Fakultät für Psychologie

WinterSemester 2008/09

Dozent: Prof. Dr. Josef Zihl

Vorlesung: Entwicklungsneuropsychologie

Franz Lukas Hell

Studiengang: M.A. Philosophie, Psychologie, VWL

MatrikelNr.: 2507492franzhell@hotmail.com

Plastizität des ZNS

Gliederung:

1. Einleitung

2. Plastizität des ZNS – Eine Definition

3. Praktische Aspekte : Notwendige Bedingungen für Plastizität

4. Theoretische Betrachtung : plastizide Prozesse

5. Fazit

Einleitung

Das menschliche Gehirn scheint die Fähigkeit zu besitzen, funktionale Störungen aufgrund

von morphologischen Schädigungen des ZNS wenigstens teilweise kompensieren zu können.

So ist von Patienten bekannt, bei denen Teile des Gehirns, beispielsweise eine Gehirnhälfte,

vermindert oder gar nicht ausgebildet wurde, dass sie eine fast normale funktionale

Entwicklung mit nur geringen funktionalen Defiziten erreichen können und so selbst vor der

Universität nicht halt machen müssen. Dabei ist vor allem der Zeitpunkt, der Ort und das

Ausmaß der Schädigung kritisch. (Physiologie S.290) Im adulten Gehirn bestimmen vor allem

der Ort und das Ausmaß der Schädigung die spezifische Störung und deren primäre und

sekundäre Auswirkungen und inwieweit eine Kompensation noch möglich ist. Befindet sich

das Gehirn zum Zeitpunkt der Schädigung noch in einem frühen Entwicklungsstadium, so

scheint der Ort und das Ausmaß der Schädigung bzw. Missbildung nur bedingt Schlüsse auf

die verursachten funktionellen Störungen zuzulassen.

So kann man an dem Beispiel sehen, dass morphologische Schädigungen nicht zwangsläufig

zu absoluten Funktionsstörungen führen müssen. Patienten, bei denen eine Schädigung zu

einem sehr frühen Zeitpunkt auftritt, beispielsweise eine pränatale Fehlbildung, können

diese in einem gewissen Maße kompensieren und die funktionalen und kognitiven Defizite

können sich in Grenzen halten lassen. Tritt die Schädigung zu einem späteren Zeitpunkt auf,

scheint diese Potentialität in immer geringererem Maße möglich zu sein. Dies mag sich durch

die Annahme kritischer Entwicklungsphasen erklären lassen. Ist die sensible Phase einmal

vorbei, können Umweltreize bzw. –einflüsse nur noch bedingt zur weiteren

Funktionsentwicklung beitragen. In vulnerablen Perioden wirkt sich das Fehlen von

Umwelteinflüssen bzw. –reizen besonders negativ auf die weitere funktionelle Entwicklung

des ZNS aus und es kann zu dauerhaften Funktionsstörungen kommen. Für diese Perioden

gibt es je nach Funktionssystem (in der normalen Entwicklung) unterschiedlich große

Zeitfenster. Beidäugige Tiefenwahrnehmung bis zum 2. Lebensjahr, grundlegende soziale

Beziehungen bis zum 3. Lebensjahr, Sprache bis zum 14. Lebensjahr. (Zihl 2008-09) Warum

etwa sensible Phasen enden, soll hier aber nicht Thema sein. So könnte man mutmaßen:

Was Hänschen nicht lernt, lernt Hans nimmermehr. Doch so scheint es nicht absolut zu

stehen. Die Tendenz dieses Spruchs mag stimmen, als Paradigma scheint er aber nicht zu

passen. In einer kürzlich erfolgten Untersuchung an adulten Affen, denen einzelne

Gliedmaßen entfernt wurden, konnte gezeigt werden, dass sich das adulte Gehirn kortikal,

d.h. dass sich Bereiche des Motorcortex somatotopisch reorganisieren. (Hui-Xin Qi et al.) In

einer anderen Untersuchung an adulten Affen aber zeigte sich nach einer Läsion der

Netzhaut keine Reorganisation im visuellen Cortex der Affen. (Stelios M. et al) Es scheint so,

als ließen sich die spezifischen praktischen Befunde nicht pauschal verallgemeinern lassen.

