Motorisches Lernen in Drosophila melanogaster

In der vorliegenden Arbeit wurden die durch Training induzierten motorischen Gedächtnisleistungen der Taufliege Drosophila melanogaster beim Überklettern von acht symmetrisch verteilten Lücken auf einem rotierenden Ring untersucht. Durch den auf sie einwirkenden optischen Fluss der vorbeiziehenden äußeren Umgebung wurden die Fliegen angeregt, diesem optomotorischen Reiz entgegenzuwirken und die Lücken laufend zu überqueren. Durch Training verbessert und langfristig gelernt wird die kompensatorische Lückenüberquerung X+ gegen die Rotation. In der aus diesem Training erhaltenen Lernkurve war eine überdurchschnittlich hohe Leistungsverbesserung nach einem einzigen Trainingslauf mit einem zeitlichen Bestand von ca. 40 Minuten abzulesen, um danach vom motorischen Gedächtnisspeicher trainierter Fliegen nicht mehr abgerufen werden zu können. Nach einer Ruhephase von einem bis mehreren Tagen wurden die Fliegen auf mögliche Langzeitlernleistungen untersucht und diese für verschiedene Intervalle nachgewiesen. Sowohl die Leistungsverbesserung während des Trainings, als auch der Lerneffekt nach 24h bleiben in mutanten rutabaga2080 sowie rut1 Fliegen aus. Betroffen ist das Gen der Adenylylzyklase I, ein Schlüsselprotein der cAMP-Signalkaskade, die u.a. im olfaktorischen und visuellen Lernen gebraucht wird. Damit ergab sich die Möglichkeit die motorischen Gedächtnisformen durch partielle Rettung zu kartieren. Die motorische Gedächtniskonsolidierung ist schlafabhängig. Wie sich herausstellte, benötigen WTB Fliegen nur eine Dunkelphase von 10h zwischen einem ersten Trainingslauf und einem Testlauf um signifikante Leistungssteigerungen zu erzielen. In weiterführenden Versuchen wurden die Fliegen nachts sowie tagsüber mit einer LED-Lampe oder in einer Dunkelkammer, mit einem Kreisschüttler oder einer Laborwippe depriviert, mit dem Ergebnis, dass nur jene Fliegen ihre Leistung signifikant gegenüber einem ersten Trainingslauf verbessern konnten, welche entweder ausschließlich der Dunkelheit ausgesetzt waren oder welchen die Möglichkeit gegeben wurde, ein Gedächtnis zunächst in einer natürlichen Schlafphase zu konsolidieren (21Uhr bis 7Uhr MEZ). In weiteren Experimenten wurden die experimentellen Bedingungen entweder während des Trainings oder des Tests auf eine Fliege und damit verbunden auf eine erst durch das Training mögliche motorische Gedächtniskonsolidierung einwirken zu können, untersucht. Dazu wurden die Experimentparameter Lückenweite, Rotationsrichtung des Lückenringes, Geschwindigkeit des Lückenringes sowie die Verteilung der acht Lücken auf dem Ring (symmetrisch, asymmetrisch) im Training oder beim Gedächtnisabruf im Testlauf verändert. Aus den Ergebnissen kann geschlussfolgert werden, dass die Lückenweite langzeitkonsolidiert wird, die Rotationsrichtung kurzzeitig abgespeichert wird und die Drehgeschwindigkeit motivierend auf die Fliegen wirkt. Die symmetrische Verteilung der Lücken auf dem Ring dient der Langzeitkonsolidierung und ist als Trainingseingang von hoher Wichtigkeit. Mit Hilfe verschiedener Paradigmen konnten die Leistungsverbesserungen der Fliegen bei Abruf eines Kurz- bzw. Langzeitgedächtnisses hochauflösend betrachtet werden (Transfer). Die Konzentration, mit der eine WTB Fliege eine motorische Aufgabe - die Überquerung von Lücken entgegengesetzt der Rotationsrichtung - durchführt, konnte mit Hilfe von Distraktoreizen bestimmt werden. Wie sich herausstellte, haben Distraktoren einen Einfluss auf die Erfolgsquote einer Überquerung, d.h. mit zunehmender Distraktionsstärke nahm die Wahrscheinlichkeit einer Lückenüberquerung ab. Die Ablenkungsreize wirkten sich weiterhin auf die Vermessung einer Lücke aus, in dem entweder "peering"-artigen Bewegungen im Training durchgeführt wurden oder je nach Reizstärke ausschließlich nur jene Lücken vermessen wurden, welche auch überquert werden sollten.

