Einführung
Das Verständnis der Funktionsweise des Gehirns ist eine der größten Herausforderungen der Neurowissenschaften. Ein entscheidender Schritt auf diesem Weg ist die Erstellung neuronaler Schaltpläne, auch Konnektome genannt. Diese detaillierten Karten der neuronalen Verbindungen ermöglichen es, die Informationswege im Gehirn zu verfolgen und die zugrunde liegenden Mechanismen von Verhalten und Kognition zu verstehen.
Die Bedeutung neuronaler Schaltpläne
Ein Katalog neuronaler Zelltypen wird oft als eine "Stückliste" des Gehirns bezeichnet und als eine Voraussetzung für das Verständnis der Gehirnfunktion angesehen. Im optischen Lobus von Drosophila haben sich die Regeln der Konnektivität zwischen Zelltypen bereits als wesentlich für das Verständnis des Fliegensehens erwiesen. Die korrekte Verschaltung von Nervenzellen ist die Grundlage für das reibungslose Funktionieren des Nervensystems. Ein einzelnes Neuron in unserem Gehirn ist über bis zu 10.000 Kontakte mit anderen Neuronen verbunden. Das Muster dieses neuronalen Netzwerks wird während der embryonalen und frühen postnatalen Entwicklung angelegt, wenn Neuronen ein Axon aussenden, das sich - oft über beträchtliche Entfernungen - in die Zielgebiete erstreckt. Durch einen Prozess, der als axonale Verzweigung bezeichnet wird, kann ein einzelnes Neuron Verbindungen zu mehreren Zielregionen im Gehirn herstellen und so die strukturelle Grundlage für die gleichzeitige Verarbeitung einzelner Informationen schaffen.
Herausforderungen bei der Erstellung neuronaler Schaltpläne
Die Erstellung neuronaler Schaltpläne ist jedoch eine enorme Herausforderung. Das menschliche Gehirn enthält über 80 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen. Selbst das Gehirn der Fruchtfliege, das eine Million Mal weniger Neuronen enthält, stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Die Neuronen sind sowohl sehr groß als auch sehr klein. Die Analyse kann nicht manuell erfolgen.
Die Komplexität der neuronalen Verbindungen
Jede Nervenzelle berührt tausende andere Nervenzellen, in Extremfällen sogar hunderttausende. Mit vielen dieser Zellen bestehen synaptische Verbindungen, über die eine Zelle Signale empfängt oder aussendet. Synapsen können sich chemischer Botenstoffe bedienen oder direkte elektrische Verbindungen herstellen und sind der Weg, auf dem Zellen miteinander kommunizieren - das heißt, sich gegenseitig in ihrer Aktivität beeinflussen. Um eine so große Zahl von anderen Zellen berühren zu können, wachsen aus jeder Nervenzelle mehrere schlanke, oft vielfach baumartig verzweigte Fortsätze heraus. Diese werden, je nachdem, ob sie Signale senden oder empfangen, Axone und Dendriten genannt und sind die "Drähte" des Gehirns. Fortsätze vieler Zellen bilden dann ein verschlungenes, durch die Synapsen in sich verbundenes Netzwerk - das "Neuropil".
Technologische Hürden
Um das Konnektom zu bestimmen, ist es notwendig, jede Synapse zu erkennen und jedem Draht zu folgen. Dies erfordert eine extrem hohe Auflösung, die nur mit der Elektronenmikroskopie (EM) erreicht werden kann. Allerdings erzeugt die EM riesige Datenmengen, die manuell nicht zu bewältigen sind.
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Fortschritte in der Konnektomforschung
Trotz der Herausforderungen wurden in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte in der Konnektomforschung erzielt.
Die Kartierung des Fruchtfliegengehirns
Einem Team um Katharina Eichler von der Universität Leipzig gelang die erste vollständige Kartierung des Konnektoms des erwachsenen Drosophila- (Fruchtfliegen-)Gehirns. Das Projekt basierte auf Elektronenmikroskopie-Bildern, die mit neuen Bildgebungstechnologien aufgenommen wurden. Das Team entwickelte Methoden zur präzisen Ausrichtung der Bilder und nutzte maschinelles Sehen, um einzelne Neuronen automatisch zu rekonstruieren. Um Fehler zu korrigieren, bauten die Wissenschaftler eine computerbasierte Infrastruktur auf, die es Forschenden weltweit ermöglichte, die Neuronen-Rekonstruktionen zu überprüfen.
