Nervensystemvergleich: Mensch und Insekten – Einblicke in neuronale Prinzipien und KI-Anwendungen

Einführung

Die Neurowissenschaften stehen vor der komplexen Aufgabe, die Funktionsweise des Gehirns zu entschlüsseln. Angesichts der immensen Komplexität des menschlichen Gehirns greifen Forscher zunehmend auf einfachere neuronale Netzwerke zurück, wie sie in Insekten zu finden sind. Dieser Artikel vergleicht das Nervensystem von Mensch und Insekten, insbesondere der Taufliege Drosophila melanogaster, und beleuchtet, wie das Verständnis der Insektenneurologie zur Verbesserung der Künstlichen Intelligenz (KI) beitragen kann.

Die Taufliege als Modellorganismus

Die Taufliege Drosophila melanogaster hat sich als ein beliebter Modellorganismus in der Genforschung etabliert. Ihr Erbgut lässt sich leicht verändern, was es Forschern ermöglicht, die Auswirkungen dieser Veränderungen zu beobachten. In den 1980er Jahren begannen auch Neurowissenschaftler, mit der Fliege zu experimentieren. Im Vergleich zum Menschen besitzt Drosophila melanogaster ein winziges Gehirn. Das hilft Forschern dabei, die neuronalen Prinzipien des Lernens und der Gedächtnisbildung besser zu verstehen - und könnte letztlich sogar der KI auf die Sprünge helfen. Prof. Dr. Die Neurobiologen schätzen die vergleichsweise geringe Komplexität des Fliegengehirns. Es besteht aus nur rund hunderttausend Neuronen, im Gegensatz zu den 86 Milliarden Nervenzellen im menschlichen Gehirn. Trotz dieser geringen Größe lassen sich im Nervensystem der Fliege grundlegende neurologische Prozesse wie Lernen und Gedächtnisbildung erforschen.

Vorteile der Drosophila-Forschung

• Geringe Komplexität: Das Fliegengehirn ist deutlich einfacher zu modellieren als das menschliche Gehirn.
• Verhaltensrepertoire: Das Verhaltensrepertoire der Fruchtfliege ist im Vergleich zu Säugetieren relativ gering, aber immer noch kompliziert genug, um spannend zu sein.
• Lernfähigkeit: Das Nervensystem der Fliege ist ausreichend vielschichtig, um Lern- und Gedächtnisleistungen zu ermöglichen und sich entsprechend zu verhalten.
• Genetische Manipulation: Das Erbgut der Fliege lässt sich leicht verändern, was die Untersuchung der Auswirkungen genetischer Veränderungen auf das Nervensystem ermöglicht.

Neuronale Prozesse und Lernmechanismen bei Insekten

Trotz der geringen Größe des Fliegengehirns laufen darin einfache neuronale Prozesse ab, die wahrscheinlich auf ähnliche Weise in Säugetieren und auch im Menschen stattfinden. „Die Fliegen können zum Beispiel einen Kontext erlernen, der mit einer Belohnung oder Bestrafung assoziiert ist“, sagt Professor Martin Nawrot, Leiter der Arbeitsgruppe „Computational Systems Neuroscience“ an der Universität zu Köln. Das mag beispielsweise ein Duft sein, der auf Zuckerwasser hindeutet und von dem sie fortan angezogen werden. Es kann aber auch ein komplizierter Kontext sein: So sind die Fliegen etwa in der Lage, eine Umgebung anhand von bestimmten Merkmalen negativ zu assoziieren und den Ort entsprechend zu meiden ▸ Smarte Fliegen .

