Die Gehirnforschung hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, die unser Verständnis des komplexesten Organs des menschlichen Körpers revolutioniert haben. Von detaillierten 3D-Modellen einzelner Hirnfragmente bis hin zu Supercomputer-Simulationen ganzer Gehirne eröffnen sich völlig neue Wege, um die Funktionsweise des Gehirns zu entschlüsseln und neue Therapieansätze für neurologische Erkrankungen zu entwickeln.
Detaillierte 3D-Modelle enthüllen die Mikrostruktur des Gehirns
Ein Team von US-Forschern um Alexander Shapson-Coe von der Universität Harvard hat ein äußerst detailliertes 3D-Computermodell eines winzigen Fragments der menschlichen Großhirnrinde erstellt. Dieses Modell, das im Fachblatt „Science“ veröffentlicht wurde, umfasst einen Kubikmillimeter Hirngewebe und beinhaltet 57.000 Zellen, darunter etwa 16.000 Neuronen, 23 Zentimeter Blutgefäße und 150 Millionen Synapsen. Auch Gliazellen, die Stütz- und Versorgungsaufgaben im Nervengewebe übernehmen, sind in dem Modell sichtbar.
Das menschliche Gehirn ist ein hochkomplexes Gewebe, dessen zelluläre Mikrostruktur, insbesondere die synaptischen Schaltkreise, bisher nur wenig verstanden wurde. Unterbrechungen dieser Schaltkreise stehen im Verdacht, mit verschiedenen Erkrankungen des Gehirns in Verbindung zu stehen.
Als Vorlage für das Modell diente ein winziges Stück des Temporallappens der Großhirnrinde einer 45-jährigen Frau, das im Rahmen einer Epilepsiebehandlung entnommen wurde. Die Forscher durchleuchteten das Fragment Schicht für Schicht mit Elektronenmikroskopie und erzeugten so 1400 Terabyte an Daten, aus denen sie das 3D-Computermodell konstruierten. Dieses Modell ist frei zugänglich und ermöglicht es Interessierten, sich virtuell durch das Gehirn zu bewegen.
Die Forscher erlangten bereits erste Erkenntnisse mit ihrem 3D-Modell. So zählten sie im abgebildeten Bereich doppelt so viele Glia- wie Nervenzellen und identifizierten Oligodendrozyten als den am häufigsten vorkommenden Zelltyp. Oligodendrozyten sind Gliazellen, die die Axone von Nervenzellen umhüllen und die isolierende Myelinschicht bilden, die für die schnelle Weiterleitung elektrischer Signale verantwortlich ist.
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Die Wissenschaftler hoffen, dass andere Forscher das neue Hirnmodell nutzen werden, um weitere Einblicke in die Geheimnisse des menschlichen Gehirns zu gewinnen.
Brain Prize würdigt die Verknüpfung von Hirn- und Krebsforschung
Der Brain Prize, der als „Nobelpreis der Hirnforschung“ gilt, wurde an Frank Winkler und Michelle Monje verliehen. Sie entdeckten, dass gesunde Nervenzellen des Gehirns mit Hirntumorzellen zusammenspielen, und erkannten so, dass neurowissenschaftliche Erkenntnisse die Krebsforschung entscheidend voranbringen können. Diese Entdeckung revolutionierte das Verständnis von Hirntumoren und eröffnete neue Wege für Therapieansätze.
Winkler und Monje haben unabhängig voneinander unser Verständnis der Biologie neurologischer Krebsarten verändert. Winkler forscht an der medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg sowie am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) an Hirntumoren, insbesondere an Glioblastomen, die hochgradig aggressiv und schwer zu behandeln sind. Monje forscht an der Stanford University vor allem zu den Mechanismen des Gehirnwachstums und der Wandlungsfähigkeit der Nervenzellen.
Durch die Verknüpfung von Hirn- und Krebsforschung lassen sich neue Schritte hin zu einem besseren Verständnis der speziellen Krebsarten im Gehirn gehen. Winkler bezeichnet Glioblastome als ein „bösartiges Gehirn, das im guten Gehirn wächst“ und betont, dass er und sein Team sich in vielerlei Hinsicht von neurowissenschaftlichen Vorarbeiten inspirieren ließen. Sie zeigten, dass Tumorzellen im Gehirn ein enges Netzwerk mit dem gesunden Nervensystem bilden, indem sie lange Zellfortsätze als Kontaktstellen ausbilden.
