Die verlässliche Integration einer sich ständig verändernden Vielzahl von Umwelteinflüssen ist grundlegend für Lernen, Gedächtnis und Verhalten. Unsere Forschung zielt darauf ab zu verstehen, wie Informationen aus der Welt in neuronalen Netzwerken dargestellt, integriert und transformiert werden, um die zentralen Rechenprinzipien zu entschlüsseln, die der Gedächtnisbildung auf zustandsabhängige Weise zugrunde liegen – etwa während des Lernens, der Konsolidierung und des Schlafs. Um dies zu erreichen, kombinieren wir modernste Werkzeuge der Schaltkreisneurowissenschaft wie Opto- und Pharmakogenetik mit Einzel- und Zwei-Photonen-Bildgebung, miniaturisierter Mikroskopie für Deep-Brain-Imaging, Lightsheet-Mikroskopie und fortgeschrittener KI-gestützter Analyse, um neuronale Kodierung und Plastizität zu verstehen. Unsere Arbeit konzentriert sich darüber hinaus auf Mechanismen struktureller Plastizität, einschließlich Veränderungen der axonalen Funktion, mit dem übergeordneten Ziel herauszufinden, wie diese Prozesse die Gedächtnisbildung und den Abruf von Erinnerungen im gesunden Gehirn unterstützen – und wie sie sich beim Altern und im Krankheitskontext verändern.