Aneta Koseska

Zelluläre Komputationen und Lernen
Wir erforschen die basisdynamischen Grundlagen biochemischer Komputationen und Einzelzell-Lernvorgänge

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Säugetierzellen nehmen kontinuierlich chemische Signale wahr, die räumlich und zeitlich variieren, und reagieren darauf. Um in einer sich verändernden Umgebung funktionieren zu können, führen sie komplexe Berechnungsaufgaben in Echtzeit aus. Diese Verarbeitung chemischer Signale durch die Rezeptoren auf der Zelloberfläche ähnelt dynamisch den sensorischen Berechnungen der neuronalen Mikroschaltkreise in der Großhirnrinde.

Unser Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung einer allgemeinen Theorie, welche Komputation und Lernen auf der Ebene biochemischer Netzwerke in Einzelzellen beschreibt. Dazu bestimmen wir die zugrundeliegenden dynamischen Prinzipien, durch die solche informationsverarbeitenden Merkmale entstehen. Wir untersuchen, wie einzelne Zellen ein Arbeitsgedächtnis nutzen, um mehrere zeitveränderliche Signale als Mittel zur Erzeugung einer stabilen Identität zu integrieren und gleichzeitig die Plastizität in den zellulären Reaktionen auszugleichen. Indem wir diese Prinzipien durch Komputationen mit metastabilen Zuständen formalisieren, untersuchen wir auch, ob einzelne Zellen lernen können. Mit Hilfe quantitativer Bildgebung validieren wir experimentell vorgeschlagene konzeptionelle Grundlagen, nach denen Zellen nicht-stationäre Signale verarbeiten und wie sie lernen ihre Reaktionen auf eine sich verändernde Umgebung zu verallgemeinern.

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