Monje fand heraus, dass eine Anregung der Nervenzell-Aktivität in Mäusen, denen humane Gliomzellen implantiert worden waren, gleichzeitig direkt das Wachstum der Tumorzellen förderte. Daraus schloss sie, dass Gliome vollständig in das Netz aus Nervenzellen eingebunden sein müssen.
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Die preisgekrönten Erkenntnisse von Winkler und Monje wären ohne Tierversuche nicht möglich gewesen. Winkler betont, dass Wissenschaftler in der Pflicht stehen, verantwortlich mit Lebewesen und der Wahrheit umzugehen, und dass Tierversuche nur dann durchgeführt werden, wenn es keine Alternativen gibt und sie dazu beitragen, Patienten vor sinnlosen Therapieversuchen zu bewahren.
Die Forschung von Winkler und Monje hat das Verständnis von Glioblastomen grundlegend verändert und neue Behandlungsansätze eröffnet. So laufen bereits klinische Studien, die nicht mehr nur auf den Tumor an sich abzielen, sondern auch auf seine Fähigkeit, ein Netzwerk mit dem Nervensystem zu bilden. Winkler und sein Team konnten zeigen, dass das Epilepsie-Medikament Perampanel die Kommunikation zwischen Nervenzellen und Glioblastomzellen stören kann, und testen nun in einer klinischen Studie, ob das Medikament auch beim Menschen das Tumorwachstum verlangsamt. Ein weiterer vielversprechender Wirkstoffkandidat ist Meclofenamat, der Glioblastomzellen empfindlicher gegenüber der Standard-Chemotherapie macht.
Winkler wünscht sich mehr gesellschaftliches Verständnis für den Forschungsprozess und betont, dass eine faktenbasierte Politik, die die Wissenschaftsfreiheit nicht beschränkt, für den Fortschritt in der Forschung unerlässlich ist.
Das Human Brain Project und die Simulation des Gehirns
Das Human Brain Project (HBP) ist ein ehrgeiziges internationales Forschungsprojekt, das sich zum Ziel gesetzt hat, ein detailliertes Computermodell des menschlichen Gehirns zu erstellen. Das Projekt stand anfangs unter der Leitung von Henry Makram von der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Lausanne, der mit seiner Vision für Widerspruch sorgte. Kritiker bemängelten, dass das Ziel zu hoch angesetzt sei und dass Makram seine eigene Forschung zu sehr in den Vordergrund stelle.
Nachdem Makram in die zweite Reihe zurückgetreten war, erhielt das Projekt eine neue Struktur und mehr interdisziplinäre Zusammenarbeit. Katrin Amunts, die wissenschaftliche Leiterin des HBP, koordiniert das Projekt und betont, dass die Gehirnsimulation in Supercomputern nach wie vor ein wichtiger Bestandteil des Projekts ist.
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Um das menschliche Gehirn räumlich zu erfassen, hat Amunts mit ihren Teams am Forschungszentrum Jülich und an der Universität Düsseldorf einen 3D-Gehirnatlas erstellt, der auf 24.000 feinen Gehirnschnitten aus 23 Gehirnen basiert.
Stefan Rotter, der nicht am HBP beteiligt ist, sieht in diesem und anderen Ergebnissen des Projekts wichtige neue Werkzeuge für die Hirnforschung, erwartet aber keine unmittelbaren Durchbrüche. Er betont, dass sich die Netzwerke im Gehirn ständig verändern und dass die Art und Weise, wie Nervenzellen miteinander kommunizieren, von den Erfahrungen des Gehirns abhängt.
Das HBP hat als Reaktion auf die Kritik eine Infrastruktur namens EBrains geschaffen, die Wissenschaftler aus ganz Europa zusammenführt und unterschiedlichste Forschungsansätze vereint. Der Gehirn-Atlas ist ein Teil von EBrains, das als eine Forschungsumgebung konzipiert ist, in der Wissenschaftler verschiedene Werkzeuge miteinander verknüpfen und ihre Ergebnisse reproduzieren können.
Rainer Goebel, ein Kognitionspsychologe an der Maastricht-Universität in den Niederlanden, simuliert mit Hilfe von EBrains Prozesse im Gehirn, wie beispielsweise die Koordination von Greifbewegungen. Er lässt einen Roboter, der zunächst nur im Computer existiert, Greifen lernen und nutzt dabei künstliche Intelligenz. Goebel will die Prozesse im menschlichen Gehirn verstehen, die das Greifen möglich machen, und so dazu beitragen, das Gehirn als Ganzes besser zu begreifen.
