Das menschliche Gehirn ist ein bemerkenswertes Organ, das für fast 20 % des gesamten Energieverbrauchs des Körpers verantwortlich ist, obwohl es nur etwa 2 % des Körpergewichts ausmacht. Das Gehirn ist der größte Energiefresser des Körpers und gleichzeitig äußerst kompliziert. Dieser hohe Energiebedarf wirft die Frage auf, wie das Gehirn seine Aufgaben so effizient erfüllen kann. Wissenschaftler haben nun herausgefunden, dass elektrische Signale, die der Fortleitung von Information dienen, im Säugerhirn sehr effizient sind.
Der Energieverbrauch des Gehirns
Das menschliche Gehirn benötigt etwa 1,5-mal so viel Energie pro Zeit wie das Herz, rund die Hälfte davon für den normalen Stoffwechsel der Nervenzellen. Von der verbleibenden Hälfte wird ein Teil zur Bildung elektrischer Signale aufgewendet, mit denen die Nervenzellen miteinander kommunizieren. Unter Ruhebedingungen geht der größte Stromverbrauch wenig überraschend auf das Konto der Nervenzellen. Viel Rechnerei ist teuer. Das gilt nicht nur für das Schürfen von Kryptowährung, sondern auch für den Datenaustausch im Gehirn. Neuronen verrechnen Informationen und leiten sie weiter, indem sie ständig Neurotransmitter und Ionen durch ihre Zellmembranen transportieren. Dafür müssen sie fortwährend Transportkanäle öffnen, und brauchen viel Energie, um molekulare Pumpen zu bedienen und die Kanäle wieder zu schließen.
Das Aktionspotential: Grundlage der neuronalen Kommunikation
Das für die Gehirnfunktion besonders bedeutungsvolle Aktionspotential entsteht durch den Ein- und Ausstrom von elektrisch geladenen Atomen (Ionen). Dabei strömen positiv geladene Natrium-Ionen durch Proteine in der Zellmembran (Natriumkanäle) in die Nervenzelle und laden das ursprünglich elektrisch negative Zellinnere positiv auf. Ebenfalls positiv geladene Kaliumionen fließen dagegen durch Kaliumkanäle aus dem Zellinnern nach außen und lassen die Nervenzelle wieder negativ werden.
Um nach einem Aktionspotential die ursprüngliche Ionenverteilung wieder herzustellen, müssen Natrium-Ionen unter Energieaufwand aus der Zelle hinaus und Kalium-Ionen hinein gepumpt werden. Ihr Energiebedarf hängt daher eng damit zusammen, wann wie viele Ionen ein- und ausströmen.
Energieeffizienz im Säugergehirn
Wissenschaftler haben nun jedoch herausgefunden, dass elektrische Signale, die der Fortleitung von Information dienen, im Säugerhirn sehr effizient sind. Demnach verbrauchen Nervenzellen von Säugern für diese sogenannten Aktionspotentiale ca. 3-mal weniger Energie als bisher aufgrund von klassischen Arbeiten am Tintenfisch angenommen: Während dieser pro Aktionspotential 4-mal mehr Energie als theoretisch notwendig umsetzt, sind es bei Säugern lediglich 1,3-mal mehr.
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Forscher vom Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt und der Universität London haben deshalb diese Ionenströme in Nervenfasern (Axonen) in der Hippocampus-Region des Rattengehirns untersucht. Die Wissenschaftler haben nun allerdings festgestellt, dass die Ionenströme energiesparend zusammenspielen: Der Natrium-Einstrom und der ihm entgegenwirkende Kalium-Ausstrom überlappen zeitlich nur wenig. Verantwortlich dafür ist das genau abgestimmte Öffnen und Schließen der Natrium- und Kaliumkanäle. Deshalb fließt Computersimulationen zufolge nur 1,3-mal mehr Natrium in die Zelle als theoretisch notwendig.
"Die Zelle müsste deutlich mehr Energie für das Zurückpumpen aufwenden, wenn viele Natrium- und Kalium-Ionen gleichzeitig fließen würden, ohne einen elektrischen Netto-Effekt zu haben. Entscheidend für einen niedrigen Energieverbrauch ist deshalb, dass der Natrium-Einstrom möglichst wieder gedrosselt wird, bevor die ausströmenden Kalium-Ionen die positivierende Wirkung der Natrium-Ionen aufheben", erklärt Henrik Alle vom Max-Planck-Institut für Hirnforschung.
