Reverse Engineering des Gehirns

Quelle: Wikimedia Commons Benutzer Wolfgang Beyer

Können wir durch das Studium einzelner Gehirnzellen alles über das Gehirn lernen?

Es begann mit einer einfachen Gleichung. 1980 zeichnete ein Mathematiker namens Benoit Mandelbrot , der für IBM arbeitete, das Verhalten von Punkten in einem Flugzeug mit Hilfe eines Computers. Als die Ebene von den Ergebnissen gefärbt war, tauchte eine wunderliche Welt auf: unendlich verzweigte Zepter und Spiralen, endlose Abgründe, endlose Tentakel, die aus herzförmigen Glühbirnen wachsen. Es erscheint als etwas aus den letzten trippigen Minuten von Kubricks 2001: A Space Odyssey , nur viel seltsamer, wie eine Krawatte, die von wahnsinnigen Weltraum-Aliens gemalt wurde.

Das Mandelbrot-Set zeigt Komplexität, egal wie weit wir hineinzoomen.

Quelle: Wikimedia Commons

Fast die gesamte Komplexität des gleichnamigen Mandelbrot-Satzes ist aus der Gleichung Benoit Mandelbrots leicht ersichtlich. Wählen Sie ein Paar Zahlen, eine reale und eine imaginäre. Multiplizieren Sie nun dieses Paar selbst viele Male und zählen Sie die Anzahl der Iterationen, die benötigt werden, um eine bestimmte Größe oder Entfernung von Null zu überschreiten. Färbe jedes Koordinatenpaar auf der Ebene entsprechend der Anzahl der Iterationen, die dieser Punkt benötigt, um über den Schwellenwert zu wachsen. Und Viola! Komplexität ist geboren.

Die schockierende Komplexität der Mandelbrot-Menge könnte Neurowissenschaftlern eine Lektion über emergente Eigenschaften geben. Emergente Eigenschaften sind entscheidend für das Verständnis von Komplexität und Gehirn. Anders als einfache Phänomene, wie das Schwingen eines Pendels, können emergente Eigenschaften wie Intelligenz und Bewusstsein nicht nur durch das Studium einfacher Teile eines Systems verstanden werden. Selbst das Halten des Regelwerks, im Fall von Mandelbrot, zeigt möglicherweise nicht ohne weiteres, wie die Regeln zu Komplexität führen. Warum erzeugt das Quadrieren jeder Zahl und das Hinzufügen des Ergebnisses ein so wunderschön komplexes Muster? Warum erlaubt ein bestimmtes Muster neuronaler Verbindungen Sprache und Intelligenz? Sicherlich hat die Kartierung von Zellen und ihrer synaptischen Verbindungen zu anderen Zellen im Gehirn einen Wert. Nicht zuletzt beschreiben solche Karten, welche Kommunikationswege möglich sind. Aber das allein ist nicht genug.

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Eng verbunden mit emergenten Eigenschaften ist das Konzept der Selbstorganisation . Dies ist die Idee, dass neue Phänomene aus Wechselwirkungen zwischen Teilen resultieren können, ohne dass ein Teil das System führt oder steuert. Betrachten Sie den winzigen Wurm C. elegans . Wenn man alle 302 Neuronen und Synapsen im adulten hermaphroditischen Wurm abbildet, sollte der Wissenschaftler durch die gegenteilige Logik des Reduktionismus den Wissenschaftler zu einem vorausschauenden Zauberer machen, der vorhersehen kann, wie der Wurm auf jeden möglichen Stimulus reagiert. Und doch hat solches Wissen nur zu bescheidenen Einsichten in das Verhalten von C. elegans geführt . Bedeutet dies, dass wir die Regeln für die Interaktion dieser Neuronen noch nicht vollständig kennen? Oder ist die Simulation noch nicht detailliert genug?

Der Rundwurm C. elegans. Erwachsene Hermaphroditen haben genau 302 Neuronen.

Quelle: Wikimedia Commons / Dan Dickinson, Goldsteinlabor, UNC Chapel Hill

Manchmal brauchen wir mehr Feuerkraft. Wenn wir genügend leistungsfähige Computer haben, wird uns diese Simulation zeigen, wie jedes Wackeln und jeder Atemzug aus jedem Stoßen und Stoßen resultiert. Dies ist die Rechtfertigung für das Human Brain Project (HBP), ein von der Europäischen Union kofinanziertes Unternehmen, das die Ziele des Schweizer Blue-Brain-Projekts geerbt hat. Angeführt von dem Neurowissenschaftler Henry Markham an der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Lausanne, strebt HBP eine massive Simulation eines menschlichen Gehirns an, wobei die enorme Feuerkraft von Supercomputern in ganz Europa genutzt wird. Nicht zuletzt ist ein IBM-Blue-Gen-Supercomputer mit fast sechs Billiarden Fließkommaoperationen pro Sekunde in der Lage!

