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Riechen: Duft nach Maß

Unsere Nase kann Tausende von Gerüchen auseinanderhalten - auch von Substanzen, die sich chemisch kaum unterscheiden. Wie funktioniert das? Laut dem Neurobiologen Jörn Niessing vom Friedrich-Miescher-Institut in Basel sitzt im Riechhirn eine Art Kippschalter: Beim Mix zweier ähnlicher Duftstoffe schlägt die neuronale Kodierung abrupt vom einen Zustand in den anderen um.
Feine NoteLaden...
Ein vielschichtiges Bukett nach schwarzen ­Johannisbeeren, ein an Bleistiftspäne erinnerndes Aroma, verfeinert durch dezente Noten von Rauch, Leder und Schokolade – Weinliebhaber verfügen über ein fantasievolles Vokabular, um ihren geliebten Rebensaft zu beschreiben. In der Tat erweist sich die Wahrnehmung von Gerüchen als faszinierend, oft aber auch als unberechenbar. So beruht die Johannisbeernote eines guten Rotweins auf einer stark verdünnten Substanz namens Mercaptomethylpentanon. In hohen Konzentrationen riecht die Chemikalie jedoch nach – Katzenurin.
Noch vertrackter wird es, wenn sich Gerüche mischen. Rosenduft etwa besteht aus einer Mixtur von über 500 Substanzen, doch schon die Komponente Geraniol allein reicht aus, um uns an eine Rose denken zu lassen. Andere Duftmischungen ergeben wiederum vollkommen neue Sinneseindrücke, die nur noch schwach oder gar nicht an die einzelnen Bestandteile erinnern.
Die Vorgänge im Gehirn, auf denen solche Phänomene beruhen, erscheinen bis heute noch vielfach rätselhaft. Klar ist nur: Gerüche werden nicht einfach von den Riechzellen in der Nase registriert. Vielmehr gibt deren Erregung nur den Startschuss für eine komplizierte Ver­arbeitung der Sinnesdaten in den neuronalen Netzwerken des Riechsystems.
Dabei extrahiert das Gehirn die wichtigsten Informationen aus einer Flut von eingehenden Signalen, bewertet sie und setzt sie in Beziehung zu bisherigen Erfahrungen ...
April 2011

Dieser Artikel ist enthalten in Gehirn&Geist April 2011

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  • Quellen
Friedrich, R. W., Korsching, S. I.: Combinatorial and Chemotopic Odorant Coding in the Zebrafish Olfactory Bulb Visualized by Optical Imaging. In: Neuron 18, S. 737-752, 1997

Friedrich, R. W., Laurent, G.: Dynamic Optimization of Odor Representations by Slow Temporal Patterning of Mitral Cell Activity. In: Science 291, S. 889-894, 2001

Khan, A. G. et al.: Odor Representations in the Rat Olfactory Bulb Change Smoothly with Morphing Stimuli. In: Neuron 57, S. 571-585, 2008

Niessing, J., Friedrich, R. W.: Olfactory Pattern Classification by Discrete Neuronal Network States. In: Nature 465, S. 47-52, 2010