Das HBP hat gelernt, in kleineren Schritten zu denken und zu erkennen, dass der Durchbruch nicht aus dem Rechner kommt, sondern dass die Hirnforschung menschliche Gehirne braucht, die selbst denken. Der Computer kann dabei Hilfestellung leisten.
Neuroimaging: Ein Blick in das lebende Gehirn
Die Neuro-Bildgebung ermöglicht es Wissenschaftlern, einen Blick in das lebende Gehirn zu werfen und sowohl etwas über seine Struktur als auch über seine Funktion zu lernen. Mit nicht-invasiven Untersuchungen können Veränderungen in der Hirnaktivität mit einer Genauigkeit von 1x1x1 Millimeter erfasst werden.
Eine der ersten bildgebenden Techniken zur Messung von Aktivität im Gehirn war die Positronen-Emissions-Tomographie (PET), bei der radioaktive Substanzen in die Vene injiziert werden, um Orte neuronaler Aktivität im Gehirn zu identifizieren.
Ein weiterer Fortschritt war die Entwicklung der Magnet-Resonanz-Tomographie (MRT), die ohne Radioaktivität auskommt und die funktionelle MRT (fMRT) ermöglicht, bei der das Blut selbst als Kontrastmittel genutzt wird, um aktive Bereiche im Gehirn zu visualisieren.
Die funktionelle Bildgebung hat insbesondere bei der Erforschung von psychiatrischen, neurologischen und neurodegenerativen Erkrankungen, wie Morbus Alzheimer, Fortschritte gemacht. Sie ermöglicht es, Stoffwechselprozesse in bestimmten Hirnregionen zu erfassen und mit einer bestimmten Krankheit in Verbindung zu bringen. So geben Abweichungen in der Vernetzung von Nerven wichtige Hinweise auf eine mögliche Alzheimer-Erkrankung.
Ein weiteres Beispiel für den Erfolg der funktionellen Bildgebung ist die Diagnose von Cluster-Kopfschmerz, bei dem Untersuchungen belegen, dass bei Patienten während einer Schmerzattacke einzelne Strukturen in einer bestimmten Hirnregion, dem Hypothalamus, besonders aktiv sind.
Die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bis ins Detail zu erforschen, ist eine wissenschaftliche Herausforderung, die nur durch die Zusammenarbeit von Forschern aus verschiedenen Disziplinen gelingen kann. Initiativen, die den Aufbau von Zentren fördern, an denen interdisziplinär geforscht und ausgewertet wird, sind hierbei enorm hilfreich.
Die Zukunft des Neuroimaging liegt in der Kooperation mit Experten aus dem Feld der Computational Neuroscience, bei der das Verhalten von Nervenzellen mithilfe von Computermodellen simuliert wird. Eine Vision ist es, nicht nur Veränderungen in der Stoffwechselaktivität im Gehirn sichtbar zu machen, sondern mit den vorhandenen Kernspin-Tomographen auch die tatsächlichen elektrischen Veränderungen im Gehirn messen zu können.
Körber-Preis für die Europäische Wissenschaft für Pionierin der Neurobiologie
Die US-amerikanische Hirnforscherin Erin Schuman hat den Körber-Preis für die Europäische Wissenschaft für ihre bahnbrechenden Forschungen zur lokalen Proteinsynthese im Gehirn erhalten. Schuman entdeckte, dass Proteine an den Verbindungsstellen zwischen den Neuronen entstehen, was die Grundlage für die Kommunikation zwischen den Neuronen und die Speicherung von Erinnerungen bildet.
Vor Schumans Entdeckung war angenommen worden, dass die Proteine in den Zellkörpern der Neuronen hergestellt werden. Da sich beim Lernen die Synapsen einer Nervenzelle veränderten, müssten die Proteine exakt an diese Synapsen gelangen und nicht an die ungefähr 10.000 anderen möglichen Synapsen der Zelle.
Mit dem Preisgeld will Schuman nun krankheitsbedingte Veränderungen der Proteine in den Neuronen untersuchen. Erkenntnisse auf diesem Gebiet könnten zu neuen Behandlungsmethoden für Hirnerkrankungen wie der Huntington-Krankheit oder dem Fragile-X-Syndrom führen.
Historische Perspektiven der Gehirnforschung
Das moderne Verständnis der Funktionen des Gehirns basiert auf wenigen Axiomen, von denen sich die Lokalisationslehre und die Neuronenlehre als besonders dauerhaft herausgestellt haben.