Man kann aber sehen, dass sich das ZNS unter gewissen Bedingungen anpasst. Wie lassen

sich diese praktischen Befunde nun theoretisch beschreiben und welches sind notwendige

Bedingungen für die Plastizität des ZNS?

Plastizität des ZNS – Eine Definition

Unter Plastizität versteht man die Anpassung des ZNS an interne und externe Bedingungen.

Dabei spielen sich die Anpassungsprozesse auf unterschiedlichen Ebenen ab. Angefangen bei

der Veränderung der kleinsten Bauteile wie Zelle und Synapsen über die Reorganisation von

Strukturen wie Nervennetzen bis hin zur Veränderung von Funktionssystemen. Auf

funktioneller Ebene ist Plastizität auch gleichbedeutend mit Lernen zu verstehen. (Zihl 2008-

09)

So spielt Plastizität sowohl in der normalen Entwicklung als auch in der Anpassung des ZNS

auf pathologische Veränderungen (z.B. Schädigung, Missbildungen) eine wichtige Rolle. In

beiden Fällen sind sowohl externe Faktoren als auch Lernprozesse erforderlich. (Zihl 2008-

09)

Notwendige Bedingungen für Plastizität

Für die funktionale Plastizität ist die Zentralnervöse bzw. neurale Plastizität unabdingbar

notwendig. Darunter versteht man alle (Anpassungs-) Prozesse des ZNS, die der

Veränderung von Hirnfunktionen aufgrund von Erfahrungen oder von Umweltbedingungen

zugrunde liegen. Diese Anpassungsprozesse spielen sich, wie oben schon bemerkt, auf

verschiedenen Ebenen ab: Auf der Ebene der Morphologie (Strukturen), der

Neurophysiologie (neuronale Aktivitäten) und der Neurochemie (Transmitter; Hormone).

(Zihl 2008-09)

Dabei kann man grob zwischen übungsabhängiger und umweltabhängiger Plastizität

differenzieren. (Zihl 2008-09) So waren etwa die Hausratten des Psychologen Donald Hebb

im Laborirrgarten erfolgreicher als die Laborratten, was mutmaßlich darauf zurückgeführt

wurde, dass diese eben mehr Auslauf als jene, sprich mehr Umwelterfahrung und Übung im

Umgang mit räumlichen Umgebungen besitzen. In einer ähnlichen Studie konnte

nachgewiesen werden, dass diejenigen Ratten, die in einer „reichhaltigen“ Umwelt und mit

genügend Möglichkeiten zu üben, aufwuchsen und die in sämtlichen Versuchen besser

abschnitten als die „gemeinen Laborratten“ ein um 10% größeren zerebralen Kortex

aufwiesen. (Diamond et al. 1964, 1966) Die Kennzeichen der „reichhaltigen Umwelt“ sind etwa

das Beisammensein vieler Artgenossen ausreichend großer Umgebung, die mit genügend

Erfahrungsobjekten , z.B. Klettergerüsten, Laufrädern oder anderen „Spielzeugen“ ausgestattet sind

(Bennett et al., 1964; Rosenzweig et al., 1962). Da die Möglichkeit der Plastizität durch

Umweltfaktoren wesentlich mitbestimmt wird, ist dies nicht weiter verwunderlich.

Es zeigte sich, dass die Vergrößerung primär dadurch zustande kam, dass größere und

differenziertere Synapsen ausgebildet waren, welche die Nervenzellen verbanden.

