Das menschliche Gehirn, das komplexeste Organ der Natur, birgt noch immer viele Geheimnisse. Mit seinen 100 Milliarden Nervenzellen und einer unvorstellbaren Anzahl von Kontaktpunkten ermöglicht es uns zu lernen, zu denken, zu fühlen und zu handeln. Die moderne Hirnforschung hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und erlaubt uns, immer tiefer in die Funktionsweise dieses faszinierenden Organs einzutauchen.
Die Grundlagen des Denkens: Graue und weiße Substanz
Die Verarbeitung von Informationen, das, was wir gemeinhin als "Denken" bezeichnen, findet hauptsächlich in der grauen Substanz des Gehirns statt. Die graue Substanz besteht hauptsächlich aus Nervenzellkörpern, während die weiße Substanz die Verbindungen zwischen den Nervenzellen, die sogenannten Axone, enthält. Die weiße Substanz ermöglicht die schnelle Kommunikation zwischen verschiedenen Hirnregionen.
Ein Forschungsteam um Linden Parkes hat herausgefunden, dass die Effizienz der Kommunikation in der weißen Substanz entscheidend dafür ist, wie schnell Informationen verarbeitet und in Handlungen umgesetzt werden können. Unterschiede in der Informationsverarbeitung des Gehirns tragen dazu bei, die Unterschiede in den kognitiven Fähigkeiten von Menschen zu erklären.
Die Plastizität des Gehirns: Ein Leben lang lernfähig
Lange Zeit galt die Vorstellung, dass sich das Gehirn eines Erwachsenen nicht mehr verändert. Doch heute wissen wir, dass das Gehirn bis ins hohe Alter lernfähig bleibt und sich ständig umbaut. Neurobiologen vergleichen es sogar mit einem Muskel, der trainiert werden kann. Diese Erkenntnis hat zur Entwicklung von Gehirnjogging-Übungen geführt, die die Lern- und Gedächtnisleistung verbessern sollen.
Die Vorstellung, dass das Gehirn ein Leben lang lernfähig bleibt, ist aus wissenschaftlicher Sicht unbestritten. Diese Fähigkeit ermöglicht es uns, uns an neue Herausforderungen anzupassen und neue Fähigkeiten zu erlernen, wie z.B. eine Fremdsprache, Yoga oder das Merken von Gesichtern und Wegen.
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Allerdings bezweifeln viele Wissenschaftler, dass Gehirnjogging-Übungen die generelle Leistungsfähigkeit des Gehirns steigern. Sie gehen davon aus, dass sich der Trainingseffekt nur auf die unmittelbar trainierte Aufgabe auswirkt.
Lernen an den Synapsen
Was passiert im Gehirn, wenn wir etwas Neues lernen und speichern? Lernen findet an den Synapsen statt, den Kontaktstellen zwischen Nervenzellen. Hier werden elektrische Signale von einer Zelle zur nächsten übertragen. Neurowissenschaftler haben herausgefunden, dass Synapsen die Effektivität der Übertragung variieren können, ein Phänomen, das als synaptische Plastizität bezeichnet wird.
Durch Prozesse wie die Langzeitpotenzierung (LTP) können Synapsen verstärkt werden, indem sie mehr Botenstoffe ausschütten oder mehr Botenstoffrezeptoren bilden. So können Synapsen selbst im erwachsenen Gehirn noch komplett neu gebildet oder abgebaut werden. An wenigen Stellen, wie zum Beispiel im Riechsystem, können sogar zeitlebens neue Nervenzellen gebildet werden.
Die Stärke, mit der Signale zwischen Nervenzellen übertragen werden, wird laufend angepasst. Vereinfacht ausgedrückt wird die Signalübertragung verstärkt, wenn das Gehirn etwas speichert, und abgeschwächt, wenn es vergisst. Ohne die Plastizität würde dem Gehirn die grundlegende Fähigkeit zum Lernen fehlen.
Trainingseffekte im Gehirn
Wie beim Sport wird eine bestimmte Fähigkeit umso effektiver, je mehr sie gefordert wird. Taxifahrer beispielsweise müssen sich gut orientieren und Routen merken können. Durch die tägliche Arbeit wird so das Ortsgedächtnis immer besser. Dies hinterlässt Spuren im Gehirn: Forscher haben herausgefunden, dass bei Londoner Taxifahrern der Hippocampus, eine zentrale Region für das Ortsgedächtnis, über die Jahre größer wird.
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Die Plastizität des Gehirns hilft zudem, Schäden zumindest teilweise zu reparieren. Sterben beispielsweise bei einem Schlaganfall Nervenzellen ab, können benachbarte Hirnregionen die Aufgaben des betroffenen Gebiets zum Teil übernehmen.
