Volker Pernice receives Hans Spemann Award

Former PhD student is honored for his outstanding thesis.

Volker Pernice conducted his PhD studies at the Bernstein Center Freiburg, investigating the relationship between connectivity and activity in networks of spiking neurons.

At the ceremony to celebrate the opening of the academic year 2014/15, Pernice received the "Hans-Spemann-Preis", sponsored by the "Dr.-Gerhard-Fritz-Stiftung des Verbandes der Freunde der Universität".

Summing up his work, Volker Pernice writes:

"Nerve cells in the brain are connected to each other by a multitude of synapses. Therefore, the activity of each cell depends strongly on its neighbours. How the precise architecture of the network of connections influences the interplay of neurons when considering thousands of them, is still poorly understood and was explored in my thesis with the help of theoretical models."

Abstract (in German):

Die Funktionsweise des Gehirns entsteht aus der Zusammenarbeit vieler Nervenzellen. Experimentell kann nur die Dynamik einer begrenzten Anzahl von Neuronen beobachtet werden. Während für einzelne Zellen gute Modelle existieren, bleibt das Verhalten von Neuronen, die zu einem dichten Netzwerk gekoppelt sind, schwierig zu erfassen. Theoretische Modelle erklären allgemeine Phänomene wie das scheinbar zufällige Auftreten von Aktionspotentialen, gehen aber oft von stark vereinfachten zufälligen Netzwerken aus, welche anatomische Details vernachlässigen.

Mit Computersimulationen wurde in dieser Arbeit der Einfluss von komplexeren Strukturen auf die beobachtbare Dynamik, wie zum Beispiel korrelierte Aktivität von Neuronen, untersucht. ln statistischen Modellen lässt sich der Effekt sowohl spezifischer Verbindungen auf einzelne Neuronen, als auch statistischer Eigenschaften des Netzwerkes auf die Populationsaktivität beschreiben. Dies erlaubt es den großen Einfluss indirekter Verbindungen oder die Unterdrückung von Synchronisation durch das Wechselspiel von Erregung und Hemmung mechanistisch zu verstehen und sogar Netzwerke aus ihrer Aktivität zu rekonstruieren.

Insgesamt zeigt es sich, dass die genauere Kenntnis der Mikrostruktur neuronaler Netzwerke Voraussetzung für das Verständnis ihrer Dynamik und damit möglicherweise auch ihrer Funktion ist.

Publications containing results from the thesis:

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