Homunculus-Forschung im Gehirn: Eine moderne Perspektive

Das Verständnis der Funktionen des Gehirns und des gesamten Nervensystems hat sich über Jahrhunderte hinweg entwickelt. Es spiegelt eine fortlaufende Reise von philosophischen Überlegungen bis hin zu wissenschaftlichen Durchbrüchen wider. Der abstrakte Homunkulus, lateinisch für "kleiner Mann", ist eines der grundlegendsten Konzepte der Neurowissenschaften. Auch unter TherapeutInnen ist er ein wohlbekanntes Bildnis. Sei es in der Schmerzbehandlung oder beim Bewegungslernen nach Schlaganfall. Überall spielt das Bildnis des sensomotorischen Kortex eine wesentliche Rolle.

Historische Entwicklung des Verständnisses vom Gehirn

Die Geschichte des Verständnisses des Gehirns ist eine faszinierende Reise von Mythen und Spekulationen hin zu empirisch fundierten Erkenntnissen. Die wichtigsten Stationen dieser Entwicklung sind:

• Ägypter (~3000 v. Chr.): Die Ägypter kannten zwar die Anatomie des Gehirns, maßen ihm aber keine zentrale Bedeutung zu.
• Hippokrates (460-370 v. Chr.): Er erkannte als einer der Ersten, dass das Gehirn für die Wahrnehmung und Gedanken verantwortlich ist.
• Aristoteles (384-322 v. Chr.):
• Galen (129-216 n. Chr.): Er war ein Pionier der Neuroanatomie. Durch Tierexperimente zeigte er, dass das Gehirn für Bewegungen und Empfindungen verantwortlich ist.
• Mittelalter: Während des Mittelalters wurde Galens Wissen hauptsächlich bewahrt, aber kaum weiterentwickelt.
• Andreas Vesalius (1514-1564): Er revolutionierte die Anatomie durch präzise Gehirnzeichnungen in seinem Werk De humani corporis fabrica.
• René Descartes (1596-1650): Descartes entwickelte ein mechanistisches Modell des Gehirns.
• 17.-19. Jahrhundert:
  • Thomas Willis (1621-1675): Er gilt als Vater der Neurologie.
  • Franz Joseph Gall (1758-1828): Begründer der Phrenologie.
• 20. Jahrhundert:
  • Santiago Ramón y Cajal (1852-1934): Entwickelte die Neuronentheorie und entdeckte die Struktur von Nervenzellen.
  • Camillo Golgi (1843-1926): Entwickelte die „Golgi-Färbung“, die Nervenzellen sichtbar machte.

Der Homunkulus: Eine metaphorische Darstellung des Gehirns

Der Homunkulus ist eine metaphorische Darstellung des menschlichen Körpers auf der Hirnrinde, insbesondere im somatosensorischen und motorischen Kortex. Er veranschaulicht, wie verschiedene Körperteile im Gehirn repräsentiert werden und wie viel Platz ihnen jeweils zugewiesen wird.

Die Entdeckung des Homunkulus

Die Idee des Homunkulus aus dem späten 19. Jahrhundert wurde in den 1930ern durch Experimente mit Elektrostimulation der unterschiedlichen Hirnareale erstmals bestätigt. Die Beobachtungen zeigten, dass Impulse an unterschiedlichen Bereichen des motorischen Kortex zu Zuckungen bestimmter Körperteile führten. Spätere Studien fanden heraus, dass die Hirnareale unterschiedlich groß proportioniert sind. Daraus entstand im Jahr 1948 die bis heute gebräuchliche und abstrakt unproportional erscheinende Darstellung des kanadischen Neurochirurgen Wilder Penfield und seiner KollegInnen.

Der Penfield-Homunkulus

Der Penfield-Homunkulus stellt dar, wie der menschliche Körper im Gehirn abgebildet wird. Entwickelt durch den Neurochirurgen Wilder Penfield (1891-1976), zeigt dieser Homunculus den menschlichen Körper in den Größenverhältnissen, die seiner Repräsentation auf der Hirnoberfläche entsprechen. Körperteile mit hoher Sensibilität oder feiner motorischer Kontrolle, wie Hände und Gesicht, nehmen im Homunkulus einen überproportional großen Raum ein.

