Foto: Dendriten einer Nervenzelle im Gehirn einer Maus
Mithilfe der Dendriten empfängt die
Nervenzelle Signale von anderen
Nervenzellen; © Arthur Konnerth/
TU München

Die Wissenschaftler um Professor Arthur Konnerth von der Technischen Universität München (TUM) interessieren sich für eine bestimmte Sorte von Nervenzellen in der Sehrinde, die auf Bewegungen reagiert. Ob vor dem Auge ein Balken von unten nach oben wandert oder von rechts nach links: Stets reagieren andere Nervenzellen der Sehrinde. Wie die gesendeten Impulse dieser "Richtungs"-Neuronen aussehen, ist gut bekannt - doch wie sieht das Eingangssignal aus? Das ist nicht leicht zu beantworten, denn jede der Nervenzellen besitzt einen ganzen Baum winziger, verästelter Antennen, an die hunderte anderer Nervenzellen mit ihren Synapsen andocken.

Um mehr über das Eingangssignal herauszufinden, schauten Konnerth und seine Mitarbeiter einer Maus beim Sehen zu. Dazu verfeinerten sie eine Mikroskopie-Methode, mit der sich bis zu einem halben Millimeter in das Hirngewebe hineinblicken und eine einzelne Zelle beobachten lässt, die sogenannte 2-Photonen-Fluoreszenz-Mikroskopie. Gleichzeitig leiteten sie mit haarfeinen Pipetten elektrische Signale an einzelnen Baum-Fortsätzen derselben Nervenzelle ab (Patch-Clamp-Technik).

"Ähnliche Versuche wurden bisher nur in Kulturschalen mit gezüchteten Nervenzellen gemacht, lebendes Gewebe ist viel komplexer. Da es sich immer ein bisschen bewegt, war es sehr schwierig, alle Verästelungen eines Neurons im Bild so hoch aufzulösen, dass wir einzelne Synapsen darstellen konnten“, sagt Konnerth.

Der Lohn der Anstrengungen: Die Forscher entdeckten, dass ein "Richtungs"-Neuron bei mehreren, unterschiedlichen Bewegungen des Balkens vor dem Auge Signale von den mit ihm vernetzten Nervenzellen empfängt. "Hier wird es richtig spannend", meint Konnerth. Denn die "Richtungs"-Nervenzelle versendet nur ein Ausgangssignal wie zum Beispiel "bewegt sich von unten nach oben". Offenbar verrechnet sie also die unterschiedlichen Eingangssignale miteinander und reduziert damit die Fülle eintreffender Einzeldaten auf wesentliche Informationen, die für das klare Sehen einer Bewegung wichtig sind.

COMPAMED.de; Quelle: Technische Universität München