Synapsen sind die zentralen Informations-Prozessoren im Gehirn. Ihre Funktion, Effizienz und Plastizität sind die Schlüsseldeterminanten aller Gehirnfunktionen. Umgekehrt bedeutet dies, dass eine anormale Synapsenfunktion die Ursache vieler neurologischer und psychiatrischer Störungen ist. Unser Ziel ist es letztendlich, eine funktionelle virtuelle Synapse in silico zu generieren, die sowohl das prä- als auch das postsynaptische Kompartiment umfasst.

Unsere Gesamtstrategie, die eng an unserem ursprünglichen Antrag aus dem Jahr 2017 orientiert ist, war die folgende. In der ersten Förderperiode sammelten wir umfangreiche molekulare, strukturelle und funktionelle Daten zu einer prototypischen, gemittelten Modellsynapse, während wir gerade erst mit der computergestützten Arbeit begannen. In der zweiten Förderperiode verfeinerten wir unsere Datensätze durch weitere Laborarbeiten und bauten gleichzeitig die computergestützten Aspekte unserer Arbeit deutlich aus, indem wir mehrere zusätzliche Projekte der Computational Neuroscience in den SFB integrierten. Dies bildete die Grundlage für die dritte Förderperiode, in der wir uns noch stärker auf In-silico-Modellierung stützen werden, um die SFB-Daten zusammen mit Daten aus der Literatur zu einem strukturellen und funktionellen Modell einer prototypischen, gemittelten Synapse zu kombinieren.

In der dritten Förderperiode werden wir auf all diesen Elementen aufbauen und unser Göttinger Synapsenmodell entwickeln, dass es dem Forschungsfeld ermöglicht, offene Fragen zu synaptischer Funktion und Dysfunktion zu beantworten. Dieses Modell basiert auf definierten experimentellen und rechnerischen Arbeiten aus den vorherigen Förderperioden sowie auf Ergebnissen der dritten Förderperiode und beinhaltet ein kürzlich vom SFB veröffentlichtes Konzept: Dem synaptischen Vesikelcluster (SVC) kommt eine Schlüsselrolle bei der Regulierung der Präsynapse zu und beeinflusst gleichzeitig die postsynaptische Funktion. Durch die Kombination unserer grundlagenwissenschaftlichen Ansätze mit pathologiebasierten Analysen und einem alterungs- und umsatzbasierten Fokus erwarten wir ein Modell, das wesentliche Hinweise darauf liefert, wie pharmakologische Interventionen zur Linderung oder Vorbeugung von Synapsendysfunktion eingesetzt werden sollten. Es zeigt auf, welche Prozesse am besten angegangen werden sollten und wie diese angegangen werden können. Wir gehen zudem davon aus, dass unsere Arbeit im Kontext der Konnektomik von großer Bedeutung sein wird, da unser Modell letztlich dazu beitragen wird, funktionelle Merkmale von Synapsen in einem gegebenen strukturellen Konnektom vorherzusagen und so den funktionellen Informationsgehalt des Konnektoms grundlegend zu erhöhen. Schließlich erwarten wir, dass die identifizierten funktionellen Merkmale neue Impulse für die Entwicklung neuroinspirierter Algorithmen und energieeffizienter Hardwarearchitekturen geben werden, die die künstliche Intelligenz voranbringen