Erst kürzlich wurden die hippocampialen Strukturen von Taxifahrern untersucht, und es

konnte ein signifikanter Unterschied zu „normalen Gehirnen“ festgestellt werden. Es konnte

auch hier gezeigt werden, dass die Größe des Hippocampus mit der zunehmenden Übung

steigt. (Maguire, et al. 2000)

Man könnte diese Untersuchungen beliebig erweitern, aber jeder der schon einmal ein

Instrument oder eine Sprache erlernt hat, dem scheint klar ersichtlich: Bei einer

dauerhaften Übung in einer hinreichend „vielfältigen“ Umwelt passt sich das Gehirn an die

externen Bedingungen intern an. Bei einem Taxifahrer, der nur eine Straße rauf und runter

fährt, würde man wohl kaum ein signifikant höhere Größe gewisser Hirnareale feststellen

können. Eine solch monotone Umwelt könnte unter Umständen sogar den gegenteiligen

Effekt haben. Dies lässt sich beispielsweise am Kaspar- Hauser-Syndrom beobachten: Infolge

sprachlicher Deprivation, d.h. dem Fehlen von wichtigen sprachlichen Reizen in der Umwelt,

entsteht eine ausgeprägte (schwere) Sprachentwicklungsstörung. Diese Störung kann durch

systematisches Sprachtraining kompensiert werden und kann zu einem (nahezu) normalen

späteren Spracherwerb führen. (Zihl 2008-09)

Man sieht, daß es in jedem Fall sowohl umweltabhängige als auch übungsabhängig ist, ob

sich das Gehirn auf verschiedenen Ebenen anpassen kann. Die Eingangssignale in ein

neuronales Netzwerk verändern in Abhängigkeit der intrinsischen Struktur und Aktivität

derselben diese unablässig. Neben diesem Befund haben wir auch bemerkt, daß für die

Anpassung auf funktioneller Ebene, d.h. Lernen, die Anpassung auf morphologischer Ebene

notwendig ist und ein Anzeichen darin gefunden, dass sich das ZNS unter der Bedingung von

umwelt- und übungsabhängiger Faktoren signifikant verändert. Es soll dabei aber nicht

vergessen werden, dass ohne eine noch in gewissem Maße funktions- und anpassungsfähige

morphologische Struktur und ihrer jeweiligen Elemente, auch keine Plastizität möglich ist.

Sind beispielsweise primäre, etwa auditorische oder visuelle, Bereiche gestört oder zerstört,

so können die jeweils modalitätsspezifischen Informationen nicht oder nur mehr

eingeschränkt zur Verfügung gestellt und genutzt werden und die mögliche Plastizität wird

dementsprechend eingeschränkt. Auch scheint das Plastizitätspotential mit der Entwicklung

insgesamt abzunehmen, es sind aber selbst im adulten Gehirn noch plastizide Prozesse

möglich.

Bei all diesen Beispielen nun konnte man sehen, dass das ZNS plastizide ist und welche

Bedingungen dafür kritisch und welche notwendig sind. Wie genau dieser Prozess der

Anpassung zu verstehen ist, ist aber noch nicht klar geworden.

Elementare plastizide Prozesse

Synaptische Plastizität – Ein grundlegendes Prinzip des Lernens in neuronalen Netzen

Synaptische Plastizität bezeichnet die aktivitätsabhängige Änderung der Stärke der

synaptischen Übertragung. Diese Änderungen können sowohl durch Änderungen der

Morphologie als auch der Physiologie der Synapse verursacht werden. (Wikipedia)

Hebb formulierte in seinem Buch The Organization of Behavior ein grundlegendes Prinzip,

wie sich Lernen auf funktioneller Ebene physiologisch durch synaptische Plastizität

(teilweise) erklären lässt:

“Let us assume that the persistence or repetition of a reverberatory activity (or "trace")

tends to induce lasting cellular changes that add to its stability.… When an axon of cell A is

near enough to excite a cell B and repeatedly or persistently takes part in firing it, some

growth process or metabolic change takes place in one or both cells such that A's efficiency,

as one of the cells firing B, is increased.” (Donald O. Hebb 1949)

Kurz, pregnant, aber etwas sehr metaphorisch wird dies oft durch: „Cells that fire together

wire together“, ausgedrückt. Damit beschreibt Hebb sehr anschaulich, wie kortikale

Strukturen, sog. „cell assemblies“ sich strukturieren und reorganisieren und auf

funktioneller Ebene betrachtet: Lernen.