Die Rolle von Gliazellen bei der Energieversorgung
Die Energieversorgung des Gehirns ist ein aufwändiger Balanceakt. Bereits die einzelne Nervenzelle enthält verschiedene Bereiche mit unterschiedlichen Aufgaben, und sie verzweigt sich über weite Distanzen. Dadurch wird der Transport von Substanzen innerhalb der Zelle zur Herausforderung, auch der von Mitochondrien, den Kraftwerken der Zelle. Auch die Energiezufuhr von außen ist nicht einfach. Um energiereiche Substanzen und Sauerstoff aus dem Blut zu gewinnen, sind Neurone auf Helferzellen angewiesen, die Blutgefäße anzapfen und vorverdauten Treibstoff an Neurone weitergeben. Mindestens zwei Typen von Gliazellen bieten einen Cateringservice für Neurone: Astrozyten versorgen die Synapse, Oligodendrozyten die Axone.
Astrozyten sind sternförmige Gliazellen, die mit ihren Endfüßchen wie Zapfsäulen an den Blutgefäßen hängen. Die Astrozyten können die Blutgefäße verengen und auch erweitern und sind damit ein wichtiger Regler für den energiereichen Blutfluss. Weitere Ausläufer legen Astrozyten handschuhartig um die postsynaptischen Regionen von Nervenzellen, wo der Energiebedarf besonders hoch ist. Im Gegensatz zu Neuronen können Astrozyten Glukose gut speichern, und zwar genau wie die Leber in Form von Glykogen. Außerdem reichen Astrozyten die Glukose, die sie dem Blut oder aus ihren Glykogenvorräten entnehmen, nicht direkt als Treibstoff an die Neurone weiter, sondern verstoffwechseln sie zunächst zu Milchsäure. Dieses Zwischenprodukt kann dann nach nur einem einzigen weiteren Umwandlungsschritt direkt in die Atmungskette der Mitochondrien eingespeist werden.
Andere Gliazellen, die Oligodendrozyten, spielen ebenfalls eine Rolle bei der Versorgung der Axone. Bekannter als Urheber der isolierenden Myelinschicht, die Axone umwickelt und ihre elektrische Leitfähigkeit erhöht, halten Oligodendrozyten ebenfalls als Energielieferanten her. Auch sie schütten Milchsäure aus, die Mitochondrien im Axon dann schnell verwenden können. Die Liefermenge wird dabei an den Energiebedarf angepasst: je häufiger ein Neuron feuert, desto mehr Glukosetransporter bauen die Oligodendrozyten in ihre Membran ein, und desto mehr Energie können sie aus dem Blut aufnehmen und an ihr Axon weitergeben. Dieser maßgeschneiderte Lieferdienst gelingt, weil die Oligodendrozyten über spezielle Empfangsmoleküle „hören“ können, wie aktiv ein Neuron ist. Diese NMDA-Rezeptoren (für N-Methyl-D-Asparaginsäure) erkennen nämlich eine Verbindung, die jedes Mal freigesetzt wird, wenn eine Nervenzelle ein Aktionspotential „abfeuert“.
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Die Bedeutung der Myelinisierung für die Energieeffizienz
Die meisten Nervenzellen bei uns Menschen sind wie elektrische Kabel isoliert. oder Markscheide umgeben. Die Myelinschicht bildet aber keine durchgehende Umhüllung, sondern ist im Abstand von etwa 0,5-2 mm immer wieder unterbrochen. Das ermöglicht eine saltatorische Erregungsleitung. (Spannungsabnahme) am Anfang des Axons aus. Das führt zur Öffnung spannungsabhängiger Natriumionenkanäle. Die Kanäle findest du nur an den Ranvier’schen Schnürringen. Dort strömen dann die positiv geladenen Natriumionen ins Zellinnere. Dadurch wird ein erneutes Aktionspotential bzw. eine neue Depolarisierung ausgelöst. Sie reicht bis zum nächsten Schnürring. Es wird also immer nur an einem nicht-isolierten Bereich ein Aktionspotential gebildet. Durch die Isolation kann die Leitungsgeschwindigkeit deutlich erhöht werden. Energie sparen. Natriumionenkanäle in Bereichen, die das Aktionspotential bereits passiert hat, werden danach inaktiviert. Die Zeit, die sie brauchen, bis sie wieder erregt werden können, nennst du Refraktärzeit.
