Im Hippokampus gibt es verschiedene Netzwerkoszillationen mit unterschiedlichen Frequenzen. Ein Typ dieser Oszillationen sind die ”Ripple” mit einer Frequenz von etwa 200 Hz, welche in Komplexen mit einer Aktivitätswelle, der ”Sharp wave” auftreten. Sharp wave-ripple Komplexe (SWR) werden mit der Konsolidierung von Gedächtnis in Zusammenhang gebracht. Das Netzwerk, das den SWR unterliegt, hat bestimmte Mechanismen, von denen einige in der vorliegenden Arbeit näher untersucht werden. Im ersten Teil wird untersucht, wie ein hemmendes Interneuron in der hippokampalen Region CA1, das ”oriens-lacunosum moleculare” (O-LM) Interneuron, während der SWR in das Netzwerk eingebunden ist. Wir konnten zeigen, dass O-LM Zellen während der SWR starke synaptische Exzitation erhalten. Die Exzitation tritt spät während des Ripples im lokalen Feldpotential (LFP) auf und zeigt eine Phasenankopplung an die Ripple. In etwa der Hälfte der O-LM Zellen konnten wir Aktionspotentiale während der SWR zeigen, die an die Ripple-Phase im LFP gebunden sind und nach dem Ripple-Maximum auftreten. Der zweite Teil der Arbeit bezieht sich auf die hippokampale Region CA1 und vergleicht während SWR den synaptischen Eingang in zwei Untertypen von Pyramidenzellen, die tiefen und die oberflächlichen Pyramidenzellen. Beide Untertypen bekommen synaptische Eingänge während der SWR. Diese Eingänge sind eine Mischung aus exzitatorischen und inhibitorischen Eingängen, die in den Untertypen in ihrer Stärke vergleichbar sind. Im dritten Teil untersuchen wir die SWR in der Region CA2 des Hippokampus und zeigen, dass Pyramidenzellen in CA2 in das Netzwerk während SWR eingebunden sind. Wir können sowohl exzitatorische als auch inhibitorische synaptische Eingänge in den Pyramidenzellen darstellen und konnten eine Phasenkopplung der synaptischen Eingänge an die SWR im LFP zeigen. Aufgrund der Phasenverschiebung bei verschiedenen Haltepotentialen vermuten wir einen Oszillator für die Exzitation und einen für die Hemmung. / In the hippocampus there are different patterns of activity also known as network oscillations. These oscillations express different frequencies, and one oscillation is the ripple oscillation at around 200 Hz. It is associated with an activity wave called sharp wave and form a so-called sharp wave-ripple complex (SWR). SWRs are implicated in memory consolidation. In this thesis we investigate mechanisms underlying sharp wave-ripple complexes. In the first part of this thesis I examine one type of inhibitory neurons in the region CA1 of the hippocampus during SWR. Oriens-lacunosum moleculare (O-LM) interneurons receive strong excitatory synaptic input during ripples. This input arrives after the ripple maximum and is phase locked with the ripple cycles. Around half of the probed O-LM cells fire during the SWR and thereby show an active participation during SWR. The magnitude of excitation in O-LM cells and the ratio between excitation and inhibition determine if an O-LM cell is active during the SWR. Action potentials in these cells occur late during the SWR and are phase locked. In the second part the synaptic input onto excitatory pyramidal cells were investigated during ripple oscillations. Previous work has identified two different types of pyramidal cells in area CA1. We recorded from deep and superficial pyramidal cells. For both types of pyramidal cells the inhibitory and excitatory synaptic inputs temporally associated with ripples express comparable strength. In the last and third part, I recorded SWR in the CA2 region of the hippocampus and showed incidence, frequency and amplitude of ripples and SWR. Pyramidal cells in the CA2 region are integrated into the network during SWR. They receive SWR associated synaptic input during SWR. The excitatory and inhibitory synaptic inputs in CA2 pyramidal cells were investigated in detail. Phase analysis show phase locking of local field potential ripples and synaptic inputs to the ascending phase of the ripple cycle.