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Moderne Forschung und neue Erkenntnisse

In den 75 Jahren seit Penfields Skizzierung des Homunkulus sind die technischen Möglichkeiten der Hirnforschung massiv weiterentwickelt worden. Die präziseste Technik zur Kartierung des Gehirns ist die sogenannte funktionelle Magnetresonanztomografie. Am 19. April wurden in Nature, dem renommiertesten Wissenschafts-Journal der Welt, die neusten wissenschaftlichen Erkenntnisse veröffentlicht.

Neue Erkenntnisse durch fMRT-Studien an Makaken

In einer Vielzahl verschiedener Tests wurden insgesamt neun erwachsene Makaken untersucht. Durch ihre Erkenntnisse muss das Bildnis des motorischen Kortex deutlich überarbeitet werden. Während Penfields Darstellung eine lineare/kontinuierliche Ausbreitung skizziert, ergeben sich nach den neuen Untersuchungen eher Spiegelungen der Areale. Es wird auch vermutet, dass sich diese konzentrische Organisation sogar auf die Anordnung der Finger innerhalb der Handrepräsentation erstreckt. Außerdem fanden die WissenschaftlerInnen heraus, dass die bisher als eine Art „Lücken“ übrig gebliebenen Areale für die funktionelle Verknüpfung von Körperabschnitten zuständig sind. Diese werden besonders bei komplexen (Ganzkörper-)Bewegungen aktiv. Die ForscherInnen empfehlen daher ihr sogenanntes „Integrate-Isolate Model“ der Verhaltenskontrolle als neue Basis. Ein paar Sätze der Erläuterung zum Bild und der sog. Sie sehen in der "neuen" Abbildung (b) jeweils zwei Beine und zwei Arme etc. Dabei handelt es sich mitnichten um das rechte und linke Bein (bzw. Arm); vielmehr muss man sich vergegenwärtigen, dass es sich bei der Abbildung um einen Schnitt in der frontalen Ebene handelt, auf den ich als Betrachter anterio-posterior (ugs.: von vorne) blicke. Angesichts der Tatsache, dass WissenschaftlerInnen den motorischen Kortex schon so lange erforschen, "dachten wir, wir wüssten alles über diese Region, aber seine Organisation ist viel komplexer, als wir bisher annahmen", sagte Angela Sirigu Neurowissenschaftlerin aus Frankreich.

Das "Integrate-Isolate Model"

Das "Integrate-Isolate Model" der Verhaltenskontrolle stellt eine neue Basis für das Verständnis der Organisation des motorischen Kortex dar. Es betont die Bedeutung der funktionellen Verknüpfung von Körperabschnitten bei komplexen Bewegungen. Die bisher als "Lücken" betrachteten Areale spielen eine entscheidende Rolle bei der Integration verschiedener Körperteile in koordinierte Bewegungen.

Klinische Relevanz und Anwendung in der Physiotherapie

Die Ergebnisse der aktuellen Forschung sind ein essenzieller Schritt für viele Aspekte der Hirnforschung. Im Bezug zur Physiotherapie könnten diese Erkenntnisse sowohl in der Neuro-Reha als auch bei der Versorgung von SchmerzpatientInnen zur Anwendung kommen.

Anwendung in der Neuro-Rehabilitation

Die neuen Erkenntnisse über die Organisation des motorischen Kortex können dazu beitragen, gezieltere und effektivere Rehabilitationsprogramme für PatientInnen mit neurologischen Erkrankungen wie Schlaganfall zu entwickeln. Durch das Verständnis der funktionellen Verknüpfung von Körperabschnitten können TherapeutInnen Übungen entwickeln, die komplexe Bewegungen fördern und die Integration verschiedener Körperteile verbessern.

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Anwendung in der Schmerztherapie

Chronische Schmerzen, wie das Komplexe Regionale Schmerzsyndrom (CRPS), können mit Veränderungen in der Körperkarte im Gehirn einhergehen. Die Graded Motor Imagery (GMI) ist ein vielversprechender Therapieansatz zur Behandlung von CRPS. Die GMI-Therapie nutzt die Neuroplastizität gezielt: Durch mentale Übungen und sensorische Reize werden neue, schmerzfreie Bewegungsmuster im Gehirn angelegt. Studien deuten darauf hin, dass diese Methode die Schmerzwahrnehmung verändern und die Lebensqualität von Betroffenen verbessern kann.