Die Lokalisationslehre geht davon aus, dass es verschiedene, voneinander abgrenzbare funktionelle Zentren im Gehirn gibt, sowohl für physische Funktionen als auch für psychische Qualitäten. Die Anfänge der modernen Lokalisationslehre reichen ungefähr zweihundert Jahre zurück und sind von mehreren Kontroversen geprägt.
Die Neuronenlehre ist im späten 19. Jahrhundert entstanden und besagt, dass Nervenzellen individuelle Entitäten sind.
Während es vor dem 19. Jahrhundert keine paradigmatisch wirksame Vorstellung von Nervenzellen gegeben hat, war die Lokalisationslehre bereits in der Antike im Sinne einer Suche nach dem Sitz der Seele verbreitet.
Die moderne Lokalisationstheorie begann um 1800 mit Franz Joseph Galls These, nach der verschiedene geistige Qualitäten Sitz und Ursache in voneinander abgrenzbaren Regionen des Gehirns hätten. Gall war ein vorzüglicher Hirnanatom und erkannte als erster systematisch die Bedeutung der Hirnrinde für die höheren Hirnfunktionen.
Die Wiederbelebung und Neuformulierung des Lokalisationsgedankens geschah erst nach 1860 mit der Erforschung der zerebral bedingten Sprachstörungen (Aphasie). Paul Broca und Carl Wernicke lokalisierten Sprachstörungen in bestimmten Hirnregionen und schufen so eine "Psychophysik der Sprache" auf anatomischer Grundlage.
Nach 1900 mehrte sich die Kritik an der Lokalisationstheorie, wobei Unstimmigkeiten in der Theorie selbst und weltanschauliche Gründe Hand in Hand gingen. Constantin von Monakow und Kurt Goldstein entwickelten eine biologische Grundlage der Neurologie, die der individuellen Persönlichkeit des Menschen gerechter wurde.
Supercomputer simulieren das Gehirn einer Maus
Wissenschaftlern ist erstmals die Simulation des Gehirns einer Maus gelungen, was neue Wege für die Hirnforschung eröffnet. Mit Hilfe des Supercomputers Fugaku konnten sie eine digitale Kopie des Gehirns erstellen und neuronale Wechselwirkungen, die Ausbreitung epileptischer Anfälle oder die Wirkung von Hirnwellen virtuell simulieren.
Die digitale Umgebung hilft nicht nur bei der Grundlagenforschung, sondern könnte langfristig auch dazu beitragen, Probleme zu erkennen und zu behandeln, bevor Symptome auftreten.
Der Supercomputer Fugaku bewältigt in einer Sekunde Billionen von Rechenschritten und ermöglicht über 400 Billiarden Vorgänge pro Sekunde.
Das Allen Institute steuert Baupläne und reale biologische Daten bei, und Fugaku unterstützt verschiedene Forschungsbereiche mit seiner enormen Rechenkraft.
Durch die Untersuchung des simulierten Cortex erhalten Forschende Einblicke in Echtzeit, sowohl in die Struktur als auch in die Funktion der Nervenzellen.
Forschende planen, die Technologien weiterzuentwickeln, um schließlich ganze Gehirne - sogar menschliche - virtuell nachbilden zu können.
Vereinfachte Modelle von Nervenzellen für KI-Anwendungen
Forschenden des Instituts für Physiologie der Universität Bern ist es gelungen, ein einfaches und doch präzises Modell von Dendriten zu entwickeln, mit dem sich Reaktionen von Nervenzellen leichter darstellen und Simulationen mit grossen Netzwerken von Nervenzellen mit Dendriten durchführen lassen. Für die Anwendung in der KI kommt dies einem Durchbruch gleich.
Die Forschenden konstruierten detaillierte Modelle von Dendriten aus experimentellen Messungen und erstellten Netzwerkmodelle mit hoch abstrakten Dendriten, um etwa die Erkennung von Objekten berechnen zu können.
Sie entwickelten eine rechnerische Methode, um die komplexen Modelle zu vereinfachen und dabei ein hohes Mass an Genauigkeit beizubehalten.
Die Methode wurde in einer Open Source-Software-Toolbox namens NEAT zusammengefasst, die den Vereinfachungsprozess automatisiert.
Neurowissenschaftlerinnen und Neurowissenschaftler gehen davon aus, dass die Einbeziehung von sehr einfachen, aber sehr präzisen Modellen in künstlichen neuronalen Netzwerken zum nächsten Sprung in der KI-Technologie führen wird.
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