Eine einzigartige experimentelle Beobachtung, welche die Basis für eine ganzheitliche, neurowissentschafliche Theorie für Gedächtnis darstellen könnte, sind sharp wave-ripples (SWRs). SWRs werden in lokalen Neuronennetzwerken erzeugt und sind wichtig für Gedächtniskonsolidierung; SWRs sind charakteristische Ereignisse der lokalen Feldpotentiale im Hippocampus des Säugetiers, die in Phasen von Schlaf und Ruhe vorkommen. Eine SWR besteht aus einer sharp wave, einer ≈ 100 ms langen Auslenkung des Feldpotentials, welche mit ripples, 110–250 Hz Oszillationen, überlagert ist. Jüngste Experimente bekräftigen die Theorie, dass ripples in Netzwerken inhibitorischer Interneurone (INT-INT) erzeugt werden, die aus parvalbumin-positive basket cells (PV+BCs) bestehen. PV+BCs sind untereinander über rekurrente inhibitorische Synapsen und Gap Junctions (GJs) gekoppelt. In dieser Arbeit untersuche ich die spezifische Funktion von interneuronalen Gap Junctions in ripples. Im Hauptteil dieser Arbeit demonstriere ich, dass GJs in INT-INT Netzwerken die neuronale Synchronität und die Feuerrate während ripples erhöhen, die ripple-Frequenz sich hingegen nur leicht verändert. Zusätzlich zeige ich, dass diese rippleunterstützenden Effekte nur dann auftreten, wenn die GJ-Transmission schnell genug ist (≈< 0.5 ms), was wiederum somanahe Kopplung voraussetzt (≈< 100 µm). Darüber hinaus zeige ich, dass GJs die oszillatorische Stärke der ripples erhöhen und so die minimale für ripples notwendige Netzwerkgröße verringern. Abschließend zeige ich, dass ausschließlich mit Gap Junctions gekoppelte INT-INT Netzwerke zwar mit ripple Frequenz oszillieren können, aber wahrscheinlich nicht der Erzeuger von experimentell beobachteten ripple-artigen Oszillationen sind. Zusammengenommen zeigen meine Resultate, dass schnelle Gap Junction-Kopplung von Interneuronen die Entstehung von ripples begünstigt und somit SWRs unterstützt, welche einen wichtigen Beitrag zur Bildung unserers Gedächtnisses leisten. / A unique experimental observation that opens ways for a holistic, bottom-up theory for memory generation are sharp-wave ripples (SWRs). SWRs are generated in local neuronal networks and are important for memory consolidation. SWRs are prominent features of the extracellular field potentials in the mammalian hippocampus that occur during rest and sleep; they are characterized by sharp waves, ≈ 100 ms long voltage deflections, that are accompanied by ripples, i.e., 110–250 Hz oscillations. Recent experiments support the view that ripples are clocked by recurrent networks of inhibitory interneurons (INT-INT), which are likely constituted by networks of parvalbumin-positive basket cells (PV+BCs). PV+BCs are not only recurrently coupled by inhibition but also by gap junctions (GJs). In this thesis, I investigate the specific function of interneuronal GJs in hippocampal ripples. Consequently, I simulate INT-INT networks and demonstrate that gap junctions increase the neuronal synchrony and firing rates during ripple oscillations, while the ripple frequency is only affected mildly. I further show that GJs only have these supporting effects on ripples when they are sufficiently fast (≈< 0.5 ms), which requires proximal GJ coupling (≈< 100 µm). Additionally, I find that gap junctions increase the oscillatory power of ripple oscillations and by this means reduce the minimal network size required for INT-INT networks to generate ripple oscillations. Finally, I demonstrate that exclusively GJ-coupled INT-INT networks can oscillate at ripple frequency, however, are unlikely the generator of experimentally observed ripple-like oscillations. In sum, my results show that fast interneuronal gap junction coupling promotes the emergence of ripples and hereby supports SWRs, which are important for the formation of memory.