Die Vernetzung des Gehirns: Ein komplexes Netzwerk
Das menschliche Gehirn lässt sich nach verschiedenen Kriterien untergliedern. Entwicklungsgeschichtlich besteht es aus End-, Zwischen-, Mittel-, Hinter- und Markhirn. Anatomisch fallen besonders die Bereiche Groß-, Zwischen- und Kleinhirn sowie der Hirnstamm ins Auge.
Besonders auffällig ist die Großhirnrinde (Kortex), die im Laufe der Evolution so stark gewachsen ist, dass sie fast das gesamte Gehirn umgibt. Sie ist der Sitz vieler höherer geistiger Fähigkeiten. Einzelne Bereiche haben dabei unterschiedliche Aufgaben, z.B. das Verstehen von Sprache, das Erkennen von Gesichtern oder das Abspeichern von Erinnerungen. In der Regel ist aber keine Region allein für eine bestimmte Fähigkeit verantwortlich, sondern nur im Zusammenspiel mit anderen.
Welche Gehirngebiete miteinander verbunden sind, untersuchen Wissenschaftler mithilfe der Magnetresonanztomografie (MRT). Mit dieser Technik können sie die zu Fasersträngen gebündelten Fortsätze von Nervenzellen sichtbar machen, die die Areale der Großhirnrinde miteinander verbinden. So haben Sprachforscher beispielsweise den Fasciculus Articuatus entdeckt, eine für das Sprachvermögen zentrale Gehirnregion.
Einen exakten Schaltplan des Gehirns lässt sich jedoch mit der MRT-Technik nicht erstellen, da die Genauigkeit der Methode nicht hoch genug ist. Schließlich sitzen bis zu 10.000 Synapsen auf einer Nervenzelle, insgesamt 100 Billionen. Dies zeigt, wie dicht das Kommunikationsnetz im Gehirn ist. In diesem Netz können einerseits benachbarte Nervenzellen miteinander verknüpft sein, andererseits auch Zellen, die weit voneinander entfernt sind.
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Modellorganismen in der Hirnforschung
Um die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen, nutzen Wissenschaftler auch Modellorganismen mit einfacher aufgebauten Gehirnen. Mäuse sind ein solcher Modellfall, da sie als Säugetiere ein ähnlich aufgebautes und funktionierendes Gehirn wie der Mensch besitzen.
Allerdings gibt es auch Unterschiede. So haben Forschende entdeckt, dass der Mensch ein dichtes Netz aus hemmenden Interneuronen besitzt, die mit anderen Interneuronen in Verbindung stehen, was bei Mäusen in dieser Form nicht vorhanden ist.
Noch einfacher aufgebaut und leichter zu untersuchen ist das Gehirn von Zebrafischen und ihren Larven. Das Gehirn einer Fischlarve besitzt lediglich 100.000 Nervenzellen und ist nahezu völlig transparent, so dass Wissenschaftler ohne operativen Eingriff mit ihren Mikroskopen ins Gehirninnere blicken können.
Auch Wirbellose können ein Modell für Neurowissenschaftler sein. Anhand des Gehirns von Fruchtfliegen können Forscher lernen, wie der Geruch von Nahrung die Fortpflanzung beeinflusst. Durch die Analyse des Sehsystems von Schmeißfliegen wollen sie herausfinden, wie die Insekten Bewegungen so unglaublich schnell wahrnehmen können.
Transparenz im Gehirn: Neue Methoden ermöglichen Einblicke
Um das Gehirn besser zu verstehen, entwickeln Wissenschaftler neue Methoden, um in das Innere des Gehirns zu blicken und seine Struktur und Funktion zu analysieren.
CLARITY: Das Gehirn durchsichtig machen
Ein Beispiel dafür ist die CLARITY-Technik, bei der das Gehirn durchsichtig gemacht wird, um detaillierte dreidimensionale Bilder von Nervenzellen und ihren Verbindungen zu erhalten. Bei diesem Verfahren werden Fett und andere undurchsichtige Substanzen im Gehirn gegen transparente Moleküle ausgetauscht. Das nun durchsichtige Hirn wird dann mit leuchtenden chemischen Markierungen behandelt, die sich nur an bestimmte Proteine heften oder nur eine bestimmte Leitungsbahn zwischen den Neuronen weit voneinander entfernter Gehirnregionen nachzeichnen.
Funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT)
Die funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT) zeigt, welche Regionen im Gehirn bei geistiger Tätigkeit aktiv sind. Obwohl die fMRT-Bilder beeindruckend sind, handelt es sich immer noch um relativ grobe Darstellungen der Gehirnaktivität.
