieren können", sagte Mihály Vöröslakos, MD, PhD, Mitautor der Studie und Postdoktorand im Fachbereich Neurowissenschaften der NYU Grossman School of Medicine. „Unsere Entdeckung wurde erst möglich, weil wir zum ersten Mal in der Lage waren, Hunderte einzelner Neuronen gleichzeitig in allen Schlüsselregionen bei Tieren aufzuzeichnen, die sich natürlich bewegten." „Unsere Entdeckung eines ‚Gedächtnis-Schaltplans' tief im Hippocampus könnte Hinweise darauf liefern, wie Gedächtnisnetzwerke bei der Alzheimer-Krankheit und anderen Zuständen versagen, die die Fähigkeit des Gehirns beeinträchtigen, Ereignisse zu erinnern und Orte zu finden", sagte Zhe S.

Technik und Auswirkungen

Chen, PhD, Co-Seniorentor der Studie und Professor an den Abteilungen für Psychiatrie und Neurowissenschaften der NYU Grossman School of Medicine. Im Rahmen der Studie trainierten das Forschungsteam sechs Mäuse, auf einer geraden Strecke hin und her zu laufen, wobei an beiden Enden Wasserbelohnungen bereitgestellt wurden.

Während die Tiere erkundeten, zeichneten die Wissenschaftler mit Hochdichte-Elektroden die Aktivität von Hunderten Neuronen gleichzeitig auf. Zudem verfolgten sie die Positionen der Nagetiere, um jede einzelne Spike-Aktivität im Gehirn mit dem Verhalten der Maus in diesem Moment zu korrelieren.

Das Team suchte danach, um gemeinsame Aktivitätsmuster zwischen den Regionen zu identifizieren und zu untersuchen, wie Signale aus CA3 durch CA1 transformiert werden, bevor sie den retroplenalen Kortex erreichen.

Was die Studie zeigt

In zusätzlichen Sitzungen zeichneten die Forscher die Mäuse während des Schlafs auf und stellten fest, dass die Wachmuster im Hippocampus und zwischen Hippocampus und Neokortex mehrfach, jedoch unterschiedlich, wiederholt wurden.

Nach Ansicht der Autoren könnten diese Erkenntnisse dazu beitragen, eine wesentliche Herausforderung für Werkzeuge der künstlichen Intelligenz zu bewältigen, die dazu neigen, beim Training an neuen Aufgaben das Gelernte zu „vergessen". „Unsere Forschung zeigt, wie das Säugetiergehirn Erinnerungen während des Lernens schützen kann, und könnte damit einen biologischen Bauplan für die Entwicklung von KI-Technologien der nächsten Generation liefern, die sich kontinuierlich aktualisieren können, ohne dabei bereits erworbene Informationen zu überschreiben", sagte György Buzsáki, MD, PhD, Co-Seniorautor der Studie, Biggs-Professor für Neurowissenschaften an der NYU Grossman School of Medicine und Mitglied des Instituts für translationale Neurowissenschaften der NYU Langone.

Dr. Buzsáki, der zudem Mitglied der Abteilung für Neurologie der NYU Grossman School of Medicine ist, erklärte, dass die Forscher in ihrem nächsten Schritt untersuchen wollen, ob ähnliche schalttafelartige Kanäle auch in anderen Gedächtnisschaltungen vorkommen. Da die Studie an Mäusen in einer kontrollierten Umgebung durchgeführt wurde, warnte Dr.

Technik und Auswirkungen

Buzsáki davor, definitive Schlüsse über Vorgänge in natürlicheren Umgebungen oder im menschlichen Gehirn zu ziehen. Forschungsfrderung: Die Studie wurde durch Zuschsse der National Institutes of Health (RF1DA056394, P50MH132642, R01MH122391 und U19NS107616) finanziert.

Neben den rzten Gonzalez, Vrslakos, Chen und Buzski waren weitere Forscher des NYU Langone-Konsortiums an der Studie beteiligt: Deren Aykan, Nina Soto, PhD, Noam Nitzan, PhD, Rachel Swanson, PhD und Mursel Karadas, PhD. Beantwortete Schlsselfragen: A: Indem sie den Rhythmus verndern, anstatt die Zellen selbst zu verndern.

Das Team von NYU Langone hat entdeckt, dass der Hippocampus wie ein elektronischer Vermittlungsapparat funktioniert: dieselben Kernneuronen verarbeiten sowohl eingehende als auch ausgehende Signale, feuern jedoch fr jeden Kanal in vllig unterschiedlichen Mustern, wodurch die Datenleitungen getrennt bleiben und bestehendes Wissen geschtzt wird.

Technischer Hintergrund

A: Um herauszufinden, wie Erinnerungen dauerhaft in den Langzeitgedchtnisspeicher integriert werden.