Die Aktivität des Hippocampus im Tiefschlaf ist geprägt durch sharp wave-ripple Komplexe (SPW-R): kurze (50–100 ms) Phasen mit erhöhter neuronaler Aktivität, moduliert durch eine schnelle “Ripple”-Oszillation (140–220 Hz). SPW-R werden mit Gedächtniskonsolidierung in Verbindung gebracht, aber ihr Ursprung ist unklar. Sowohl exzitatorische als auch inhibitorische Neuronpopulationen könnten die Oszillation generieren. Diese Arbeit analysiert Ripple-Oszillationen in inhibitorischen Netzwerkmodellen auf mikro-, meso- und makroskopischer Ebene und zeigt auf, wie die Ripple-Dynamik von exzitatorischem Input, inhibitorischer Kopplungsstärke und dem Rauschmodell abhängt. Zuerst wird ein stark getriebenes Interneuron-Netzwerk mit starker, verzögerter Kopplung analysiert. Es wird eine Theorie entwickelt, die die Drift-bedingte Feuerdynamik im Mean-field Grenzfall beschreibt. Die Ripple-Frequenz und die Dynamik der Membranpotentiale werden analytisch als Funktion des Inputs und der Netzwerkparameter angenähert. Die Theorie erklärt, warum die Ripple-Frequenz im Verlauf eines SPW-R-Ereignisses sinkt (intra-ripple frequency accommodation, IFA). Weiterhin zeigt eine numerische Analyse, dass ein alternatives Modell, basierend auf einem transienten Störungseffekt in einer schwach gekoppelten Interneuron-Population, unter biologisch plausiblen Annahmen keine IFA erzeugen kann. IFA kann somit zur Modellauswahl beitragen und deutet auf starke, verzögerte inhibitorische Kopplung als plausiblen Mechanismus hin. Schließlich wird die Anwendbarkeit eines kürzlich entwickelten mesoskopischen Ansatzes für die effiziente Simulation von Ripples in endlich großen Netzwerken geprüft. Dabei wird das Rauschen nicht im Input der Neurone beschrieben, sondern als stochastisches Feuern entsprechend einer Hazard-Rate. Es wird untersucht, wie die Wahl des Hazards die dynamische Suszeptibilität einzelner Neurone, und damit die Ripple-Dynamik in rekurrenten Interneuron-Netzwerken beeinflusst. / Hippocampal activity during sleep or rest is characterized by sharp wave-ripples (SPW-Rs): transient (50–100 ms) periods of elevated neuronal activity modulated by a fast oscillation — the ripple (140–220 Hz). SPW-Rs have been linked to memory consolidation, but their generation mechanism remains unclear. Multiple potential mechanisms have been proposed, relying on excitation and/or inhibition as the main pacemaker. This thesis analyzes ripple oscillations in inhibitory network models at micro-, meso-, and macroscopic scales and elucidates how the ripple dynamics depends on the excitatory drive, inhibitory coupling strength, and the noise model. First, an interneuron network under strong drive and strong coupling with delay is analyzed. A theory is developed that captures the drift-mediated spiking dynamics in the mean-field limit. The ripple frequency as well as the underlying dynamics of the membrane potential distribution are approximated analytically as a function of the external drive and network parameters. The theory explains why the ripple frequency decreases over the course of an event (intra-ripple frequency accommodation, IFA). Furthermore, numerical analysis shows that an alternative inhibitory ripple model, based on a transient ringing effect in a weakly coupled interneuron population, cannot account for IFA under biologically realistic assumptions. IFA can thus guide model selection and provides new support for strong, delayed inhibitory coupling as a mechanism for ripple generation. Finally, a recently proposed mesoscopic integration scheme is tested as a potential tool for the efficient numerical simulation of ripple dynamics in networks of finite size. This approach requires a switch of the noise model, from noisy input to stochastic output spiking mediated by a hazard function. It is demonstrated how the choice of a hazard function affects the linear response of single neurons and therefore the ripple dynamics in a recurrent interneuron network.