Die Graded Motor Imagery (GMI) umfasst folgende Schritte:

1. Links-Rechts-Unterscheidung: Betroffene sehen Bilder von Händen oder Füßen und müssen angeben, ob es sich um die linke oder rechte Seite handelt.
2. Bewegungsvorstellung: Hier stellt sich die Patientin oder der Patient vor, wie das betroffene Körperteil bewegt wird - ganz ohne echte Bewegung.
3. Spiegeltherapie: Mit Hilfe eines Spiegels wird der gesunde Körperteil gespiegelt, sodass es aussieht, als bewege sich der erkrankte.

Der Homunkulus in den Digital Humanities

Unser Projekt überträgt das Konzept des Penfield-Homunculus auf das Gebiet der Digital Humanities und des Computational Designs. Ausgangspunkt sind digitale Textkorpora einzelner Philosophen, u. a. die Werke von Kant, Hegel und Freud. Diese Textkorpora wurden mit Hilfe eines linguistischen Modells, das relevante Aspekte des menschlichen Körpers abbildet, ausgewertet. Die „philosophischen Körper“, die auf diese Weise entstehen, sollen der Verdeutlichung dienen.

Der Homunkulus und Migräne mit Aura

Die Bühne des Gehirns ist der Cortex. Dort, durch einen exklusiven Seiteneingang, erhält man Zutritt zu Inszenierungen eines sonderbaren Theaters bei dem der Preis für Einlass Migräne ist. Das Stück heißt: “Der Homunculus ein Daumenlutscher?”. Es wird aufgeführt in diesem sonderbaren kartesischen Theater - Migräne mit Aura genannt. Recht gut bekannt sind visuelle Auren bei Migräne; man bezeichnet damit flackernde Erscheinungen gefolgt von kurzfristiger Blindheit, also bestimmte Sehstörungen. Dem ähnlich kann es auch zu einem Kribbeln und anschließenden Taubheitsgefühl auf der Körperoberfläche kommen: die somatosensorische Aura. Diese könnte zum Beispiel, das ist nicht untypisch für diese Modalität, im Mund und um die Lippen herum starten und dann plötzlich zu den Fingerspitzen scheinbar springen - ob dies ein Sprung ist oder der Homunculus am Daumen lutscht und warum er dazu kopfstehen oder den Kopf zumindest drehen müsste.

Der "Daumenlutscher"-Homunkulus

Die Idee einer Entsprechung von Körperregionen und Hirnrindenfeldern kommt aus der Beobachtung klinischer Symptome. Es gibt folglich gute Gründe anzunehmen, dass auch die Hirnrindenfelder von Daumen und Mund ganz unmittelbar benachbart und nicht von Augen- und Stirnfeldern getrennt sind.

Einer dieser Gründe ist, dass genau diese Nachbarschaft Migräniker erleben in diesem sonderbaren kartesischen Theater, der somatosensorischen Aura. Wie oben beschrieben: Es kommt zu einem Kribbeln im Mundbereich und plötzlich springt dieses Kribbeln zu den Fingerspitzen. Dieser Verlauf der Aura belegt, dass der Homunculus am Daumen lutscht, d.h. dass die Hirnrindenfelder dieser beiden Körperbereiche unmittelbar benachbart sind, und eine Übererregung, die sogenannte Spreading Depression, durchwandert beide Bereiche der Hirnrinde während der Migräne und regt Nervenzellen so zu Trugwahrnehmungen an. Steht der Kopf im Kopf Kopf? Wahrscheinlich liegt er und guckt daumenlutschend nach oben! Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass der Kopf des Homunculus im Kopf auf dem Kopf steht. Er könnte auch um etwa 90° gedreht sein, damit der Daumen zum Mund findet. Die Zeichnung von Penfield gehört sicher zu Recht zu den Ikonen der Hirnforschung, das heißt aber nicht, dass man sie nicht mehr kritisch hinterfragen sollte.

