Einführung
Die Erforschung des menschlichen Gehirns ist eine der größten Herausforderungen der modernen Wissenschaft. Mit seinen komplexen Netzwerken aus Milliarden von Nervenzellen stellt es das komplexeste bekannte Netzwerk dar. Die Entwicklung neuer Methoden zur Vermessung und Analyse dieser Netzwerke eröffnet faszinierende Einblicke in die Funktionsweise des Gehirns und ermöglicht ein besseres Verständnis von neurologischen Erkrankungen. Dieser Artikel beleuchtet aktuelle Methoden zur Vermessung des Gehirns, von der Magnetresonanztomographie (MRT) bis hin zu modernsten Konnektomik-Techniken und epigenetischen Analysen.
Magnetresonanztomographie (MRT) und ihre Weiterentwicklungen
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist eine etablierte Methode zur Darstellung von Gehirnstrukturen. Sie ermöglicht es, dreidimensionale Gehirndaten zu erheben und spezifische Gewebestrukturen zu identifizieren. Ein aktuelles Forschungsprojekt des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) zielt darauf ab, ein spezialisiertes, automatisches Tool zur präzisen Kartierung komplizierter Hirnstrukturen mittels MRT zu entwickeln. Im Fokus steht dabei die Erkennung der Plexus choroidei in MRT-Bildern mithilfe einer KI-basierten Software, die als Teil des Open-Source-Projekts FastSurfer frei verfügbar gemacht werden soll.
7-Tesla-Scanner: Eine neue Generation der MRT
Eine vielversprechende Weiterentwicklung der MRT ist der Einsatz von Ultra-Hochfeld-Scannern mit 7 Tesla (7T). Diese Scanner bieten eine höhere Auflösung und einen besseren Kontrast als herkömmliche 3-Tesla-Scanner. So können wir etwa erkennen, ob sich das Sprachzentrum durch einen Tumor verschoben hat. Allerdings sind sie auch anfälliger für Verzerrungen, die die funktionelle Bildgebung verfälschen können. Ein Forschungsprojekt an der Medizinischen Universität Wien (MUW) hat sich daher der Entwicklung einer Methode zur 7T-Bildkorrektur gewidmet, um die Vorteile dieser Technologie optimal nutzen zu können.
Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT)
Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) misst die Gehirnaktivität, indem sie Veränderungen des Magnetfelds im Gehirn erfasst, die durch körpereigene Moleküle wie Hämoglobin im Blut verursacht werden. Die funktionelle Verortung wird oft vor Operationen anhand spezifischer Aufgaben gemessen, wie beispielsweise das Öffnen und Schließen der Hand, um sicherzustellen, dass lebenswichtige Areale für Motorik, Sprache und Gedächtnis verschont bleiben. Die entwickelte dynamische Bildkorrektur eignet sich als internationaler Standard für alle fMRT-Studien - sowohl für die präoperative Planung als auch für die neurowissenschaftliche Grundlagenforschung. Mithilfe von 7T entsteht so eine präzise 3D-Landkarte des individuellen Gehirns, in der funktionelle Hirnareale genau mit der Gehirnanatomie zusammenpassen.
Konnektomik: Die Vermessung neuronaler Netzwerke
Die Konnektomik ist ein relativ neues Forschungsfeld, das sich mit der Vermessung und Kartierung neuronaler Netzwerke im Gehirn befasst. Unser Gehirn enthält extrem dicht gepackte Netzwerke aus membranumhüllten Kabeln, mithilfe derer unsere rund 86 Milliarden Nervenzellen untereinander kommunizieren. Jede unserer Nervenzellen interagiert mit rund 1000 anderen, und die Kommunikationsstellen zwischen den Nervenzellen, die Synapsen, sind entlang der Kabel plaziert, die sich oft über das gesamte Gehirn erstrecken. Tatsächlich schätzt man, dass rund fünf Millionen Kilometer Nervenzellkabel in unseren Schädeln verpackt sind - das ist 10-mal länger als alle Autobahnen auf der Erde, in jedem unserer Gehirne. Erst die Entwicklung schnellerer 3-dimensionaler Elektronenmikroskopietechniken und künstliche-Intelligenz (KI)-gestützter Analyseverfahren hat die dichte Kartierung neuronaler Netzwerke möglich gemacht.
