Prof. Dr. rer. nat. Susanne Schreiber

Prof. Dr. Susanne Schreiber entwickelt mathematische Modelle und Computersimulationen, um die grundlegenden Mechanismen neuronaler Signalverarbeitung und Netzwerkaktivität zu entschlüsseln. Ihr aktueller Fokus liegt auf der Analyse von Aktionspotentialen, Ionenkonzentrationsdynamiken und deren Einfluss auf die Stabilität und Informationsverarbeitung im Gehirn, mit Anwendungen in der Erforschung neurologischer Erkrankungen wie Epilepsie. Für die Industrie ist ihre Expertise relevant für die Entwicklung neuromorpher Computer, die Optimierung von Brain-Computer-Interfaces und das tiefere Verständnis von Lern- und Gedächtnisprozessen in der Biotechnologie und Medizintechnik. Sie liefert theoretische Grundlagen, um komplexe biologische Daten in vorhersagbare Modelle zu überführen, was die Entwicklung neuer diagnostischer oder therapeutischer Ansätze unterstützt.

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• A New Type of Spike: Homoclinic Spike Generation in Cells and Networks (ANewSpike)

  Quelle ↗

  Förderer: Horizon 2020: ERC Consolidator Grant Zeitraum: 01/2021 - 12/2027 Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Susanne Schreiber

• Einstein International Postdoctoral Fellow Michiel Remme

  Quelle ↗

  Förderer: Einstein Stiftung Berlin Zeitraum: 07/2012 - 05/2016 Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Susanne Schreiber

• Einstein Professur Schreiber Theoretische Neurophysiologie

  Quelle ↗

  Förderer: Einstein Professur Zeitraum: 10/2021 - 12/2023 Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Susanne Schreiber

• A new correlation-based measure of spike timing reliability

  2003

  Neurocomputing · DOI

• Subthreshold Membrane-Potential Resonances Shape Spike-Train Patterns in the Entorhinal Cortex

  2008

  Journal of Neurophysiology · DOI

  Many neurons exhibit subthreshold membrane-potential resonances, such that the largest voltage responses occur at preferred stimulation frequencies. Because subthreshold resonances are known to influence the rhythmic activity at the network level, it is vital to understand how they affect spike generation on the single-cell level. We therefore investigated both resonant and nonresonant neurons of rat entorhinal cortex. A minimal resonate-and-fire type model based on measured physiological parameters captures fundamental properties of neuronal firing statistics surprisingly well and helps to shed light on the mechanisms that shape spike patterns: 1) subthreshold resonance together with a spike-induced reset of subthreshold oscillations leads to spike clustering and 2) spike-induced dynamics influence the fine structure of interspike interval (ISI) distributions and are responsible for ISI correlations appearing at higher firing rates (> or =3 Hz). Both mechanisms are likely to account for the specific discharge characteristics of various cell types.

• Transbilayer Movement of Phospholipids at the Main Phase Transition of Lipid Membranes: Implications for Rapid Flip-Flop in Biological Membranes