Ärzte Zeitung online, 23.12.2009

Forscher knacken neuronalen Kode - ein weiterer Schritt in Richtung Cyborg

GRAZ / FRANKFURT AM MAIN (eb). Einem interdisziplinären Team von Forschern aus Frankfurt am Main und Graz ist es gelungen, den neuronalen Kode im Gehirn zu knacken. Das ist eine Voraussetzung, um in Zukunft mit Gehirnimpulsen Computer oder Prothesen zu steuern ("Cyborg").

Das menschliche Gehirn funktioniert noch weit komplexer als bislang angenommen. Wenig beachtet war bislang der Faktor Zeit bei der Informationsverarbeitung in neuronalen Schaltkreisen.

Die Vorstellung, dass das Gehirn Informationen Schritt für Schritt verarbeitet, scheint veraltet: "Das menschliche Gehirn funktioniert nicht nach dem Prinzip der Fließbandarbeit. Es kann bei der Verarbeitung von Information weit flexibler mit der Zeit umgehen als bislang angenommen", so Professor Wolfgang Maass, Leiter des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung der TU Graz.

Wie Maass und seine Kollegen Dr. Stefan Häusler aus Graz sowie Professor Wolf Singer und Dr. Danko Nikolic vom Max-Planck-Institut für Hirnforschung gezeigt haben, hängt die Aktivität selbst in frühen Hirnarealen von Reizen ab, die schon eine Weile zurückliegen. "Das Gehirn funktioniert viel eher wie ein Wasserkrug, in den Steine hineingeworfen werden und Wellen erzeugen", so Nikolic. "Die Wellen überlagern sich, aber trotzdem bleibt in den resultierenden komplexen Aktivitätsmustern der Flüssigkeit die Information präsent, wie viele, und wie große Steine, wann ins Becken geworfen wurden."

Ein wesentlicher Unterschied ist nur, dass sich diese Wellen im Gehirn in einem Netzwerk von Neuronen ausbreiten und das mit sehr hoher Geschwindigkeit, wie Häusler betont.

Das "Liquid Computing" wurde nun erstmals experimentell überprüft

Die Theorie des "Liquid Computing" wurde nun erstmals experimentell überprüft (PLoS Biology 7 (12), 2009, e1000260). Dabei stellte die Informatiker auch die Auswertung der Experimente vor eine Herausforderung: Sie mussten den neuronalen Code entschlüsseln, mit dem die etwa hundert im Experiment beobachteten Neurone die Information untereinander aufteilen. Das gelang mittels neuer Verfahren der automatisierten Mustererkennung.

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Schema eines Schaltkreises im Gehirn, wie er erstmals an der TU Graz simuliert und untersucht wurde © Cerebral Cortex, 17(1):149-162, 2007

Entwickelt wurde die zugrunde liegende Theorie des "Liquid Computings" vom Schweizer Neurowissenschafter Professor Henry Markram aus Lausanne und Maass. Diese Theorie der Informationsverarbeitung in neuronalen Schaltkreisen im Gehirn wurde nun auch experimentell überprüft. "Das Ergebnis aus der Zusammenarbeit mit dem vom renommierten Hirnforscher Wolf Singer geleiteten MPI ist eines der raren Beispiele, wo eine aus der Informatik-Theorie stammende Aussage durch neurobiologische Experimente getestet und bestätigt wird", so Maass.

Die Forschung bringt neue Erkenntnisse zum Zusammenspiel von Hirnzellen

Die Vision der Forscher: neue Perspektiven zum besseren Verständnis des Zusammenspiels der Zellen im Gehirn zu entwickeln bis hin zur umfassenden Simulation von Teilen des Gehirns.

In einem weiteren Schritt wollten die Forscher herausfinden, in welchen Aspekten der Hirnaktivität die meiste Information liegt. Wie in verschiedenen Sprachen die Tonlage, Melodie oder nur das Wort Bedeutung in sich tragen, könnte die Sprache des Gehirns beispielsweise in der Stärke oder im genauen Timing der Antwort liegen.

Um dies herauszufinden, verwischten die Forscher die zeitliche Präzision und beobachteten, wie sich die Vorhersagekraft der simulierten Zellen veränderte. Diese verschlechterte sich ohne die zeitliche Information nachhaltig. Das Gehirn kodiert die Information über einen Reiz offenbar sowohl in der Stärke, wie in der präzisen zeitlichen Struktur der neuronalen Antworten.

Dass die simulierte Zelle zudem relativ einfach aufgebaut war und trotzdem gute Ergebnisse zeigte, freute die Forscher besonders. "Als wir das Auswertungsprogramm komplexer gestalteten, änderte sich die Qualität des Auslesens nur geringfügig. Dies erleichtert den Aufbau von künstlichen Prothesen enorm", so Nikolic.

Zur Originalarbeit "Distributed fading memory for stimulus"

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