Max-Planck-Institut für Hirnforschung

Max-Planck-Institut für Hirnforschung

Kein zweites Organ ist so komplex wie das menschliche Gehirn. Jede der rund 100 Milliarden Nervenzellen oder Neurone kann mit tausenden anderen Neuronen in Verbindung stehen. Das “Produkt” des Gehirns — Verhalten, Handlung, Wahrnehmung, Sprache, Erkenntnis und vieles mehr — ist außerordentlich vielfältig und noch immer rätselhaft. Das Max-Planck-Institut für Hirnforschung widmet sich der Erforschung der Gehirnfunktion auf mechanistischen und rechnerischen Ebenen. Der Fokus liegt dabei auf der Funktionsweise der Schaltkreise im Gehirn beginnend bei den Molekülen in einer einzelnen Hirnzelle, über die Vernetzung von Neuronen in einem lokalen Schaltkreis bis hin zu größeren Gehirnsystemen.

Um grundlegende Erkenntnisse über die Gehirnfunktion zu gewinnen, untersuchen die Wissenschaftler des Instituts weniger komplexe Nervensysteme wie die von Nagetieren, Schildkröten und Fischen. Sie messen wie diese sensorische Informationen verarbeiten, wie Erinnerungen entstehen und gespeichert werden, wie Tiere schlafen und wie sie sich in ihrem Verhalten an veränderte Bedingungen anpassen. Letztendlich wollen die Forscher die grundlegenden Regeln verstehen, die der Funktionsweise des Gehirns zugrunde liegen und so deren Beitrag zu Wahrnehmung und Verhalten klären. Hierzu verwenden sie molekularbiologische, bildgebende, elektronmikroskopische, genetische, und elektrophysiologische Verfahren sowie auch Methoden der Verhaltensforschung und numerische Simulationen.

Kontakt

Max-von-Laue-Str. 4
60438 Frankfurt am Main
Telefon: +49 69 850033-0
Fax: +49 69 850033-1599

Promotionsmöglichkeiten

Dieses Institut hat eine International Max Planck Research School (IMPRS):

IMPRS for Neural Circuits

Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit zur individuellen Promotion bei den Direktoren bzw. Direktorinnen und in den Forschungsgruppen.

Menschliche neuronale Netzwerke, kartiert in verschiedenen Teilen der Großhirnrinde. Ein Vergleich mit Mäusen ergab, dass die Interneuron-zu-Interneuron-Netzwerke beim Menschen massiv erweitert sind.

Forschende finden Unterschiede in den neuronalen Schaltkreisen von Maus und Mensch

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Never Forget

27. Mai 2022

Eine Gedenkskulptur am Max-Planck-Institut für Hirnforschung erinnert an die tragische Geschichte des Vorgängerinstituts während des Dritten Reichs

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Zwölf Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler freuen sich über hohe Fördergelder

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Forschende entdecken die interne Zielkarte zur Navigation im Gehirn

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Forschende entdecken eine enge Beziehung zwischen der lokalen Proteinsynthese-Maschinerie in Dendriten und ihren neu gebildeten Proteinen

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Vor 100 Jahren wurde in Berlin das Kaiser-Wilhelm-Institut für Hirnforschung gegründet. Erster Direktor war Oskar Vogt, ein ehrgeiziger Wissenschaftler, der mit der Untersuchung von Lenins Gehirn berühmt wurde. Seine Frau Cécile und er lieferten wichtige Erkenntnisse zum Bau der Großhirnrinde – und saßen auch manchem Irrtum auf.