Wenn Nervenzellen nicht isoliert sind, müssen sie die elektrischen Signale kontinuierlich (fortlaufend) weiterleiten. Diese Art der Weiterleitung ist deshalb vergleichsweise langsam. kann aber erhöht werden, indem der Durchmesser der Leitungsbahn erhöht wird. Denn dadurch nimmt der Innenwiderstand ab. Das kannst du dir vorstellen wie bei einem Wasserschlauch: je dicker er ist, desto mehr Wasser kann in gleicher Zeit durchfließen. Das ist der Grund, warum zum Beispiel die Riesenaxone von Tintenfischen und Meeresschnecken einen Durchmesser von bis zu einem Millimeter haben.
Neuronale Netze und Energieeffizienz
Künstliche Neuronale Netze werden bereits heute in der Erkennung von Bildern und Objekten eingesetzt. Allerdings haben sie weniger mit unserem Gehirn zu tun, als ihr Name suggeriert: Zumeist basieren sie auf Algorithmen, die komplexe mathematische Operationen durchführen. Dr. Achim Schilling von der Cognitive Computational Neuroscience Group der FAU schlägt einen neuen Weg vor, biologisch inspirierte Neurone in künstliche neuronale Netze zu integrieren und zu trainieren.
Die größte Stärke künstlicher neuronaler Netze liegt in der Mustererkennung. Sie werden häufig für die Klassifizierung von Bildern verwendet, zum Beispiel in der Medizin, um Hautkrebs zu entdecken. Auch für das autonome Fahren sind diese Netze essentiell, weil sie Objekte - andere Fahrzeuge, Hindernisse, Verkehrszeichen - erkennen können.
Allerdings muss man einschränken, dass all diese KIs nur in exakt einer einzigen Sache gut sind und keinerlei allgemeine Intelligenz besitzen. Künstliche neuronale Netze werden häufig als Nachbildung unseres biologischen Gehirns im Computer beschrieben. Tatsächlich aber sind sie nichts anderes als effiziente Algorithmen, die mittels hochkomplexer mathematischer Operationen einen interpretierbaren Wert berechnen. Durch ihre große Anzahl an Parametern - oft mehrere Millionen - können sie jede beliebige mathematische Funktion darstellen. Diese Algorithmen sind deswegen so mächtig, weil wir mittlerweile eine extrem leistungsfähige Hardware haben, auf der wir diese unfassbar großen Matrixoperationen durchführen können.
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Dass das mit unserem Gehirn nicht viel zu tun hat, wird schnell klar, wenn man sich allein den Energieverbrauch anschaut: Unser Gehirn braucht nicht mehr Energie als eine 20-Watt-Glühbirne, wohingegen bereits ein Grafikprozessor etwa 200 bis 300 Watt benötigt. Man kann sich kaum vorstellen, wie viel Energie die großen KI-Unternehmen in ihren riesigen Serverfarmen verbrauchen.
Unser Gehirn ist deswegen so effizient, weil es nicht mit analogen Werten rechnet, sondern mit einer Abfolge von immer gleich hohen Spannungspulsen. Die Information ist nicht in der Stärke dieser Aktionspotentiale, sondern in den zeitlichen Abständen kodiert. Ein neuer Forschungsansatz konzentriert sich deshalb auf sogenannte Leaky-Integrate-and-Fire-Neuronenmodelle, kurz LIF, die den Prozessen im Gehirn viel ähnlicher sind als herkömmliche Neuronenmodelle.
Hirnströme und Elektroenzephalographie
In deinem Gehirn fließen täglich unzählige elektrische Impulse - sie sind die Grundlage für alles, was du denkst, fühlst und erinnerst. Um zu verstehen, wie das Gehirn elektrisch denkt, müssen wir uns zuerst seine winzigen, aber mächtigen Bausteine ansehen: die Nervenzellen, auch Neuronen genannt. Jedes Neuron ist wie eine winzige Batterie. Es hat eine elektrische Spannung über seine Membran, die durch den ungleichen Transport von geladenen Teilchen (Ionen wie Natrium, Kalium, Chlorid) aufrechterhalten wird.
