Wir sind daran interessiert zu verstehen, wie das Gehirn auf Netzwerkebene funktioniert. Diese Methode ist unser Versuch, die Entwicklung von Gehirnnetzwerken zu erforschen, um Entwicklungsveränderungen bei altersabhängigen Krankheiten wie Autismus, Schizophrenie oder bipolaren Störungen zu identifizieren. Die Siliziumsondentechnologie bietet eine einfachere und konsistentere Methode zur Aufzeichnung der Netzwerkaktivität in vivo.

Trotzdem bieten chronische Tetra-Ableitungen einige Vorteile gegenüber Siliziumsonden, wie z.B. die gleichzeitige Aufzeichnung über eine breitere räumliche Verteilung von Hirnregionen. Chronische Ableitungen stellen aufgrund mehrerer Faktoren eine besondere Herausforderung für die In-vivo-Elektrophysiologie dar, darunter Gliose an den Ableitungsstellen, Bewegung der Ableitungsstelle im Laufe der Zeit oder Versagen der Anheftungsmethode. Unsere jüngste Arbeit zeigte, dass die Sweeps, die durch die Theta-Oszillation des Hippocampus während der aktiven Bewegung des Tieres etwa alle hundert Millisekunden kodiert werden, iterativ vorwärts gehen, wobei mögliche zukünftige Zustände prospektiv bewertet werden, und rückwärts, indem frühere Aktionen rückwärts bewertet werden.

Die Durchführung dieser In-vivo-Ableitungen an juvenilen Mäusen stellt aufgrund der geringen Größe der Mäuse, ihrer relativen Schwäche und der mangelnden Entwicklung ihres Schädels mehrere technische Herausforderungen dar. Unsere Methodik überwindet diese Einschränkungen und ermöglicht es uns, die tägliche Aktivität auf Netzwerkebene im sich entwickelnden Mäusegehirn chronisch aufzuzeichnen. Neben der chronischen Aufzeichnung in juvenilen Mäusen ermöglicht uns unsere Methode die Aufzeichnung von bis zu 16 verschiedenen bilateralen Hirnregionen, unabhängig von der räumlichen Beziehung dieser Regionen.

Diese Entwicklungen werden es uns ermöglichen, herauszufinden, wie Netzwerke eine funktionelle Kommunikation über Entwicklungen hinweg herstellen, sowohl im gesunden Gehirn als auch in Mausmodellen von neurologischen Entwicklungsstörungen wie Autismus-Spektrum-Störungen.