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Rekonstruktion eines kortikalen Konnektoms
Ein Forscherteam um Max-Planck-Direktor Moritz Helmstaedter hat ein Stück bioptisch gewonnenen Hirngewebes aus der Großhirnrinde einer 4-Wochen alten Maus analysiert. Mithilfe optimierter KI-basierter Bildverarbeitung und effizienter Interaktion zwischen Datenanalyse durch Menschen und Maschinen schafften es die Forscher, alle der rund 400000 Synapsen und ca. 2,7 Meter neuronaler Kabel in diesem Gewebsstück zu rekonstruieren. Dieser Schaltplan ist rund 26-mal größer als das in der Netzhaut der Maus vor 6 Jahren publizierte und bisher größte Säugetierkonnektom. Die Rekonstruktion ergab nicht nur eine substanziell größere Netzwerkkarte, sondern erfolgte auch mit rund 33-fach höherer Effizienz - ein neuer Standard in der dichten konnektomischen Rekonstruktion aus dem Säugetiergehirn.
Analyse von Verschaltungsmustern und Lernprozessen
Das rekonstruierte Konnektom ermöglichte es den Forschern, die darin enthaltenen Verschaltungsmuster zu analysieren und Rückschlüsse auf vorangegangene Lernprozesse zu ziehen. Insbesondere untersuchten sie, welcher Anteil des Schaltkreises Anzeichen für vorangegangenes Lernen zeigte. Hierfür nutzten sie den Zusammenhang zwischen Wachstum und Verstärkung der Synapsen, das mit Lernvorgängen einhergeht. Alessandro Motta, Erstautor der Studie und Elektroingenieur, nutzte besondere Konstellationen, in denen jeweils mehrere Synapsen zwischen zwei Nervenzellen gefunden wurden, um mögliche Spuren von Langzeitpotenzierung (LTP) zu finden.
Implikationen für die künstliche Intelligenz
Die entwickelten Methoden haben erhebliche Auswirkungen für die mögliche Übertragung von Einsichten aus der Hirnforschung für die heute so genannte „künstliche Intelligenz“. „Das Ziel, neuronale Netzwerke in der Großhirnrinde zu vermessen ist ein wesentliches wissenschaftliches Abenteuer, eben auch weil wir hoffen, hieraus wesentliche Netzwerkeigenschaften ableiten zu können, die das Gehirn zu einem solch effizienten Computer zu machen, viel effizienter als alle heutige KI“, erklärt Helmstaedter.
Das "Human Brain Project" und die Erstellung virtueller Gehirnatlanten
Das "Human Brain Project" ist ein interdisziplinäres Forschungsvorhaben, an dem Neurowissenschaftler, Ärzte, Informatiker, Physiker, Mathematiker und Computerspezialisten aus zahlreichen europäischen Ländern beteiligt sind. Ihre Mission: das Gehirn verstehen, so wie es noch niemand verstanden hat. Einer der Beiträge der Jülicher Forscher ist ein riesiger Datensatz, der Wissenschaftlern auf der ganzen Welt bereits als wichtiges Koordinatensystem dient. „Es geht darum, die Zytoarchitektur - das ist die Verteilung der Nervenzellkörper, quasi die Infrastruktur der Hirnrinde und Kerngebiete - in einer Auflösung von 20 Mikrometern virtuell zu rekonstruieren, und zwar in allen drei Raumdimensionen“, sagt Axer.
"BigBrain": Ein hochauflösendes 3D-Modell des Gehirns
Das 3D-Modell „BigBrain“ soll als Maßstab eine zellarchitektonische Einteilung des Gehirns ersetzen, die der Psychiater Korbinian Brodmann im Jahr 1909 entworfen hat. Amunts und ihr Team erstellen virtuelle Gehirnatlanten, die es in Zukunft ermöglichen sollen, neuronale oder psychologische Erkrankungen auf Grundlage von strukturellen Abweichungen zu erschließen. Die Messwerte beziehen die Forscher von Gehirnen, die von Menschen stammen, die sich bereit erklärt haben, ihr Gehirn direkt nach dem Tod der Forschung zur Verfügung zu stellen. Tiergehirne - von Affen, Ratten und Mäusen - werden als Vergleichsgrößen einbezogen.