Durch die Verfolgung der Mäuse während des Schlafs stellten die Forscher fest, dass dieselben Hub-Zellen, die tagsüber aktiv sind, auch nachts weiterarbeiten und die Ereignisse des Tages während der scharfwellenartigen Ripples (sharp-wave ripples) wiederholen, um Informationen vom vorübergehenden Hippocampus in den langfristigen Neokortex zu übertragen.

A: Durch die Lösung des großen KI-Fehlers, bekannt als katastrophales Vergessen.

Technik und Auswirkungen

Aktuelle KI-Tools neigen dazu, ihre früheren Trainingsdaten vollständig zu löschen, wenn sie eine neue Aufgabe erlernen; doch der Einsatz dieses neu entdeckten Säugetier-Modells ermöglicht es Entwicklern, KI-Netzwerke der nächsten Generation zu entwerfen, die sich kontinuierlich aktualisieren können, ohne dabei zuvor erworbene Daten zu überschreiben.

Redaktionelle Hinweise: Dieser Artikel wurde von einem Redakteur von Neuroscience News bearbeitet. Zusätzlicher Kontext wurde von unserem Personal hinzugefügt. Über diese Neuigkeiten zur Gedächtnisforschung: Autor: Shira Polan Quelle: NYU Langone Health Kontakt: Shira Polan – NYU Langone Health Bild: Das Bild ist Neuroscience News zuzuordnen.

Originelle Forschung: Geschlossener Zugang. „Subspace-Kommunikation in der Hippocampus–Retrospenial-Achse" von Joaquin Gonzalez, Mihály Vöröslakos, Deren Aykan, Nina Soto, Noam Nitzan, Rachel Swanson, Mursel Karadas, Zhe Sage Chen und György Buzsáki.

Nature DOI:10.1038/s41586-026-10481-z Subspace-Kommunikation in der Hippocampus–Retrospenial-Achse

Nature DOI:10.1038/s41586-026-10481-z Subspace-Kommunikation in der Hippocampus–Retrospenial-Achse Die Fähigkeit hippocampaler Schaltkreise, Eingaben in nachgeschaltete Ausgaben umzuwandeln, ist grundlegend für Navigation und Gedächtnis; doch die auf Schaltungsebene zugrundeliegenden Mechanismen, die diese Flexibilität bei der Anpassung an Erfahrungen ermöglichen, bleiben unklar.

In dieser Arbeit nähern wir uns diesem Problem, indem wir großskalige Aufnahmen (bis zu 1.024 Kanäle) über den Hippocampus–Retrospenial-Kortex (RSC)-Schaltkreis bei freilebenden Mäusen durchführen, wodurch gleichzeitiger Zugriff auf die Spike-Aktivität im Zähnchenwindung (DG), CA3, CA2, CA1 und RSC ermöglicht wird.

Auf Basis einer linearen Dimensionsreduktionstechnik, der partiellen kanonischen Korrelationsanalyse, identifizieren wir niedrigdimensionale Kommunikationssubräume zwischen zwei Hirnregionen unter Berücksichtigung von Einflüssen aus einer dritten Region.

Diese Subräume erfassen unterschiedliche Input-Output-Transformationen

Diese Subräume erfassen unterschiedliche Input-Output-Transformationen in der CA1-Region und verknüpfen aufwärts gerichtete hippocampale Aktivität (DG, CA3 und CA2) mit abwärts gerichteten kortikalen Zielregionen (RSC).

Intrinsische Feuereigenschaften und anatomische Lage bestimmten die Zugehörigkeit zu den Subräumen: Mitglieder wurden sowohl bei räumlichen als auch bei nicht-räumlichen Aufgaben den tiefen Subschichten der CA3–CA1–RSC-Achse zugeordnet.

Diese Subräume können überlappende neuronale Pools neu kombinieren, um unterschiedliche interareale Interaktionen über wechselnde Erfahrungen und Hirnzustände hinweg zu unterstützen.

Die Reaktivierungsmuster von CA1–CA3-Subräumen, jedoch nicht

Die Reaktivierungsmuster von CA1–CA3-Subräumen, jedoch nicht von CA1–RSC-Subräumen, während des Nachschlafens nach einer Erfahrung korrelieren mit Replay und spiegeln ein Gleichgewicht zwischen Plastizität und Stabilität in der Input-Output-Transformation entlang der hippocampalen–retrosplenialen Achse wider.

Unsere Ergebnisse deuten auf ein Modell hin, bei dem die Kommunikation zwischen Hippocampus und Neokortex vorbestimmte Schaltkreis-Motive neu konfiguriert, um Erfahrungen flexibel zu kodieren.