Quantifizierung und Charakterisierung der Dynamik der olfaktorisch induzierten Aktivitäten im Invertebraten-Gehirn: Analyse mit systemtheoretischen Verfahren, "Wavelet Analysis" und "Chaos Analysis"

Olfaktorische (chemosensorische) Stimulation ruft Änderungen der elektrischen Aktivitäten in zentralen olfaktorischen Bereichen des Invertebraten- und Vertebraten-Gehirns hervor. Wir haben das isolierte Nervensystem der Weinbergschnecke, Helix pomatia, als Gehirnmodell angewandt und die Aktivitäten mittels systemanalytischer Verfahren, der "Transient Response Frequency Characteristics Method" (TRFC Method; Fouriertransformation, spezielle Mittelungsmethode und Digitalfilterung) präzise untersucht. Auf diese Weise konnten wir erstmals feststellen, daß die Frequenz der geänderten Aktivitäten geruchs- und verhaltensspezifisch sind. Olfaktorische Signale werden im Primärzentrum (dem Procerebrum) als geruchtsspezifische Aktivitäten verarbeitet (kodiert) und zu den Sekundärzentren wie dem Visceralganglion oder dem Pedalganglion weitergeleitet, um dort bestimmte funktionale, lang dauernde, rhythmische Aktivitäten auszulösen, die auch Gedächtnisfunktionen bedeuten können. Die elektrischen Aktivitäten evolvieren dynamisch mit der Zeit, sowohl in den einzelnen Zentren als auch z.B. im Procerebro-Cerebropedal-Feedback-System. Um eine solche Dynamik zu charakterisieren und präzise zu quantifizieren, haben wir erstmals für die Analyse der Limax- (die Nacktschnecke) und der Helix- (die Weinbergschnecke) PC-Spontanoszillationen zusammen mit der TRFC-Methode ein neues Verfahren, "Wavelet Transform Measures", angewandt. Auf diese Weise haben wir einige wichtige Frequenzen und deren Dynamik neu charakterisieren können, z.B. die lange bekannte Limax-PC-Oszillationen. Die Ergänzung sowie Erweiterung der Versuche und die Auswertung mit diesem kombinierten Verfahren sollen zu weiteren Erkenntnissen über die Dynamik im Kodierungsmechanismus und über Gedächtnisfunktionen im Gehirn führen. Um die globale Gehirndynamik zu charakterisieren, wollen wir erstmals auch weitere neue Verfahren, "nonlinear dynamical metric tools (chaos analysis)" anwenden.