ProjectDisentangling the computational modules of the inner retina

Basic data

Title:
Disentangling the computational modules of the inner retina
Duration:
01/11/2021 to 31/10/2024
Abstract / short description:
Die Verarbeitung visueller Information beginnt in der Retina – in nur zwei synaptischen Schichten entstehen hier mehr als 40 parallele Kanäle, die visuelle Informationen in bereits stark verarbeiteter Form an unterschiedliche Teile des Gehirns entsenden. Der Ursprung der Vielfalt dieser Informationskanäle liegt in der zweiten synaptischen Schicht, der sogenannten innerplexiformen Schicht (engl. „IPL“). Dort bilden Bipolarzellen komplexe Netzwerke mit Amakrin- und Ganglienzellen. Insbesondere Amakrinzellen, die vielfältigste Klasse von Interneuronen in der Retina, spielen dabei eine entscheidende Rolle. Sie dekorrelieren die unterschiedlichen funktionellen Kanäle: Sie formen die Lichtantworten der Ganglienzellen, und damit die Ausgangssignale der Retina, indem sie sowohl die Glutamatausschüttung der Bipolarzellen als auch die synaptische Integration in den Ganglienzellen modulieren. Trotz jahrzehntelanger Forschung weiß man nur von ein paar wenigen Amakrinzell-Netzwerken, wie sie im Detail funktionieren.
Im vorliegenden Antrag schlagen wir vor, diese Frage mit einer Kombination von elektronen-mikroskopischen (EM) Datensätzen, Graphentheorie und optischen Messungen inhibitorischer und exzitatorischer Aktivität in der IPL anzugehen.
Zunächst werden wir EM-Daten mit Hilfe von Methoden der „Connectomics“ und der Graphentheorie analysieren, um die anatomischen „Module“ der IPL zu identifizieren. Um ein solches IPL-Modul zu bestimmen, werden wir rekursiv alle Zellen ermitteln, die zu einem spezifischen Bipolarzell-Ganglienzell-Kanal synaptisch beitragen. Anschließend werden wir dieses Netzwerk als gerichteten Graphen darstellen und versuchen, solche Module zu identifizieren, die besonders eng vernetzt sind oder stark mit anderen Modulen überlappen.
Um die funktionelle Relevanz solcher IPL-Module zu charakterisieren, werden wir mittels 2-Photonen-Mikroskopie die exzitatorische und inhibitorische Aktivität in allen IPL-Schichten mit sub-zellulärer Auflösung aufnehmen. Wir setzen genetisch-kodierte Biosensoren ein, um Exzitation über synaptische Glutamatausschüttung und Inhibition über intrazelluläre Chlorid-Konzentrationsänderungen zu messen. Um unterschiedliche Gruppen von IPL-Modulen differentiell zu aktivieren, werden visuelle Stimuli unterschiedlicher Komplexität präsentiert.
Schließlich werden wir Computermodelle entwickeln, um aus der gemessenen Aktivität „funktionelle“ IPL-Module herzuleiten. Mit Hilfe biophysikalischer Simulationen werden wir versuchen, diese funktionellen Module mit den anatomischen Modulen abzugleichen. Dabei werden wir uns besonders auf IPL-Schichten konzentrieren, in denen sich mehrere Module überlagern (z.B. dort, wo mehrere Bipolarzelltypen gemeinsam stratifizieren).
Dieser Ansatz wird die bisher vollständigste Übersicht über die Rolle von Amakrinzellen bei der Verarbeitung visueller Information liefern. Zudem erwarten wir, dass dieses Projekt neue Möglichkeiten bei der Anatomie-orientierten Modellierung eröffnet.

Involved staff

Managers

Hertie Institute for Artificial Intelligence in Brain Health (HIAI)
Non-clinical institutes, Faculty of Medicine
Institute for Bioinformatics and Medical Informatics (IBMI)
Interfaculty Institutes
Cluster of Excellence: Machine Learning: New Perspectives for Science (CML)
Centers or interfaculty scientific institutions
Tübingen AI Center
Department of Informatics, Faculty of Science

Contact persons

Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Research Center for Ophthalmology
Center for Ophthalmology, Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Werner Reichardt Center for Integrative Neuroscience (CIN)
Centers or interfaculty scientific institutions

Local organizational units

Research Center for Ophthalmology
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine

Funders

Bonn, Nordrhein-Westfalen, Germany
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