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Anwendungen und Beschränkungen linearer Antwortfunktionen in neuronalen Netzwerkmodellen

10.10.2017

Alle unsere Gehirnfunktionen beruhen auf Nervensystemen mit äußerst komplexen nicht-linearen Wechselwirkungen und Rückkopplungen. In den vergangenen Jahrzehnten konnten zahlreiche Phänomene durch weniger komplexe, lineare Ansätze erfolgreich beschrieben werden.

Tim Herfurth und Tatjana Tchumatchenko (Forschungsgruppe Theory of Neural Dynamics am Max-Planck-Institut für Hirnforschung) erkunden nun die verschiedenen Anwendungsgebiete sowie Grenzen dieser Modelle und erörtern die Notwendigkeit von alternativen Beschreibungen.


Durch einen Stimulus (rote Linie) werden spike-Antworten erzeugt (dünne vertikale Linien). Der linearen Antworttheorie entspricht die aufsummierte Antwort aller Neuronen (breite Balken) des Stimulus.

Herfurth/ Tchumatchenko (Max Planck Institute for Brain Research)

Lineare Antwortfunktionen wurden ursprünglich zur Erklärung unterschiedlicher Phänomene aus der Physik entwickelt und werden heutzutage auch in der Neurowissenschaften angewandt. Sie führen zu erweiterten Einblicken in bedeutenden Bereichen der Neurowissenschaften wie die Ratendynamik, Synchronisation, globale Oszillationen und Informationstheorie.

„So konnte mithilfe linearer Antwortfunktionen das Aktivitätsmuster von Neuronen als Reaktion auf sensorische Reize vorhergesagt werden (z.B. für Nervenzellen in der Retina, die mit Licht stimuliert werden). Des Weiteren waren lineare Antwortfunktionen hilfreich zur Beschreibung der Prozesse durch die Neuronen sich synchronisieren oder für die Mechanismen, durch die sie Information übertragen“, sagt Herfurth.

Das Konzept der linearen Antwortfunktion gerät jedoch an seine Grenzen, da es ursprünglich für Systeme entwickelt wurde, bei denen die verwendeten Reize klein sind und bestimmte Kriterien der Stationarität erfüllt sind. Da diese Voraussetzungen auf viele Prozesse im Gehirn nicht zutreffen, bedürfen Funktionen wie Klassifizierung, Adaption oder reizabhängige Normalisierung weitere nicht-lineare Komponenten.

Tchumatchenko: „Die Beschränkung der linearen Antworttheorie liegt darin, dass zwar Feuerraten vorhergesagt werden können, aber nicht die exakte zeitliche Abfolge von Aktionspotenzialen. Diese wiederum gilt als fundamentales Element neuronaler Verarbeitung. Deshalb werden Modelle benötigt, die Nichtlinearitäten und Rückkopplungseffekte beinhalten.

Publikation: Herfurth, T. and Tchumatchenko, T. (2017). How linear response shaped models of neural circuits and the quest for alternatives. Curr Opinion in Neurobiology 46: 234-240.

Weitere Informationen:

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959438817300144

Dr. Arjan Vink | Max-Planck-Institut für Hirnforschung

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