Computational Neuroscience und Neuroengineering (Jablonski)

Das Verständnis der Funktionsweise des Nervensystems ist eine Schlüsselfrage, die seit Jahrzehnten untersucht wird. Trotz vieler Bemühungen ist es eine Herausforderung, all diese Prozesse in In-vivo- oder In-vitro-Versuchen zu untersuchen. Aus diesem Grund entwickeln wir In-silico-Ansätze, zum Beispiel um die Entwicklung von Neuroprothesen zu unterstützen. Bislang ist das elektrische Cochlea-Implantat (eCI) die erfolgreichste Neuroprothese, die weltweit etwa eine Million Menschen das Hören wieder ermöglicht. Dennoch ist die Hörrehabilitation mit eCIs aufgrund der begrenzten spektralen Auflösung weit vom normalen Hören entfernt. Diese Einschränkung wird durch die Streuung der elektrischen Erregung von jedem elektrischen Kontakt in der Cochlea verursacht, die mit einer leitfähigen Flüssigkeit gefüllt ist, was zu Kanalinteraktionen führt. Obwohl die meisten eCI-Benutzer eine gute offene Sprachwahrnehmung in ruhiger Umgebung erreichen, kann die Leistung bei komplexen Höraufgaben (zum Beispiel Spracherkennung in lauten und/oder hallenden Umgebungen) und beim Musikgenuss eingeschränkt sein. Dies macht das optogenetische Cochlea-Implantat (oCI) zu einem Kandidaten für die Überwindung der Beschränkung der spektralen Auflösung durch die Verwendung von Licht, das räumlich begrenzt werden kann und eine größere Anzahl nicht interagierender Kanäle ermöglicht.

Derzeit konzentriert sich die Gruppe auf die Untersuchung der Funktionsweise des peripheren auditorischen Systems, um die nächste Generation von oCIs auf Hardware- und Softwareebene zu entwickeln. Auf der Softwareebene geht es um die Entwicklung neuartiger Klangkodierungsstrategien, die den Klang in eine Stimulation der Spiralganglionneurone übertragen, um Gehörlosen das Hören zu ermöglichen. Eine optische Klangkodierungsstrategie, die sich die neue Stimulationsmodalität zunutze macht, erfordert eine feinkörnige, schnelle und energieeffiziente Klangverarbeitung in Echtzeit und die Steuerung mehrerer mikrometer-großer optischer Emitter. Ein solcher Algorithmus würde im Falle von eCI an menschlichen Patienten getestet werden. Das oCI als nicht-klinisches Konzept erfordert allerdings einen in-silico-Rahmen. Dazu entwickeln wir Computer-Modelle, die sich auf experimentelle Daten stützen, die in enger Zusammenarbeit mit dem Institut für Auditorische Neurowissenschaften erhoben werden.