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Herausforderungen bei der Datenverarbeitung
Die Forschung in Jülich hat mit einigen Hindernissen zu kämpfen: Für die vollständige Verarbeitung und Erfassung der Gehirnschnitte im „BigBrain“ haben die Forscher aufgrund des technischen und personellen Aufwands knapp sieben Jahre gebraucht. „Außerdem sind derzeitige Computer mit der Verarbeitung und Analyse der gewaltigen Datenmenge, die so ein Projekt liefert, überlastet. Es handelt sich immerhin um 2,5 Petabyte an Daten pro Jahr, acht Terabyte pro Tag, die verarbeitet werden müssen“, sagt Bludau. Um dieses Problem zu lösen, arbeiten im Forschungszentrum Experten mit Kooperationspartnern an neuen Speichervolumen. „Für neue, rechenintensive Analysemethoden, die uns unter anderem bei der Kartierung der Hirnrinde helfen sollen, sind wir auf die nächste Generation an Supercomputern, sogenanntes Exascale Computing, angewiesen“, erklärt Axer.
Epigenetische Analysen auf Einzelzellebene
Die Analyse epigenetischer Daten liefert wichtige Hinweise auf die Entwicklung von Zellen in verschiedene Typen sowie mögliche krankhafte Veränderungen. Besonders wichtig sind die epigenetischen Daten, weil sie Hinweise auf die Entwicklung der Zellen in verschiedene Typen sowie mögliche krankhafte Veränderungen liefern. Die eine Studie zur Epigenetik analysierten das Methylierungsmuster der DNA und die dreidimensionale Struktur des Erbguts im Zellkern. Die andere nutzte eine Methode namens snATAC-seq, um zu bestimmen wie locker das Chromatin (Gemisch aus Protein und DNA) an den jeweiligen Stellen des Erbguts ist. Beide Studien werteten die Informationen auf der Ebene einzelner Zellen aus.
Ein Mosaik aus verschiedenen Zelltypen
„Das menschliche Gehirn ist nicht homogen. Es ist eher ein Mosaik aus verschiedenen Zelltypen, die unterschiedlich aussehen und unterschiedliche Funktionen haben. Dazu passt, dass die Forschenden bislang unbekannte typische epigenetische Muster für psychiatrische Krankheiten wie Schizophrenie, bipolare Störung, Morbus Alzheimer und Depressionen entdeckten. Erstaunlich ist auch, dass weite Teile der epigenetischen Muster im Gehirn von Mäusen ähnlich aussehen wie beim Menschen.
Einschränkungen der Analyse von Totgewebe
Elisabeth Binder vom Max-Planck-Institut für Psychiatrie in München hat eine Schwäche des Hirnzell-Atlasses ausgemacht: „Die größte Schwachstelle ist, dass es Gehirnzellen aus dem Gewebe Verstorbener sind, das also nicht mehr reaktiv ist. Viele Genvarianten beeinflussen, wie Zellen auf Umweltreize reagieren. Sie können mit der Analyse toten Gewebes nicht wirklich analysiert werden.
Die "BRAIN"-Initiative in den USA
Die "BRAIN" (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)-Initiative in den USA ist ein großangelegtes Forschungsprogramm, das darauf abzielt, die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen und neue Technologien für die Diagnose und Behandlung von Hirnerkrankungen zu entwickeln. Am 2. April 2013 verkündete der US-Präsident, 100 Millionen US-Dollar zur Anschubfinanzierung der "BRAIN" getauften Initiative bereitstellen zu wollen. Am Ende dürfte das Programm gut und gern das Zehnfache dieses Betrags verschlingen.
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Das Gedächtnis vermessen
Unser Gedächtnis macht uns aus: Es bestimmt unsere Individualität, verortet uns in der Welt und lässt uns aus Erfahrungen Handlungsstrategien für die Zukunft ableiten. Die moderne neurobiologische Forschung liefert Antworten auf diese Fragen, indem sie mit elektrophysiologischen und optogenetischen Methoden und mit molekularen Engramm-Technologien die spezifische Spur, die eine Erfahrung im Gehirn hinterlässt, identifiziert. Dabei kam Erstaunliches zu Tage: Selbst an scheinbar simplen assoziativen Erinnerungen können weit verteilte Hirnnetzwerke beteiligt sein, die als komplexes Engramm fungieren. Bei jedem Abruf werden die Gedächtnisinhalte wieder in eine labile und modifizierbare Form überführt und können neu konsolidiert werden.
Das "stille Engramm"
Wenn bei der Bildung einer neuronalen Gedächtnisspur Synapsen zwar miteinander verknüpft, aber nicht durch den Einbau neuer Moleküle verstärkt werden, so spricht man vom „stillen Engramm“ - die Erinnerung ist zwar da, aber nicht abrufbar. Und: Durch gezielte Stimulationen eines solchen Engramm-Netzwerkes im Gehirn von Mäusen kann quasi eine künstliche Erinnerung erzeugt werden.
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