Wenn ein Neuron aktiviert wird - zum Beispiel, weil es eine Nachricht von einem anderen Neuron erhält -, öffnen sich winzige Kanäle in seiner Membran. Dies führt zu einem plötzlichen, sehr schnellen Einstrom von geladenen Teilchen, was die elektrische Spannung kurzzeitig umkehrt. Diese Aktionspotenziale wandern blitzschnell entlang des Neurons. Wenn sie das Ende eines Neurons erreichen, die sogenannte Synapse, lösen sie die Freisetzung von chemischen Botenstoffen (Neurotransmittern) aus. Diese Botenstoffe überqueren einen winzigen Spalt und docken an das nächste Neuron an, wo sie wiederum elektrische Signale auslösen können.
Ein einzelnes Aktionspotenzial ist winzig und kaum messbar. Aber wenn Millionen von Neuronen gleichzeitig in einem bestimmten Rhythmus feuern, erzeugen sie ein messbares elektrisches Feld. Diese Hirnströme lassen sich mit der Elektroenzephalografie (EEG) messen. Winzige Elektroden werden auf die Kopfhaut geklebt oder in einer speziellen Haube platziert. Diese Elektroden sind so empfindlich, dass sie die sehr schwachen elektrischen Signale, die von den Milliarden feuereffizienter Neuronen erzeugt werden, aufnehmen können. Die aufgezeichneten Signale werden verstärkt und als Wellenmuster auf einem Computerbildschirm dargestellt.
Neurotechnologie: Die Zukunft der Hirnforschung
Das tiefe Verständnis der Hirnströme und der Elektroenzephalografie hat den Weg für ein unglaublich spannendes Feld geebnet: die Neurotechnologie, kurz Neurotech. Brain-Computer-Interfaces (BCIs) ermöglichen es Menschen, Computer, Prothesen oder sogar Rollstühle allein durch ihre Gedanken zu steuern. Neurofeedback-Systeme nutzen EEG, um die eigenen Hirnströme in Echtzeit sichtbar zu machen. Indem man lernt, bestimmte Gehirnwellenmuster (z.B. Alpha-Wellen für Entspannung) zu beeinflussen, kann man Zustände wie Konzentration, Entspannung oder Schlaf verbessern. Fortschritte in der Neurotechnologie ermöglichen die Entwicklung von Prothesen, die direkt mit den Nerven oder dem Gehirn verbunden werden können.
Das hungrige Gehirn: Glukose und Energieversorgung
So viel Energie wie das Gehirn verbrennt sonst kaum ein anderes Organ. Doch woran liegt das? Prof. Dr. Im Vergleich zu anderen Organen, hat das Gehirn mit einem Anteil von nur zwei Prozent am Körpergewicht einen sehr hohen Energieverbrauch. 500 Kilokalorien bzw. 20 Prozent der Gesamtenergie verbrennt es am Tag. Unser Gehirn benötigt so viel Energie, da es rund um die Uhr aktiv ist. Außerdem verbrennt neuronale Aktivität, insbesondere die für höhere Hirnfunktionen, besonders viel Energie. Speziell der Transport von Ionen und Botenstoffen ist sehr kostspielig, für eine funktionierende Signalübertragung aber unverzichtbar. Hinzu kommt die Instandhaltung der Zellen, die bereits ein Viertel der Energie aufbraucht. Den dafür nötigen Brennstoff ATP produzieren Mitochondrien, indem sie hauptsächlich Glucose umwandeln. Nervenzellen können die Glucose aber nicht speichern. Zirkuliert nicht genügend davon im Blut, sind sie auf die Glykogenspeicher der Astrozyten angewiesen. Damit immer genügend Energieträger vorhanden sind, sorgt ein komplexes Hormonsystem dafür, dass wir Hunger bekommen und essen. Schließlich braucht das Gehirn im Schnitt 129 Gramm Glucose am Tag.
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