Neue Methoden für die Gehirnpräparation
Ein weiteres Hindernis auf dem Weg zur Erstellung neuronaler Schaltpläne ist die Herstellung geeigneter Gehirnpräparate. Die zellulären Feinstrukturen müssen überall erhalten sein, und die Färbung mit Schwermetallen muss gleichmäßig sein, um einen ausreichenden Kontrast bei der Abbildung im Elektronenmikroskop zu gewährleisten. Die BROPA-Methode (brain-wide reduced-osmium staining with pyrogallol-mediated amplification method) erfüllt all diese Bedingungen.
Automatisierte Segmentierung von Gehirngewebebildern
Neue Elektronenmikroskopiemethoden erlauben es Neurowissenschaftlern, riesige Datenvolumen zu akquirieren, um das neuronale Verknüfungsmuster des zentralen Nervensystems vollständig zu rekonstruieren. Aufgrund der schieren Größe dieser Datensätze ist eine manuelle Analyse kaum möglich. Deswegen sind automatisierte Segmentierungsmethoden von Gehirngewebebildern unerlässlich. Bisherige Instanzsegmentierungsansätze konzentrieren sich auf die Entwicklung genauer Kantendetektoren (meist in der Form eines tiefen neuronalen Netzes), um Grenzen zwischen den verschiedenen Objektinstanzen eines Bilds zu bestimmen. Darauf aufbauend werden graphenbasierte Partitionsalgorithmen vorgeschlagen, welche die prognostizierten Objektgrenzen nutzen, um Bildinstanzen zu bestimmen. Insbesondere werden Partitionierungsalgorithmen für Graphen mit sowohl positiven als auch negativen Kantengewichten betrachtet. In solchen Graphen können Partitionierungsalgorithmen eine zuvor nicht spezifizierte Anzahl von Objektinstanzen finden, ohne auf händisch angepasste Parameter, zum Beispiel Schwellenwerte, zurückzugreifen.
Anwendungen neuronaler Schaltpläne
Neuronale Schaltpläne haben ein breites Spektrum von Anwendungen in den Neurowissenschaften.
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Verständnis der Gehirnfunktion
Durch die Analyse der Verbindungen zwischen Neuronen können Forscher Einblicke in die Funktionsweise verschiedener Gehirnregionen und neuronaler Schaltkreise gewinnen. Dies kann dazu beitragen, die neuronalen Grundlagen von Verhalten, Kognition und Emotionen zu verstehen.
Entwicklung neuer Therapien für neurologische Erkrankungen
Neuronale Schaltpläne können auch verwendet werden, um neue Therapien für neurologische Erkrankungen zu entwickeln. Durch das Verständnis, wie sich Krankheiten auf die neuronalen Verbindungen auswirken, können Forscher gezieltere und wirksamere Behandlungen entwickeln.
Künstliche Intelligenz
Die Tatsache, dass Forscher das Gehirn als Modell verwenden, ist nicht neu, aber umso effektiver. Neuronale Netze des Gehirns sind nicht nur besonders leistungsfähig, sondern auch enorm energieeffizient. Neuronen sind nicht ständig aktiv, sondern "feuern" nur, wenn sie für eine Aufgabe benötigt werden. Künstliche neuronale Netze bilden dieses Verfahren nach. Sie sind jedoch nur "vom Gehirn inspiriert", und sowohl ihre Neuronen als auch die Architektur des Netzwerks unterscheiden sich stark vom Gehirn. Daher sind biologische Simulationsmodelle für Forscher wichtig, um das Gehirn besser zu verstehen.
Die Zukunft der Konnektomforschung
Die Konnektomforschung steht noch am Anfang, aber die Fortschritte in den letzten Jahren sind vielversprechend. Mit der Entwicklung neuer Technologien und Methoden wird es in Zukunft möglich sein, immer detailliertere und umfassendere neuronale Schaltpläne zu erstellen. Dies wird unser Verständnis des Gehirns revolutionieren und neue Wege für die Behandlung neurologischer Erkrankungen eröffnen.
Die Rolle der Supercomputer
Dank großzügiger Rechenzeit auf einem der leistungsstärksten Supercomputer Europas in Jülich und Fortschritten im Chipdesign und in der Software konnten die Grazer Forscher Berechnungen mit dem detaillierten biologischen Modell durchführen.
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Internationale Zusammenarbeit
Derzeit prüfen die Martinsrieder Wissenschaftler in Zusammenarbeit mit mehreren Forschungsgruppen in den USA und Japan, ob die mit dem BROPA-Verfahren hergestellten Proben auch für andere, auf der Elektronenmikroskopie basierende Verfahren zur neuronalen Schaltplananalyse geeignet sind.
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