Diese sehr prägnante aber noch etwas metaphorische Umschreibung kann durch zwei

einfache Regeln für die Modifikation von Synapsen genauer expliziert werden.

1. Wenn das präsynaptische Axon aktiv ist und gleichzeitig das postsynaptische Neuron

unter dem Einfluss weiterer Eingänge stark aktiviert wird, wird die vom

präsynaptischen Axon gebildete Synapse gestärkt. Synchrone neuronale Aktivität

verstärkt die Kopplung.

Dabei kann man grob zwischen LTP – „long-term potentation“ (Cooke SF et al. 2000) und

STP – „short-term potentation“ differenzieren. Wobei ersteres eine dauerhafte Erhöhung

der synaptischen Effizienz bedeutet, zweiteres nur eine kurzzeitige.

2. Wenn das präsynaptische Axon aktiv ist und gleichzeitig das postsynaptische Neuron

unter dem Einfluss weiterer Eingänge nur schwach aktiviert wird, wird die vom

präsynaptischen Axon gebildete Synapse geschwächt. Asynchrone neuronale Aktivität

vermindert die Kopplung.

Hierbei kann man auch wieder zwischen LTD – „long-term depression“ (Bear, Mark et al.

2006) und STD – „short-term depression“ unterscheiden.

Lange Zeit wurde LTD lediglich als Umkehrprozess der Langzeit-Potenzierung LTP angesehen.

Inzwischen hat sich aber herausgestellt, dass LTD eine eigene Form der synaptischen

Plastizität darstellt, ohne die Lernen und Gedächtnis nicht möglich wäre. So lernen Mäuse

beispielsweise schlechter, sich räumlich zu orientieren, wenn LTD künstlich blockiert wird

(Migaud et al. 1998)

Mathematisch ließe sich dies wie folgt ausdrücken (wobei zu bemerken ist, dass diese

Axiomatisierung wohl sehr rudimentär, dafür aber anschaulich ist und eigentlich aus der

Theorie der künstlichen neuronalen Netzen stammt):

Die synaptische Eigenschaft (Potenzierung/Verstärkung – Depression/Schwächung) ändert

sich in Abhängigkeit von Input, Output und bisheriger synaptischer Eigenschaft.

Δwij = F(wij, vi, vj)

wij : Die Gewichtung (etwa also die „Synapsenmächtigkeit“) von Input vi zum Output vj; F: eine

unterdeterminierte Funktion; Δwij die Änderung der Gewichtung

(siehe dazu: Brown et al., 1991; Kohonen, 1984; Sejnowski and Tesauro, 1989)

In der Theorie der künstlichen neuronalen Netze (KNN) können die Anpassungen der

Gewichtungen der Verbindungen zwischen den einzelnen Neuronen in einem Netz auch als

„Lernen“ verstanden werden. So kann das KNN, je nach Lernverfahren, seine „Erfahrung“ in

der Konfiguration der gewichteten Verbindungen speichern.

Doch, kehren wir wieder zum biologischen Organismus zurück. Die Analogie zwischen

Gewicht und „Synapsenstärke“ wirkt anziehend, dient hier aber nur der Anschauung, eine

weitere Vertiefung würde hier zu weit führen.

Ausschlaggebend für Potenzierung bzw. Depression scheint die zeitliche Korrelation zu sein.

Nach Makram et al. (1997) genügt ein Zeitfenster von 10ms zwischen prä- und

postsynaptischer Aktivität, damit synaptische Plastizität von Potenzierung in Depression

umschlägt und umgekehrt.

Diese Eigenschaft synaptischer Plastizität führt zur Ausprägung von distinkten Zellverbänden,

die durch gemeinsame, synchrone Aktivität ihre Verbindungen untereinander stärken und

sich durch asynchrone Aktivität von anderen Zellverbänden abgrenzen.