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Künstliche Intelligenz und der Homunkulus

Kaum ein Thema beflügelt die Phantasie der Menschheit so wie die künstliche Nachbildung menschlicher Intelligenz. In unterschiedlichen Formen lässt sich der Wunsch der Imitation menschlichen Denkens bis in die Zeit der Renaissance zurückverfolgen. So beschreibt der Arzt und Alchemist Paracelsus in seinem 1578 erschienenen Werk De natura rerum, wie ein „Homunculus“ („kleiner Mensch“) mit allen kognitiven Fähigkeiten eines Menschen synthetisch hergestellt werden könnte. Es ist kein Wunder, dass literarische Belege zur Synthetisierung menschlicher Intelligenz mit der Entwicklung des mechanistischen Weltund Menschenbilds in der Neuzeit zunehmen. Die Naturforscher begannen, die Welt zu vermessen und in mechanischen Bildern zu beschreiben. Seither fand das Sujet der Imitation menschlicher vegetativer und kognitiver Fähigkeiten großen Anklang in der Kunst und Literatur. In Mary Shelleys Frankenstein und Goethes Faust werden Menschen von Forschern künstlich erschaffen.

Neuronale Netze und Deep Learning

Das grundlegende Problem früher Naturforscher bei der Entwicklung menschenähnlicher Intelligenz lag in einer zu mechanistischen Vorstellung vom menschlichen Denken. Das hat sich allerdings mit dem Aufkommen der Informatik in der Mitte des 20. Jahrhunderts radikal verändert. So interessierte sich der deutsche Informatikpionier Karl Steinbuch für selbststeuernde Systeme. In den 1960er-Jahren veröffentlichte er ein Konzept der Lernmatrizen zur Modellierung künstlicher neuronaler Netze.

Anstelle der mechanistisch-kausalen Verfahren, wie sie von algorithmenbasierter KI genutzt werden, greifen moderne KI-Entwickler auf die Idee der neuronalen Netze zurück und entwickeln mithilfe von Big Data, leistungsstarken Rechnern und komplexen neuronalen Netzen selbstlernende Systeme, die sich darüber hinaus selbstständig weiterentwickeln, also lernen können. In der Fachwelt wird dieser Ansatz als „Deep Learning“ bezeichnet.

Ein trainiertes Deep-Learning Neural Network beinhaltet eine Input-Schicht, in der die Rohdaten aufgenommen werden, eine Output-Schicht, die das Ergebnis der Bild-, Text- oder Spracherkennung ausgibt, und sogenannte Hidden Layers, also versteckte Schichten. Ein „tiefes“ neuronales Netzwerk zeichnet sich dadurch aus, dass es ähnlich dem menschlichen Gehirn über mehrere (zurzeit schon über 100) hintereinander geschaltete und aufeinander aufbauende Schichten verfügt, in denen Informationen anhand verschiedener Parameter verarbeitet werden.

Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren unsere Lebenswelt nachhaltig verändern. In wenigen Jahren werden neuronale Netzwerke in der Lage sein, Bilder, Gesichter, Texte in Bildern, Handlungen, Videos und so weiter sicher und schnell erkennen zu können sowie deren Bedeutung zu erfassen. Das heißt, dass in zahlreichen Bereichen der Produktions- und Arbeitswelt umfangreich automatisiert werden kann. Auch die Nutzung von Medien wird sich in Zukunft vermutlich radikal ändern. In der Produktion und Wartung werden ebenfalls verstärkt KI-Agenten eingesetzt werden. Der Medizinsektor wird von KI-Technologien vollständig revolutioniert werden.

Mensch und KI: Eine unterstützende Funktion

Anders als in den utopischen und dystopischen Phantasien von Neuzeitforschern und Künstlern wird KI den Menschen wohl nicht abschaffen (weder im Positiven noch im Negativen), sondern eine unterstützende Funktion einnehmen. Selbstverständlich wird sich die Lebenswelt des Menschen durch die Nutzung der Technologie verändern, aber das ist angesichts der Entwicklung der Weltbevölkerung, des demografischen Wandels, der Herausforderungen steigender Mobilität, Urbanität und Energienutzung auch dringend erforderlich. Trotzdem ist klar, dass immer mehr Arbeiten und zunehmend auch intellektuelle Tätigkeiten von Maschinen übernommen werden können, wie das Beispiel der Radiologie zeigt. Daneben werden Maschinen auch immer mehr lästige, langweilige, unangenehme und gefährliche Arbeiten übernehmen können. Das hat selbstverständlich die Entstehung neuer und bisher unbekannter Arbeitsfelder zur Folge. Menschen müssen außerdem frühzeitig Kompetenzen entwickeln, die sie befähigen, sich in der schnell wandelnden digitalen Welt neue Beschäftigungsfelder zu erschließen.

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