Lernassoziierte Genexpression im murinen Hippokampus

Die bei Lern- und Gedächtnisvorgängen ablaufenden neurobiologischen Prozesse sind in ihrer Funktion bis heute nur unzureichend verstanden, wobei besonders die Rolle der lernabhängigen Genexpression unklar ist. Wiederholungen im Lernprozess fördern die Bildung von stabilen Gedächtnisinhalten. Die Lerneffiktivität kann hierbei durch lernfreie Zeitintervalle, insbesondere durch eingeschobene Schalfperioden, zusätzlich gesteigert werden. Entsprechend kann man den mehrtägigen Morris Water Maze (MWM)-Test mit einer verborgenen Plattform als einen mehrstufigen räumlichen Lernprozess bezeichnen. Dieser Test ist Hippokampus-abhängig und produziert Langzeitgedächtnisspuren in Nagern. Für diese Studie wurden FVB/NxC57Bl/6-Mäuse der F1-Generation über vier Tage in der MWM trainiert, das Erlernte in einem Probe Trial an Tag 5 überprüft und die Tiere gemäß ihrer Lernleistung in die beiden Gruppen „gute“ und „schlechte Lerner“ eingeteilt. Eine Analyse der hippokampalen Expression von Kandidatengenen per Microarray und Real-Time PCR erfolgte eine, sechs beziehungsweise 24 Stunden nach dem jeweils letzten Trainingslauf eines Tages. Durch den Vergleich von Schwimmkontrollen mit Test-naiven Mäusen wurde eine gleichgeschaltete, mit dem impliziten Lernen der MWM-Erfahrung der Tiere assoziierte unspezifische Genexpression festgestellt. Beim Vergleich der Schwimmkontrollen (ohne Plattform) mit den trainierten Tieren (verborgene Plattform mit konstanter Lokalisation) wurde in guten Lernern zu bestimmten Zeitpunkten eine Hochregulation von Genen, die mit Lernen und Gedächtnis (PP1, Kibra), neuronaler Aktivität (mt-CO1), Epigenetik (Dnmt3a, Dnmt3b) und neurodegenerativen Erkrankungen (Mapt, Sorl1) assoziiert sind, gefunden. Im Hippokampus der schlechten Lerner wurde eine im Vergleich zu den guten Lernern gesteigerte Synthese der mRNA von Genen festgestellt, die mit Lernen und Gedächtnis (Reelin, PP1, Kibra), Epigenetik (Dnmt1, Dnmt3a, Dnmt3b) und neurodegenerativen Erkrankungen (Mapt, Sorl1, APP) in Zusammenhang stehen. Diese Studie liefert somit den bisher ersten Hinweis, dass während eines mehrtägigen MWM-Lernprozesses eine abnormal erhöhte de novo-mRNA-Synthese mit verminderter Lernleistung in Zusammenhang steht.