Im Fall des Mandelbrot-Sets waren Computer der Schlüssel zur Erschließung von Komplexität – ohne ihre mühsame Feuerkraft wäre es wahrscheinlich, dass kein Mensch jemals die eindringlichen Muster sehen würde, die aus einer einfachen Gleichung hervorgehen. Aber damit eine emergente Eigenschaft von einem Computer simuliert werden kann, muss das vollständige Regelwerk bekannt sein. Wenn wir neue Moleküle und Entwicklungstrends im Gehirn entdecken, wächst unsere Demut mit unserem Wissen. Sind wir tatsächlich bereit, ein Computermodell des menschlichen Gehirns zu erstellen, als noch vor einigen Jahren ein allgemein akzeptiertes Modell neuraler Verbindungen im erwachsenen Gehirn, bekannt als die dreigliedrige Synapse , als falsch erkannt wurde? Und es gibt immer noch Meinungsverschiedenheiten zwischen Neurowissenschaftlern über grundlegende Fragen wie und wo Erinnerungen im Gehirn gespeichert werden. Andere Lücken in unserem Wissen – solche "Orphan" -Rezeptoren, deren Neurotransmitter-Eltern noch nicht entdeckt wurden – unterstreichen die mögliche Hybris eines solchen Vorhabens auf Moonshot-Niveau.

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Es ist wichtig zu betonen, dass selbst kleine Entdeckungen dieser Art von Bedeutung sind. Kleine Ursachen können große Auswirkungen haben. Dieses Konzept, bekannt als Nichtlinearität , unterliegt komplexen Systemen. In Mandelbrots Fall kann die Änderung der Position eines Punktes in der Ebene durch ein Haar seine Farbe oder Größe völlig verändern. Im Gehirn kann die Ruhespannung der Neuronen leicht ihre kollektive Aktivität verändern. Nichtlineare Interaktion zwischen Teilen ist von zentraler Bedeutung für die Selbstorganisation .

In der Mandelbrot-Menge existieren Muster auf allen Skalen, selbst wenn der Beobachter für die Unendlichkeit zoomt. Während das Gehirn keinen wirklich unendlichen Komplexitätsgrad aufweist, weist es Struktur und Aktivität über eine große Bandbreite verschiedener Raum- und Zeitskalen auf. Komplexe Verbindungsmuster werden von mikroskopischen Synapsen bis zur Ganzhirnskala beobachtet. Diese Facette der Komplexität des Gehirns drängt uns dazu, unser Verständnis des Gehirns nicht nur auf Zellen, sondern auf allen relevanten Skalen aufzubauen. Tatsächlich wird die "funktionelle Einheit" des Nervensystems manchmal als das Neuron identifiziert, aber auch als größere Strukturen, die als Zellverbände und neokortikale Säulen bekannt sind.

Markham hat ein TED-Gespräch abgeschlossen, indem er vorgeschlagen hat, dass sein Modellhirn eines Tages mit einem Hologramm zu Menschen sprechen könnte. Herkulesziele, das Bewusstsein zu simulieren oder auf andere Weise abzubeißen, als das Projekt kauen kann, waren Kritik an HBP. Aber wenn wir emergente Eigenschaften durch umfangreiche Computersimulationen wie HBP nicht verstehen können, wie können wir dann das Gehirn verstehen? Ist Reverse Engineering des Gehirns möglich?

Henry Markram

Quelle: Flickr-Benutzer cea +

Ein echter Reverse-Engineering-Ansatz erfordert ein Verständnis des Gehirns auf seiner abstraktesten Ebene. Ein solches ganzheitliches Verständnis übersteigt das Wissen, dass ein Gen oder eine Gehirnregion für Gedächtnis oder Erkenntnis benötigt wird – es erklärt, wie und warum. Ein im Februar in der Fachzeitschrift Neuron veröffentlichter Artikel fordert Neurowissenschaftler auf zu überlegen, wie eine Schaltung im Gehirn funktionieren könnte oder sollte, bevor sie sie mit einer Fülle von Werkzeugen seziert, so wie man Konzepte wie Aerodynamik und Lift verstehen muss, bevor man einen Vogelflügel studiert . Diese Idee, die von dem verstorbenen Neurowissenschaftler David Marr stammt , impliziert, dass HBP zuerst eine Theorie braucht, wie Sprache oder Bewusstsein aus Neuronen und Synapsen hervorgehen könnte, bevor Milliarden von ihnen blind simuliert werden.

Bis wir wissen, wie und warum ein bestimmtes Aktivitätsmuster oder ein Stück Gehirngewebe für das Verhalten benötigt wird, können wir nicht wirklich behaupten, dass wir das Gehirn verstehen. In der Zwischenzeit wird es immer noch Raum für Theoretiker außerhalb des Labors geben, um über unser Verhalten nachzudenken und zu fragen, welche biologische Maschinerie eine solche Komplexität erzeugen könnte. Die Grundlagen der Neurowissenschaften müssen nicht nur einzelne Zellen, sondern auch großartige Ideen sein.