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Brain-machine interfaces (BMIs) stellen künstliche Verbindungen zwischen der Umwelt und dem Gehirn her. Sie versprechen daher wichtige klinische Anwendungen, indem sie möglicherweise ausgewählte Aspekte sensorischer oder motorischer Funktionen ersetzen, wiederherstellen oder erweitern können. BMIs sind darauf angewiesen, neuronale Signale aus dem Gehirn auszulesen, um externe Glieder zu bewegen, oder um Informationen von externen Sensoren an das Gehirn zurückzuleiten oder beides gleichzeitig. Dieses künstliche Assoziation muss erlernt werden und dieser Prozess wird als neuroprothetisches Lernen bezeichnet wird. Zunehmende Daten deutet darauf hin, dass die Plastizitätsmechanismen die dem neuroprothetischen Lernen zugrunde liegen ähnlich verlaufen wie beim natürlichen Lernen. Da das neuroprothetische Lernen die Komplexität umgeht, die mit natürlichen sensorischen Eindrücken oder motorischen Kontrolle verbunden ist, können die beteiligten Schaltkreise leichter identifiziert und charakterisiert werden. Diese Art von Forschung hat daher wichtige Vorteile gegenüber natürlichem Lernen und bietet eine interessante Alternative zur Analyse neuronaler Schaltkreise, die dem sensorisch-motorischen Lernen zugrunde liegen. Wir haben kürzlich die Machbarkeit einer rein optischen BMI demonstriert, indem wir die Aktivität identifizierter kortikaler Neuronen auf das Feedback einer künstlichen sensorischen Eingabe konditionieren. Diese Experimente gaben einen ersten Einblick in die Aktivitätsdynamik der konditionierten Neuronen sowie ihres umgebenden Netzwerks während des Lernens. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, die grundlegenden Mechanismen des neuroprothetischen Lernens von der Zelle bis zur Schaltkreisebene besser zu verstehen.