Räumliche Orientierung – Zahlencode optimiert Landkarte im Kopf

Landkarten sind für die Orientierung eine wichtige Navigationshilfe – aber erst in Verbindung mit einem Koordinatensystem lässt sich eine Position eindeutig bestimmten. Ähnlich wie bei einem Schachbrett wird dabei ein Gitter über die Karte gelegt, in dem jedes Planquadrat durch eine Buchstaben- oder Zahlenkombination definiert ist. Für Nager ist bekannt, dass die sogenannten Gitterzellen im Gehirn ebenfalls ein Koordinatensystem erstellen, mit dessen Hilfe eine Art Landkarte im Gehirn entsteht.

Diese hoch spezialisierten Nervenzellen unterteilen den Raum in ein Gitter aus gleichseitigen Dreiecken, indem sie Signale abfeuern, wenn die Ratte in die Nähe eines Knotenpunktes des virtuellen Gitters kommt. Allerdings reagieren die Zellen nicht nur auf einen, sondern auf mehrere Knotenpunkte; an welchem Punkt des Gitternetzes sich das Tier befindet, ist somit durch die Entladungen einer Zelle nicht eindeutig festgelegt.

Ein Zahlencode für die Positionsbestimmung

LMU-Wissenschaftler an der Graduiertenschule Systemic Neurosciences und dem Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience konnten nun zeigen, dass ein Netzwerk mit Gitterzellen dennoch den Raum sehr effizient kodieren kann – sogar viel besser, als wenn jede Zelle einem eindeutigen Ort entspräche. Der Clou besteht darin, dass die Gitter verschiedener Gitterzellen unterschiedliche Längen haben und an leicht verschobenen Orten liegen.

„Das Netzwerk aus Gitterzellen funktioniert wie das Dezimalsystem“, erklärt Martin Stemmler, der Leiter der Studie. „Manche Zellen entsprechen den Einern, und kodieren etwa die 8 in 18, andere entsprechen den Zehnern, und so weiter. Damit können wir die 1000 dreistelligen Zahlen mit nur 30 Einheiten codieren, für die eine Million sechsstelligen Zahlen brauchen wir gerade mal doppelt so viele Einheiten. Das Gehirn benützt den gleichen Zahlentrick für die Darstellung räumlicher Bezüge und erzielt damit sogar eine optimale Effizienz.“

(PRL online vom 6. Juli, 2012) göd

Publikation:
The Resolution of Nested Neuronal Representations can be Exponential in the Number of Neurons
Alexander Mathis, Andreas V. M. Herz, and Martin B. Stemmler
Bernstein Center for Computational Neuroscience, Ludwig-Maximilians-Universität
doi: 10.1103/PhysRevLett.109.018103
Kontakt:
Dr. Martin Stemmler
Computational Neuroscience
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Email: stemmler@bio.lmu.de