Reward Prediction und Feedback-Mechanismen

Untersuchungen zur Geruchsverarbeitung der Fliege haben Hinweise auf einen fundamentalen Mechanismus geliefert: die "reward prediction". Dieser neuronale Feedback-Mechanismus gilt in der Psychologie als ein fundamentales Prinzip des Lernens. Unser Gehirn urteilt darüber, ob eine Erfahrung der Erwartung entspricht oder nicht. Im Fall der Fliege kann das ein bestimmter Duft sein, der üblicherweise auf Zuckerwasser hinweist. Führt dieser Geruch aber plötzlich nicht mehr zur süßen Flüssigkeit, weicht das Ereignis von der Erwartung ab. Fachleute sprechen hier vom „prediction error“, zu Deutsch „Vorhersagefehler“. Die Rückmeldung oder das Feedback hat zur Folge, dass sich neuronale Strukturen ändern.

Computermodelle des Fliegengehirns

Im Vergleich zu unserem Gehirn lässt sich das Nervensystem der Fruchtfliege jedoch, wie eingangs erwähnt, deutlich einfacher am Rechner modellieren. „Unser Ziel ist ein umfassendes funktionelles Computermodell, das biologisch realistisch das Gehirn der Fliege nachbildet“, erzählt Nawrot. Die dazu notwendigen Daten bekommt sein Team von anderen Forschungsgruppen, die im Labor Experimente an Drosophila durchführen. Hierbei fallen ganz unterschiedliche Information an, etwa über die anatomische Verschaltung der Neurone im Netzwerk und deren Aktivitätsmuster, über die beteiligten Signalmoleküle, oder über das Verhalten der Tiere.

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Anwendung des Computermodells

• Validierung von Verhaltensexperimenten: Das Computermodell dient dazu, den Ausgang von Verhaltensexperimenten zu validieren.
• Vorhersage von Verhalten: Die Forscher lassen die modellierte Fruchtfliege in einer simulierten Umgebung fliegen, um ihr Verhalten vorherzusagen.
• Untersuchung von neuronalen Mechanismen: Mit einem simulierten Fliegengehirn in virtueller Umgebung lässt sich herausfinden, wie sich bestimmte pharmakologische Manipulationen auf die neuronale Aktivität und letztlich das Verhalten auswirken.
• Identifizierung wichtiger Mechanismen: Im Programmcode kann zum Beispiel dieser oder jener Mechanismus sehr wichtig sein. „Was passiert nun, wenn ich ihn unterdrücke?“, fragt Nawrot. „Wenn man auf diese Weise das echte Verhalten der Fliege richtig vorhersagen kann, weiß man, dass das Modell korrekt ist.“

Erkenntnisse über neuronale Strukturdynamik

Gaia Tavosanis, Leiterin der Gruppe „Dynamik neuronaler Schaltkreise“ am Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) in Bonn und Professorin an der Universität Bonn, untersucht mithilfe der kleinen Fliege, wie Neuronen ihre Struktur aktiv verändern. Diese Fähigkeit unterstützt die Plastizität des Gehirns und ist somit wichtig für Lern- und Gedächtnisprozesse. „Wir erforschen die zellulären Mechanismen, die bei der neuronalen Strukturdynamik eine Rolle spielen“, erklärt Tavosanis. Hierzu schaut sich das Team zum Beispiel an, wie die Fliege Geruchsinformationen verarbeitet. Erst kürzlich gelang den Forschern um Tavosanis der Beweis, dass sich während der Gedächtniskonsolidierung von Gerüchen die Mikroglomeruli strukturell verändern. „Wir wollen nun zum Beispiel die Ursache-Wirkungs-Beziehungen dieser Strukturanpassungen bei der Bildung von lang anhaltenden Geruchserinnerungen untersuchen“, sagt sie.

Universale Prinzipien und Merkmale neuronaler Verarbeitung

Die Hoffnung ist, dass sich aus dem Computermodell bestimmte universale Prinzipien und Merkmale neuronaler Verarbeitung, Kommunikation und Speicherung ableiten lassen. In der Tat haben Untersuchungen zur Geruchsverarbeitung der Fliege bereits Hinweise auf einen solchen fundamentalen Mechanismus geliefert.