Genetische Analyse des Somatostatin-Systems

Somatostatin ist ein Molekül mit multifunktinonellem Charakter, dem Neurotransmitter-, Neuromodulator- und (Neuro)-Hormoneigenschaften zugeschrieben werden. Gemäß seiner ubiquitären Verteilung in Geweben beeinflusst es Stoffwechsel- und Entwicklungsprozesse, bis hin zu Lern-und Gedächtnisleistungen. Diese Wirkungen resultieren aus dem lokalen und zeitlichen Zusammenspiel eines Liganden und fünf G-Protein gekoppelter Rezeptoren (SSTR1-5). Zur Charakterisierung der biologischen Bedeutung des Somatostatin-Systems im Gesamtorganismus wurde eine Mutationsanalyse einzelner Systemkomponenten durchgeführt. Sie umfaßte die Inaktivierung der Gene für das Somatostatin-Präpropeptid und die der Rezeptoren SSTR3 und SSTR4 durch Gene Targeting. Die entsprechenden Ausfallmutationen belegen: Weder die Rezeptoren 3 und 4, noch Somatostatin sind für das Überleben des Organismus unter Standardhaltungsbedingungen notwendig. Die entsprechenden Mauslinien zeigen keine unmittelbar auffälligen Einschränkungen ihrer Biologie. Die Somatostatin-Nullmaus wurde zum Hauptgegenstand einer detaillierten Untersuchung aufgrund der übergeordneten Position des Liganden in der Signalkaskade und verfügbaren Hinweisen zu seiner Funktion. Folgende Schlußfolgerungen konnten nach eingehender Analyse gezogen werden: Der Ausfall des Somatostatin-Gens hat erhöhte Plasmakonzentrationen an Wachstumshormon (GH) zur Konsequenz. Dies steht im Einklang mit der Rolle Somatostatins als hemmender Faktor der Wachstumshormon-Freisetzung, die in der Mutante aufgehoben ist. Durch die Somatostatin-Nullmaus wurde zudem deutlich: Somatostatin interagiert als wesentliches Bindeglied zwischen der Wachstums- und Streßachse. Permanent erhöhte Corticosteron-Werte in den Mutanten implizieren einen negativen tonischen Einfluß für die Sekretion von Glukocorticoiden in vivo. Damit zeigt die Knockout-Maus, daß Somatostatin normalerweise als ein entscheidendes inhibierendes Kontrollelement der Steroidfreisetzung fungiert. Verhaltensversuche offenbarten ein Defizit im motorischen Lernen. Somatostatin-Nullmäuse bleiben im Lernparadigma “Rotierender Stabtest” hinter ihren Artgenossen zurück ohne aber generell in Motorik oder Koordination eingeschränkt zu sein. Diese motorischen Lernvorgänge sind von einem funktionierenden Kleinhirn abhängig. Da Somatostatin und seine Rezeptoren kaum im adulten, wohl aber im sich entwickelnden Kleinhirn auftreten, belegt dieses Ergebnis die Funktion transient in der Entwicklung exprimierter Neuropeptide – eine lang bestehende, aber bislang experimentell nicht nachgewiesene Hypothese. Die Überprüfung weiterer physiologischer Parameter und Verhaltenskategorien unter Standard-Laborbedingunggen ergab keine sichtbaren Abweichungen im Vergleich zu Wildtyp-Mäusen. Damit steht nun ein Tiermodell zur weiterführenden Analyse für die Somatostatin-Forschung bereit: In endokrinologischen, elektrophysiologischen und verhaltens-biologischen Experimenten ist nun eine unmittelbare Korrelation selektiv mit dem Somatostatin-Peptid bzw. mit den Rezeptoren 3 und 4 aber auch in Kombination der Ausfallmutationen nach entsprechenden Kreuzungen möglich.

Aktionenlernen mit Selbstorganisierenden Karten und Reinforcement Learning

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Funktionsapproximators und dessen Verwendung in Verfahren zum Lernen von diskreten und kontinuierlichen Aktionen: 1. Ein allgemeiner Funktionsapproximator – Locally Weighted Interpolating Growing Neural Gas (LWIGNG) – wird auf Basis eines Wachsenden Neuralen Gases (GNG) entwickelt. Die topologische Nachbarschaft in der Neuronenstruktur wird verwendet, um zwischen benachbarten Neuronen zu interpolieren und durch lokale Gewichtung die Approximation zu berechnen. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes, insbesondere in Hinsicht auf sich verändernde Zielfunktionen und sich verändernde Eingabeverteilungen, wird in verschiedenen Experimenten unter Beweis gestellt. 2. Zum Lernen diskreter Aktionen wird das LWIGNG-Verfahren mit Q-Learning zur Q-LWIGNG-Methode verbunden. Dafür muss der zugrunde liegende GNG-Algorithmus abgeändert werden, da die Eingabedaten beim Aktionenlernen eine bestimmte Reihenfolge haben. Q-LWIGNG erzielt sehr gute Ergebnisse beim Stabbalance- und beim Mountain-Car-Problem und gute Ergebnisse beim Acrobot-Problem. 3. Zum Lernen kontinuierlicher Aktionen wird ein REINFORCE-Algorithmus mit LWIGNG zur ReinforceGNG-Methode verbunden. Dabei wird eine Actor-Critic-Architektur eingesetzt, um aus zeitverzögerten Belohnungen zu lernen. LWIGNG approximiert sowohl die Zustands-Wertefunktion als auch die Politik, die in Form von situationsabhängigen Parametern einer Normalverteilung repräsentiert wird. ReinforceGNG wird erfolgreich zum Lernen von Bewegungen für einen simulierten 2-rädrigen Roboter eingesetzt, der einen rollenden Ball unter bestimmten Bedingungen abfangen soll.