Optogenetik: Neuronen mit Licht steuern
Die Optogenetik ist eine weitere vielversprechende Methode, bei der gentechnisch veränderte Neuronen Lichtblitze aussenden, wenn sie aktiv werden. Diese Blitze können gemessen werden und spiegeln die Aktivität der Nervenzellen wider, wenn ein Tier ein bestimmtes Objekt sieht. Mit diesen Daten können Wissenschaftler dann mathematische Modelle des Sehens konstruieren.
Gedankenlesen mit der Neurowissenschaft
John Haynes und sein Team konnten 2007 mit einer Erfolgsrate von 70% die Gedanken von Versuchsteilnehmern lesen. Die Versuchspersonen konnten zuerst, ohne Kenntnis der Wissenschaftler, entscheiden, ob sie zwei präsentierte Zahlen addieren oder subtrahieren würden. Danach mussten sie die Rechnung tatsächlich durchführen. Die Gehirnaktivität verriet Haynes und seinem Team schon vor der tatsächlichen Rechnung, was die Versuchspersonen vorhatten.
Die Methode, die die Forscher dabei benutzten, ist maschinelles Lernen, also statistische Algorithmen, die auf der Basis früherer Eingaben lernen, neue Eingaben richtig zu kategorisieren. Da nun im Gehirn verschiedene gedankliche Inhalte sehr spezifische Aktivitätsmuster aufweisen, konnte Haynes das maschinelle Lernen so gut auf das Gedankenlesen anwenden.
Allerdings gibt es ein Problem für das Gedankenlesen: Die Methoden können nur die Gedanken einer einzelnen Person lesen. Man muss die Hirnaktivität für jeden Gedanken für jede Versuchsperson erneut dem Algorithmus beibringen. Man kann einen Algorithmus nicht ‚recyceln‘, also zweimal für verschiedene Menschen verwenden, ihn nicht von einer Person auf die nächste übertragen. Der Grund dafür ist die Neuroplastizität, die Eigenschaft des Gehirns, sich selbst zu organisieren.
Phänomenale Transparenz: Was wir wirklich wahrnehmen
Die Frage, wie wir unsere eigenen mentalen Zustände wahrnehmen, ist ein zentrales Thema in der Philosophie des Geistes. Der Begriff der "phänomenalen Transparenz" beschreibt die Tatsache, dass wir bei der Introspektion in erster Linie die Inhalte unserer bewussten Erfahrungen wahrnehmen, nicht aber die nicht-intentionalen Eigenschaften oder den "Träger" dieser Erfahrungen. Wenn wir beispielsweise an eine blaue Farbe denken, nehmen wir in erster Linie die Farbe Blau wahr, nicht aber die neuronalen Prozesse, die diese Wahrnehmung ermöglichen.
Allerdings ist diese Definition phänomenologisch unplausibel, da nicht-intentionale Eigenschaften mentaler Repräsentationen häufig der Introspektion zugänglich sind. Eine alternative Definition von phänomenaler Transparenz basiert auf der attentionalen Verfügbarkeit früherer Verarbeitungsstufen im Gehirn. Je weniger frühere Verarbeitungsstufen für die introspektive Aufmerksamkeit zur Verfügung stehen, desto "transparenter" erscheint uns die Erfahrung.
Die Zukunft der Hirnforschung: Ethische und gesellschaftliche Implikationen
Die Fortschritte in der Hirnforschung eröffnen faszinierende Möglichkeiten, das menschliche Gehirn besser zu verstehen und Krankheiten zu behandeln. Allerdings werfen sie auch wichtige ethische und gesellschaftliche Fragen auf.
Die Entwicklung von Brain-Computer-Interfaces (BCIs), die eine direkte Kommunikation zwischen Gehirn und Computer ermöglichen, birgt das Potenzial, gelähmten Menschen die Kontrolle über Prothesen oder Computer zu ermöglichen. Gleichzeitig wirft sie aber auch Fragen des Datenschutzes und der Sicherheit auf.
Tamara Bonaci hat in einem Experiment gezeigt, dass durch das Einblenden von unterschwelligen Reizen private Informationen aus dem Gehirn ausgelesen werden können. Dies verdeutlicht die potenziellen Gefahren von "Gehirn-Schadsoftware" und die Notwendigkeit, ethische Richtlinien für die Entwicklung und Anwendung von BCIs zu entwickeln.
Mark Zuckerberg hat sich begeistert von den zukünftigen Möglichkeiten von BCIs gezeigt und prognostiziert, dass wir in einigen Jahrzehnten Gedanken aufnehmen und sie wie Fotos teilen können werden. Es ist wichtig, dass wir uns jetzt mit den ethischen und gesellschaftlichen Implikationen dieser Technologien auseinandersetzen, um sicherzustellen, dass sie zum Wohle der Menschheit eingesetzt werden.
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