Aushilfe (m/w/d) Einkauf / Studentische Hilfskraft (m/w/d)

Max-Planck-Institut für Hirnforschung, Frankfurt am Main 8. August 2022

Assistenz (m/w/d) Personal

Max-Planck-Institut für Hirnforschung, Frankfurt am Main 29. Juli 2022

Technische/r Assistent/in (BTA/MTA) (m/w/d)

Max-Planck-Institut für Hirnforschung, Frankfurt am Main 25. Juli 2022

Referent/in (m/w/d) für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit und Promotionsangelegenheiten

 

Max-Planck-Institut für Hirnforschung, Frankfurt am Main 15. Juli 2022

Unsere visuelle Fähigkeit, Objekte vom Hintergrund zu unterscheiden, hängt in hohem Maße von der Erkennung lokaler Diskontinuitäten in Bewegung, Farbe, Kontrast oder Textur ab. Die Berechnung der Merkmale einer Textur ist erstaunlich schwierig, wie die Hunderttausende von Versuchen zeigen, die neuronale Netzwerke benötigen, um sie zu "lernen". Dennoch segmentiert und differenziert unser Gehirn Texturen ohne offensichtliche Anstrengung. Unsere Forschung zielt darauf ab, zu verstehen, wie dies geschieht, indem wir die einzigartige Fähigkeit der Kopffüßer zur Tarnung nutzen.

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Spuren des Lernens in den Netzwerken des Gehirns

2020 Helmstaedter, Moritz

Neurobiologie

Die Gehirne von Säugetieren, mit ihrer unvergleichbar großen Zahl von Nervenzellen und einer extremen Dichte an Kommunikation, sind die komplexesten bekannten Netzwerke. Seit mehr als hundert Jahren gibt es Methoden zur teilweisen Analyse dieser Netzwerke. Lokal komplette Verschaltungskarten neuronaler Netzwerke im Säugetierhirn zu erlangen, ist jedoch erst seit wenigen Jahren möglich. Unserem Forscherteam ist es nun gelungen, Hirngewebe aus dem Säugetiergehirn zu kartieren und auf Spuren von vorangegangenen Lernvorgängen zu analysieren.

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Molekulare Spuren von Lernen und Gedächtnis

2019 tom Dieck, Susanne; Hafner, Anne-Sophie; Donlin-Asp, Paul; Rangaraju, Vidhya; Schuman, Erin

Neurobiologie

Lernen und Gedächtnis laufen im Gehirn auf verschiedenen Ebenen ab, beruhen letztendlich aber auf Molekülveränderungen. Diese winzigen Spuren versuchen wir sichtbar zu machen, um die molekularen Schritte des Lernens zu verstehen. Eine fundamentale Rolle spielt offensichtlich die Produktion neuer Proteine direkt vor Ort, an Kommunikationsstellen zwischen Nervenzellen. Vor kurzem konnten wir einen Code hinter der Kopplung von Proteinbildung und zellulärem Lernen entschlüsseln und zudem Fragen zur Energieversorgung klären.

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Die Hirnrinde (Neocortex) ist die größte und leistungsfähigste Region des menschlichen Gehirns. Sie hat sich in der Evolution stärker als alle anderen Hirnbereiche ausgedehnt und vermittelt viele Funktionen, die uns von unseren nächsten Verwandten unterscheiden. Auch bei vielen psychischen Störungen spielt der Neocortex eine zentrale Rolle. Im Jahr 2018 gelang es uns, neue Mechanismen aufzudecken, die es der Hirnrinde ermöglichen, ihre Informationsverarbeitung mit erstaunlicher Flexibilität und Schnelligkeit an die Erfordernisse tierischen Verhaltens anzupassen.

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Das Gehirn ist mit seinen neuronalen Netzwerken in der Lage, Berechnungen wie Normalisierung, Informationsspeicherung und Rhythmusgenerierung durchzuführen. Bisher wurden unterschiedliche mathematische Modelle entwickelt, um diese Berechnungen nachzuahmen. Ausgehend vom stabilisierten supralinearen Netzwerk (SSN) als Grundmodell konnten wir zeigen, dass dieses Netzwerk mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen kann. Dies deutet auf die Möglichkeit hin, eine einheitliche Theorie der kortikalen Funktion zu formulieren.

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