Wie kodiert das Gehirn unsere Bewegungen durch die Welt, so dass wir direkt dorthin zurückkehren können, wo wir gestartet sind? Diese Fähigkeit zur Wegintegration ist eine überlebenswichtige Fähigkeit für Tiere, die beim Auftreten einer Bedrohung schnell Schutz suchen müssen, oder eine wichtige Quelle der Effizienz bei der Suche nach Ressourcen. Die Identifizierung der mechanistischen Basis dieser Fähigkeit ist wichtig für das Verständnis der grundlegenden Mechanismen des Verhaltens und auch für das Verständnis der nachlassenden Fähigkeit zur Pfadintegration bei Beginn der Alzheimer-Krankheit (AD). Nervenzellen können präzise Variablen wie die Richtung und Lage des Kopfes eines Tieres oder die Nähe von Grenzen berechnen. Dieses Wissen befasst sich jedoch nicht mit der mechanistischen Basis, durch die diese Kodierung entsteht oder wie sie zur Steuerung des Verhaltens genutzt wird. Diese Lücke schließt das Scale Invariant Path Integration (SIPI) Framework, eine Erweiterung eines Frameworks, bei dem neuronale Schaltkreise eine einfache mathematische Transformation ihrer Eingänge durchführen, die effektiv eine skaleninvariante Aufzeichnung der Vergangenheit kodiert. Bei der Anwendung auf die Navigation führt diese Kodierung zu einer Kodierung von Kopfrichtung, Ort und Grenzen. Ziel dieses Projekts ist es, das SIPI-Modell durch die Erweiterung der Navigationskontexte, in denen es angewendet werden kann, und durch die empirische Prüfung von Vorhersagen bezüglich der Natur der räumlichen Kodierung und der Grundlage von Navigationsdefiziten bei der Alzheimer-Demenz zu entwickeln. Um dieses Ziel zu erreichen, soll das SIPI-Framework so angepasst werden, dass es in einem breiteren Spektrum von Situationen angewendet werden kann, neue Vorhersagen des Frameworks müssen durch neue empirische Arbeiten überprüft werden, und das Framework muss neue Einblicke in die neurophysiologischen Mechanismen der krankheitsbedingten Abnahme der Pfadintegrationsfähigkeit liefern.