Upscaling auf komplexere Systeme

Gelingt ein solches biologisch realistisches Computermodell des Fliegengehirns, ließe sich schließlich ein sogenanntes „upscaling“ versuchen, wie Nawrot es nennt. Bedeutet: Man weitet das Modell auf größere und damit komplexere Systeme aus. Naheliegend wäre zum Beispiel das Gehirn einer Honigbiene. Diese Insekten haben ein deutlich größeres Gehirn und damit auch ein viel umfangreicheres Verhaltensrepertoire. Sie können etwa kleine Mengen bezüglich ihrer Größe unterscheiden oder sich menschliche Gesichter merken. Mittels grundlegender Funktionsprinzipien von neuronalen Netzwerken - abgeschaut von der Fruchtfliege - lassen sich vielleicht dann auch größere Neuronennetzwerke wie die des Bienenhirns modellieren.

Verbesserung der Computertechnik durch Erkenntnisse aus der Fliegenforschung

Bemerkenswert an dieser Art der Fliegenforschung ist zudem, dass sich die Erkenntnisse womöglich dazu nutzen lassen, um die Methoden der modernen Computertechnik zu verbessern. Noch ist die Künstliche Intelligenz (KI) weit davon entfernt, so schlau zu sein, wie der Mensch. „Wir können uns zum Beispiel schon nach einmaligen Treffen ein Gesicht merken. Die KI kann das nicht“, erklärt Nawrot. Das ist nur ein Beispiel von vielen, das zeigt, dass das menschliche Denkorgan der KI weiterhin überlegen ist. Außerdem verbraucht unser Gehirn viel weniger Energie als Rechner, auf denen KI-Programme laufen. Vielleicht lassen sich die Mechanismen der neuronalen Arbeitsweise, die man in der Fliege identifiziert hat, technisch in einfachen Schaltkreisen realisieren, denkt Nawrot. Es ist vorstellbar, dass auf diese Weise irgendwann Computerchips nach Vorbild des Gehirns entstehen, so genannte neuromorphe Rechner.

Weitere Aspekte des Nervensystems von Insekten

Das Strickleiternervensystem

Arthropoden oder Gliederfüßer (z.B. Insekten, Krebse, Spinnentiere), aber auch Ringelwürmern u.a. besitzen ein Strickleiternervensystem.Es besteht aus mehreren Ganglien, die über zwei Nervenstränge miteinander verbunden sind. Im Kopfbereich zeigt es oft eine Verschmelzung mehrerer Ganglien, das sogenannte Kopfganglion oder Oberschlundganglion. Die Ganglien der einzelnen Segmente sind über Konnektive verbunden, sodass das Bild einer Strickleiter entsteht. Die Neuronen arbeiten zunehmend unabhängig voneinander (z.B. Regenwurm ) und es zeigt sich eine zunehmende Gehirnbildung (Cephalisation). Die Ganglien koordinieren die einzelnen Segmente.MerkeStrickleiternervensystem = Nervensystem der WirbellosenBei Wirbeltieren kommt es zu einer zunehmenden Zentralisierung in Form einer Schaltzentrale: das Gehirn. Es fungiert als übergeordnetes System und Verarbeitungsstelle. Das Rückenmark arbeitet dabei als Leitbahn und enthält Reflexbögen und Verschaltungen. Die Nervensysteme von Wirbellosen und Wirbeltieren zeigen einige Gemeinsamkeiten, aber auch deutliche Unterschiede.

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Der Geruchssinn von Insekten

Insekten nutzen ihren Geruchssinn, um Futter, Feinde oder Paarungspartner zu finden. Dabei ist Kohlendioxid ein wichtiger Botenstoff. Interessanterweise lehnen Fliegen ihn ab und fliehen. Mücken hingegen nutzen ihn, um Menschen bzw. Tiere zum Stechen und Blutsaugen aufzuspüren. CO2 und seine Detektion in Insekten wird intensiv untersucht, da man hofft, zur Ausrottung von Krankheiten wie Malaria beitragen zu können. Bestimmte Gene könnten in der Evolution eine wichtige Rolle dabei gespielt haben, dass Mücken und Fliegen CO2 so gegensätzlich wahrnehmen können.

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