Einfluss der Modulation von P-Glykoprotein (P-gp) auf die Verfügbarkeit und Wirksamkeit der pharmakologischen Behandlung psychiatrischer Erkrankungen im Tiermodell

P-Glykoprotein (P-gp) ist ein ATP-verbrauchender Transporter, der in Organschranken exprimiert wird, um Fremdstoffe auszuschleusen, darunter auch Psychopharmaka. Im Rahmen dieser Arbeit wurde im Tiermodell der Maus untersucht, welche pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Konsequenzen sich bei Verabreichung von Risperidon als P-gp Modellsubstrat ergeben, wenn die Expression von P-gp induziert wird. Als potenzielle Induktoren wurden Dexamethason, Rifampicin, Quercetin, 5-Pregnen-3ß-ol-20-on-16α-Carbonitril (PCN) und Acitretin geprüft. Es konnte gezeigt werden, dass alle Substanzen die Verteilung von Risperidon und seinem aktiven Metaboliten 9-Hydroxyrisperidon beeinflussten. Während sich für Quercetin und Acitretin leichte P-gp inhibitorische Eigenschaften ergaben, die an Hand von erhöhten Konzentrationen von Risperidon und 9-Hydroxyrisperidon gezeigt werden konnten, führten die bekannten P-gp Induktoren Rifampicin, Dexamethason und PCN zu verringerten Konzentrationen im Vergleich zur Kontrollgruppe. Durch Western Blot Untersuchungen wurde bestätigt, dass die Induktoren die P-gp Expression im Hirngewebe tendenziell steigerten. Dies sprach dafür, dass bei Verabreichung einer Komedikation, die P-gp induziert, mit einer veränderten Verteilung von P-gp Substraten zu rechnen ist. Darüber hinaus konnte nachgewiesen werden, dass durch eine Hemmung bzw. Induktion von P-gp nicht nur die Pharmakokinetik, sondern auch die Pharmakodynamik von Risperidon und 9-Hydroxyrisperidon verändert wird. Dies wurde durch verhaltenspharmakologische Untersuchungen gezeigt. Durch Risperidon induzierte motorische Effekte auf dem RotaRod waren nach Induktion von P-gp abgeschwächt. Dies zeigte sich auch für Haloperidol, welches kein Substrat ist. Da P-gp abhängige Effekte in diesem Fall keine bedeutende Rolle spielen, ist davon auszugehen, dass neben der Induktion von P-gp an der Blut-Hirn Schranke auch andere Mechanismen wie z.B. eine Induktion von Enzymen der CYP-Familie an den beobachteten Effekten beteiligt sind. Bei Untersuchungen von kognitiven Leistungen in der Barnes Maze konnte gezeigt werden, dass Haloperidol im Gegensatz zu Risperidon das Lernverhalten negativ beeinflussen kann. Eine P-gp Induktion schien jedoch keinen deutlichen Einfluss auf das Lernverhalten unter Antipsychotika-Gabe zu haben und sprach vielmehr für substanzabhängige Effekte der einzelnen Antipsychotika bzw. P-gp Modulatoren. Zusatzuntersuchungen zur Hirngängigkeit von Acitretin, einem synthetischen Retinoid, welches derzeit als potenzielles Antidementivum geprüft wird, konnten belegen, dass es die Blut-Hirn Schranke überwindet. Bereits 1h nach Injektion war Acitretin in hoher Konzentration im Gehirn nachweisbar. Durch die Analyse zur Verteilung von Acitretin in Hirngewebe und Serum von P-gp Wildtyp und P-gp doppel knockout Mäusen konnte belegt werden, dass Acitretin nicht P-gp abhängig transportiert wird. Die Daten insgesamt betrachtet, lassen den Schluss zu, dass durch Verabreichung von Medikamenten, die P-gp Modulatoren sind, bei Antipsychotika mit pharmakokinetischen Interaktionen zu rechnen ist, welche die Wirksamkeit der Medikamente einschränken können.