Das Amygdala-Konnektom der Ratte - RosDok - Universität Rostock

„omics“ Gebieten wie dem Genom (die gesamte genetische Information eines Individuums),
Proteom (die Gesamtheit der Proteine, die von einer Zelle oder einem Gewebe gebildet
werden) und dem Metabolom (das metabolische Profil einer Zelle, eines Gewebes, Organs
oder Organismus) (Hagmann, 2005; Sporns, 2011). Dabei beschreibt der Begriff Konnektom
unter Zuhilfenahme des Suffix „-om“( lat. Körper) die Gesamtheit der neuronalen
Konnektivitäten (Verbindungen). Begrifflich bezog man sich zunächst nur auf das „Gehirn“,
im Verlauf wurde die Bezeichnung aber schnell aufgegriffen, um neuronale Schaltkreise im
Allgemeinen zu benennen (DeFelipe, 2012). Formell ließen sich deshalb auch andere
Konnektome beschreiben, wie das gesamte zentrale Konnektom unter Einbeziehung des
Gehirnes und Rückenmarks, das periphere Konnektom mit Daten aus den peripheren
neuronalen Verbindungen, ein vegetatives Konnektom für den Sympathikus und
Parasympathikus etc. Ein umfassendes „neuronales Konnektom“ müsste alle diese Bereiche
beinhalten.
Das Konnektom besteht im Wesentlichen aus drei unterschiedlich auflösenden
Betrachtungsebenen. So beschreiben verschiedene Autoren eine Makroskala, welche
anatomisch distinkte Regionen sowie große Faserbahnen beinhaltet und relativ problemlos
durch nichtinvasive Bildgebung und makroskopische Anatomie abgebildet werden kann. In
mittlerer Auflösung definiert Sporns (Sporns, 2011) eine Mesoskala, welche neuronale
Populationen und die verbindenden Schaltkreise beinhaltet. Die Mesoskala kann mit üblichen
neurowissenschaftlichen Methoden wie dem die Lichtmikroskopie nutzenden Tract-Tracing,
der Strychnin-Neuronographie und anderen molekularen, genetischen und physiologischen
Arbeitsansätzen erforscht werden (siehe unten). Die Mikroskala besteht wiederum aus
einzelnen Neuronen und Synapsen und kann mittels Elektronenmikroskopie und
hochauflösenden konfokalen Methoden (Confokale Laser-Scanning Mikroskopie = CLSM,
Stimulated Emission Depletion = STED) dargestellt werden. Einige Autoren (Lichtman und
Sanes, 2008; DeFelipe, 2012;) bezeichnen diese Ebene als Synaptom und lösen sie weiter auf
in Strukturen, die in den Synapsen enthaltenen sind, Transmitter, Reaktionsprodukte etc. Die
Literatur ist uneins zur Frage, in wieweit die Information aufgeschlüsselt werden sollte und
muss, um bestimmte Prozesse der Signalverarbeitung zu verstehen. So vertritt u.a. Olaf
Sporns die Meinung, dass es nicht nötig wäre, die Daten bis ins Kleinste (feinste dendritische
Verästelungen, Synapsen) zu sammeln, da das neuronale Netzwerk als mathematisches und
damit stochastisches Gebilde verstanden werden kann, bei dem es darum geht, einen
Algorithmus zu finden, der die Gehirnfunktionen auf verschiedenen Ebenen beschreibt und in
einem größeren theoretischen Rahmen abstrahiert (Sporns, 2011). Andere Autoren wie
Lichtman und Sanes (2008) räumen ein, dass diese Annahme richtig sein könnte, eine valide
Einschätzung dazu jedoch erst nach der tatsächlichen Aufdeckung des gesamten Konnektoms
gemacht werden könne. Sie schlagen eine schrittweise Kartierung zunächst größerer
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