Neun Neuronentypen gleichzeitig in lebenden Tieren aufgezeichnet
Bislang konnten Neurowissenschaftler bei Aufnahmen von frei beweglichen Tieren höchstens zwei Nervenzelltypen gleichzeitig unterscheiden. Eine neue Methode erhöht diese Zahl auf neun. Das ist kein kleiner Schritt.
Forschende haben eine Methode namens Neuroplex entwickelt. Sie vereint zwei bestehende Techniken: Kalzium-Imaging mittels eines Miniskops (ein kleines, am Kopf einer Ratte oder Maus befestigtes tragbares Mikroskop) und multiplexiertes konfokales Spektral-Imaging in lebendem Gewebe. Das Ergebnis ist, dass die Forschenden neun verschiedene Neuronenuntergruppen gleichzeitig verfolgen können, während sich das Tier frei bewegt. Alle neun sind durch dieselbe optische Faserlinse sichtbar.
Das eröffnet eine neue Art von Experiment. Forschende können nun beobachten, welche Kombinationen von Zelltypen während eines bestimmten Verhaltens aktiv sind. Früher musste man im Voraus festlegen, welche zwei Populationen man betrachten wollte. Diese Einschränkung fällt nun weitgehend weg. Das erhöht die Chance, funktionale Muster zu entdecken, die sonst unsichtbar geblieben wären.
Relevant für die Alternsforschung
Das Altern des Gehirns geht mit dem Verlust spezifischer Zelltypen und Veränderungen in der Kommunikation zwischen neuronalen Teilnetzwerken einher. Um das grundlegend zu verstehen, müssen mehrere Populationen gleichzeitig beobachtet werden. Bislang war das in frei verhaltenden Tieren technisch nicht möglich – nur in Hirnschnitten außerhalb des Körpers oder in narkotisierten Tieren. Neuroplex verschiebt diese Grenze.
Die Methode ist auch für die Erforschung von Alzheimer und Parkinson wertvoll, bei denen frühe Veränderungen in bestimmten Zellgruppen möglicherweise lange vor dem Auftreten von Symptomen eine Rolle spielen. Indem diese Populationen in tierischen Krankheitsmodellen gleichzeitig verfolgt werden, lässt sich der Verlaufsprozess des Abbaus besser kartieren.
Was noch aussteht
Die aktuelle Version von Neuroplex wurde an Mäusen erprobt. Die Übertragung auf andere Tiermodelle und letztlich auf klinische Anwendungen beim Menschen erfordert weitere Validierung. Die Analyse von neun simultanen Signalen stellt zudem hohe Anforderungen an Rechenkapazität und Software. Als methodischer Fortschritt setzt dieser Ansatz jedoch einen neuen Maßstab für die In-vivo-Neurowissenschaft.
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