Die Studie, die von einem Forschungsteam aus dem Brandon-Labor der McGill University und ihren Mitarbeitern von der Harvard University durchgefĂĽhrt wurde, zeigt einen Lernprozess, der bisher noch nie direkt beobachtet wurde.
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"Der Hippocampus wird oft als ein internes Modell der Welt beschrieben, das im Gehirn angesiedelt ist", erklärt Mark Brandon, Hauptautor der Studie, außerordentlicher Professor in der Abteilung für Psychiatrie an der McGill University und Forscher am Douglas-Forschungszentrum. "Wir stellen fest, dass dieses Modell nicht statisch ist; es wird Tag für Tag aktualisiert, je nachdem, was das Gehirn aus Vorhersagefehlern lernt. Je vorhersehbarer die Ergebnisse werden, desto früher feuern die Neuronen im Hippocampus, weil sie lernen, was als Nächstes passieren wird."
Eine neue Sicht auf das Lernen in Aktion
Der Hippocampus baut Karten des physischen Raums und vergangener Erfahrungen auf, die uns helfen, die Welt zu verstehen. Wissenschaftler wissen, dass sich diese Karten im Laufe der Zeit verändern, wenn sich die Gehirnaktivitätsmuster weiterentwickeln, ein Phänomen, das derzeit als zufällig angesehen wird.
Die Studienergebnisse zeigen stattdessen, dass diese Veränderungen nicht zufällig, sondern strukturiert sind. Zu diesem Schluss kam das Forschungsteam, indem es die Gehirnaktivität von Mäusen während des Lernens einer mit einer vorhersehbaren Belohnung verbundenen Aufgabe untersuchte.
"Wir haben etwas Überraschendes entdeckt", erklärt der Professor. "Die Spitzen der neuronalen Aktivität, die zunächst zum Zeitpunkt der Belohnung auftraten, begannen immer früher aufzutreten und erschienen schließlich, bevor die Mäuse die Belohnung erhielten."
Anstatt klassische Elektroden zu verwenden, die es nur ermöglichen, Neuronen über kurze Zeiträume zu beobachten, setzte das Team neue Bildgebungsverfahren ein, die aktive Neuronen zum Leuchten bringen. Das Brandon-Labor ist eines der ersten in Kanada, das diese Technologie nutzt. So kann das Team Zellen über mehrere Wochen hinweg untersuchen und langsame Veränderungen erkennen, die mit klassischen Methoden oft unter dem Radar bleiben.
Lernen und die Alzheimer-Krankheit
Einfachere Formen des belohnungsbasierten Lernens werden seit langem mit primitiveren Gehirnschaltkreisen in Verbindung gebracht, wie die berühmten Experimente von Ivan Pawlow zeigten, bei denen Tiere ein Signal, wie den Klang einer Glocke, mit Futter verbanden. Die Studienergebnisse deuten auf eine ausgefeiltere Version dieses Prozesses hin, bei der der Hippocampus Gedächtnis und Kontext nutzt, um Ergebnisse vorherzusagen.
Darüber hinaus haben Menschen mit Alzheimer oft Schwierigkeiten, sich an die Vergangenheit zu erinnern, aber auch, aus ihren Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Indem sie zeigt, dass ein gesunder Hippocampus Erinnerungen in Vorhersagen umwandelt, bietet die Studie einen neuen Rahmen, der es uns ermöglichen könnte zu verstehen, warum Lernen und Entscheidungsfindung bereits in den frühen Stadien der Alzheimer-Krankheit beeinträchtigt sind, und neue Forschungswege für das Versagen und die Wiederherstellung dieses prädiktiven Signals zu eröffnen.
Die Studie
Der Artikel "Predictive Coding of Reward in the Hippocampus" von Mohammad Yaghoubi, Mark Brandon et al. wurde in Nature veröffentlicht. Diese Studie wurde vom Fonds de recherche du Québec – Santé und den Canadian Institutes of Health Research finanziert.