Weitere Mechanismen

In den letzten Jahren wurden zusätzlich zu den Veränderungen der synaptische Mächtigkeit,

weitere neurophysiologische Mechanismen der Plastizität nachgewiesen, etwa die

Ausbildung von Synapsen, von Spines, die Zunahme der Dendritenzahl bzw –länge und in

ihrer Folge dichtere Astrozytenzahl und eine erhöhte Durchblutung (Kolb u. Wishaw 1998;

Lüscher et al. 2000) Auch die Entstehung neuer Zellen in adulten Gehirnen wird nicht mehr

ausgeschlossen, und konnte für verschiedene Spezies festgestellt werden. (Altman and Das,

1967; Altman, 1966 ; Altman and Das, 1965a ; Altman and Das, 1965b)

Fazit

All diese Prozesse und strukturellen Anpassungen auf der physiologischen Ebene kann man

als Grundlage des Lernens auf funktionaler Ebene ansehen, wenn auch dieses Inventar nicht

vollständig ist, so zeigen sich in den aufgeführten Punkten doch einige elementare

Bedingung der Möglichkeit und Mechanismen der Plastizität und somit von Lernen in

neuronalen Netzen. Und um den Bogen zu schliessen, ohne die Möglichkeit des ZNS zur

Plastizität könnten die klinischen Befunde von Patienten mit teils enormen

Hirnfehlbildungen oder Schädigungen, die eine „fast normale Funktionalität“ zeigen bzw.

wieder (teilweise) erreichen, weniger gut erklärt werden.

Literaturverzeichnis (in alphabetischer Reihenfolge):

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Altman J, Das GD (1965a) Post-natal origin of microneurones in the rat brain. Nature 207: 953-956

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Bear, Mark F.; Michael A. Paradiso (2006) Neuroscience: Exploring the Brain. Lippincott

Williams & Wilkins. p. 718. ISBN 0781760038, 9780781760034. Image of long-term

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Diamond MC, Krech D, Rosenzweig MR (1964) The effects of an enriched environment on the histology of the rat cerebral cortex. J.Comp Neurol. 123: 111-120

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Donald Hebb: The organization of behavior. A neuropsychological theory. Erlbaum Books,

Mahwah, N.J. 2002, ISBN 0-8058-4300-0 (Nachdruck der Ausgabe New York 1949)

Hui-Xin Qi, Iwona Stepniewska, Jon H. Kaas; “Reorganization of Primary Motor Cortex in

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Kohonen, T. (1984). Self-organization and associative memory. Springer, Berlin Heidelberg New York.

Maguire, EA; Gadian DG, Johnsrude IS, Good CD, Ashburner J, Frackowiak RS, Frith CD

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M. Migaud u.a.: ... in: Nature. London 1998,396, S.433. ISSN 0028-0836

Physiologie; herausgegeben von Erwin-Josef Speckmann, Jürgen Hescheler, Rüdiger KöhlingEdition: 5; Elsevier, Urban & FischerVerlag, 2008; ISBN 343741318X, 9783437413186

Rosenzweig MR, Krech D, Bennett EL, Diamond MC (1962) Effects of environmental complexity and training on brain chemistry and anatomy. J.Comp.Physiol.Psychol. 55: 429-437

Stelios M. Smirnakis, Alyssa A. Brewer, Michael C. Schmid, Andreas S. Tolias, Almut Schütz, Mark Augath, Werner Inhoffen, Brian A. Wandell & Nikos K. Logothetis; „Lack of long-term cortical reorganization after macaque retinal lesions”; in Nature 435, 300-307 (19 May 2005) doi:10.1038/nature03495; Received 2 December 2004; Accepted 16 February 2005

Sejnowski, T. J. and Tesauro, G. (1989). The hebb rule for synaptic plasticity: algorithms and implementations. In Byrne, J. H. and Berry, W. O., editors, Neural Models of Plasticity, chapter 6, pages 94-103. Academic Press.

Zihl, Josef; Vorlesung zur Entwicklungsneuropsychologie; 2008-09

Internetquellen:

http://de.wikipedia.org/wiki/Kortikale_Plastizit%C3%A4t

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