Please activate JavaScript!
Please install Adobe Flash Player, click here for download

uni'wissen 01-2015

Prof. Dr. Carsten Mehring leitet seit 2013 die Arbeits- gruppe Neurobiologie und Neurotechnologie am Bern- stein Center Freiburg und am Institut für Biologie III der Albert-Ludwigs-Universität. 2003 wurde er in Freiburg promoviert. Danach arbeitete er in Freiburg sowie am University College und am Imperial College in London/ England. Von 2002 bis 2007 war er Mitglied der Junior- Akademie der Heidelberger Akademie der Wissenschaf- ten. Er ist am Exzellenzcluster BrainLinks – BrainTools der Universität Freiburg beteiligt. Foto: Thomas Kunz Zum Weiterlesen McIntosh, J. / Mehring, C. (2013): The influence of transcranial alternating current on the timing of decision making. http://neuro.embs.org/ files/2013/0642_FI.pdf Kobak, D. / Mehring, C. (2012): Adaptation paths to novel motor tasks are shaped by prior structure learning. In: Journal of Neuroscience 32/29, S. 9898–9908. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0958-12.2012 Braun, D. A. / Aertsen, A. / Wolpert, D. M. / Mehring, C. (2009): Motor task variation induces structural learning. In: Current Biology 19/4, S. 352–357. wechseln, muss ein Radler – mathematisch be- trachtet – lediglich innerhalb der Fläche bezie- hungsweise entlang der Kurve suchen und nicht alle Möglichkeiten ausprobieren. „Wir und andere Forschungsgruppen haben in unterschiedlichen Versuchen Hinweise gefunden, die das Konzept unterstützen.“ Austausch im Netzwerk Wichtig für den Austausch mit anderen Wis- senschaftlern ist für Mehring „Neurex“, das trina- tionale Netzwerk der Neurowissenschaften am Oberrhein. Etwa 100 Labore der Universitäten in Freiburg, Basel und Strasbourg gehören dem Netzwerk an. „Neurex bringt Hirnforscher mit un- terschiedlichen Hintergründen und Forschungs- gebieten zusammen. Dadurch bekommen wir neue Ideen und knüpfen Kontakte, aus denen wissenschaftliche Kooperationen entstehen kön- nen.“ In den Neurowissenschaften würden sich die Universitäten in Freiburg, Basel und Strasbourg zudem mit dem Fachwissen ihrer Arbeitsgruppen gut ergänzen. Mehring ist Mitglied im externen Beirat des Erasmus-Mundus-Doktorandenpro- gramms „Neurotime“, an dem sich neben den drei genannten Universitäten auch die Hochschu- len von Amsterdam/Niederlande, Bangalore/Indien und Jerusalem/Israel beteiligen. In einer neuen Studie haben Mehring und sein Team gezeigt, wie Menschen Bewegungen ver- bessern und vorausplanen. Die Probandinnen und Probanden hielten mit ihren Händen einen Roboterarm, den sie bewegten, um einen Maus- zeiger zu steuern. Die Aufgabe bestand darin, mit dem Mauszeiger einem Pfad auf einem Bild- schirm zu folgen. Die Forscher untersuchten, wie lange die Teilnehmenden brauchen, um den Pfad nachzufahren. Je länger die Probanden vorher trainiert hatten, desto schneller bewältig- ten sie die Aufgabe. In einem zweiten Test war der Pfad größtenteils ausgeblendet: Es war im- mer nur ein wenige Zentimeter langer Strecken- abschnitt vor dem Zeiger zu sehen. „Die Probanden, die die Aufgabe vorher bereits trai- niert hatten, nutzten die ihnen dargebotenen In- formationen effizienter. Wer die Bewegung erlernt hat, kann Informationen über den zukünf- tigen Streckenverlauf mit einbeziehen und da- durch seine Bewegung frühzeitig anpassen.“ Derzeit arbeitet Mehring an einer neuen Tech- nik, mit der sich die Aktivität bestimmter neurona- ler Netzwerke gezielt verändern lässt. „Wir entwickeln ein Closed-Loop-Stimulationssystem, das die Gehirnaktivität laufend misst und die elek- trische Stimulation in Echtzeit daran anpasst.“ Damit wollen die Forscher kausale Zusammen- hänge zwischen neuronaler Aktivität und Verhal- ten finden. Bis sich Roboter menschengleich aufs Fahrrad schwingen, werden jedoch voraussicht- lich noch ein paar Jahrzehnte vergehen. www.neuro.uni-freiburg.de Generalisierung, mathematisch betrachtet: Das Gehirn lernt nicht nur, welche Muskelaktivierung zum Fahren eines bestimmten Fahrradtyps nötig ist (Punkte auf der Kurve) – es erlernt auch die Gemeinsamkeiten der Bewegungsabläufe, die zum Fahren jedes beliebigen Fahrradtyps unerlässlich sind (Kurve). Wer einmal Fahrradfahren gelernt hat, kommt deshalb in der Regel mit jedem Modell zurecht – während andere Bewe- gungsabläufe, etwa solche, die beim Surfen (Punkt neben der Kurve) wichtig sind, einen neuen Lernprozess erfordern. Fotos: PRILL Mediendesign, apops, steamroller, joël BEHR (alle Fotolia), Montage: Kathrin Jachmann 15uni wissen 01 2015 15uni wissen 012015

Seitenübersicht