Den Neuronen bei der Arbeit zuschauen : Eine neue Ära in der Hirnforschung

Die Künstliche Intelligenz wird in der Medizin der Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Die Eröffnung des „Future Medicine Science Match“.

Hirnmodell. Mit „Künstlicher Intelligenz“ der natürlichen auf der Spur. 
Hirnmodell. Mit „Künstlicher Intelligenz“ der natürlichen auf der Spur. Foto: imago/Science Photo Library

Aus schätzungsweise 100 Milliarden Nervenzellen besteht das Gehirn, so viel weiß man. Wie diese Zellen es jedoch schaffen, Informationen zu verarbeiten, unser Verhalten zu steuern und unser Gedächtnis und Bewusstsein zu bilden, ist noch immer ein großes Rätsel. So weit entfernt die Lösung noch sein mag, Neurowissenschaftler sind auf dem Weg dahin einen großen Schritt weiter, seit sie nicht mehr nur die Signale einzelner Nervenzellen sondern Gruppen vieler zigtausender Neurone beobachten und mit Hilfe des Computers analysieren können.

Damit sei eine „neue Ära der Hirnforschung“ erreicht worden, sagte Pawel Swieboda, Direktor des „Human Brain Project“ und Gründungsgeschäftsführer von „ebrains“ am Samstag in seiner Eröffnungsrede zum „Future Medicine Science Match“.

Digitale Veranstaltungsform passt zur Klientel

Seit nunmehr fünf Jahren treffen sich in Berlin Forscher und Ärzte zu dieser Veranstaltung, um sich über Forschungen und Entwicklungen auszutauschen, die die Medizin der Zukunft verändern könnten – in diesem Jahr allerdings nur virtuell und ohne Häppchen. Doch zu dieser Klientel dürfte die digitale Veranstaltungsform passen.

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Denn ohne Computer, ohne „Künstliche Intelligenz“ (KI) wären viele ihrer Forschungen kaum möglich. So seien etwa die Peta-Byte von Daten ohne KI nicht zu bewältigen, die anfallen, wenn Forscher wie Swieboda den Hirnzellen bei der Arbeit zuschauen.

Man könne inzwischen tausende Neuronen, deren Verknüpfungen bekannt sind, dabei beobachten, wie sich ihre Aktivität verändert, während sie ein bestimmtes Verhalten steuern oder beeinflussen. „Wir können jetzt untersuchen, wie die verschiedenen Bereiche des Gehirns zur Gedächtnisbildung, zum Planen, zum Denken beitragen“, sagte Swieboda.

3D-Atlas des Gehirns auf Mikrometer-Level

Das trage auch zum Verständnis von neuronalen Erkrankungen bei. Bislang würden dreidimensionale Karten des Gehirns eine Auflösung im Millimeterbereich erlauben, doch das sei zu grob, um die Interaktion einzelner Zellen abzubilden, sagte Swieboda. Daher arbeite man an einem 3D-Atlas des Gehirns auf Mikrometer-Level. Mit derart detaillierten Karten seien dann auch bessere Diagnosen von Hirnerkrankungen, präzisere Operationen von Hirntumoren und zielgenauere Stimulation von Hirnregionen, etwa für die Therapie von Parkinson-Patienten, möglich. 

„Besonders stolz“ sei er auf den „virutellen Epilepsie-Patienten“, ein individuelles Modell des Gehirns eines Patienten mit der oft sehr unterschiedlich ausgeprägten Funktionsstörung. Solche individuellen Hirnatlanten würden Chirurgen helfen, nur jene Nervenzellen zu entfernen, die Auslöser der Hirnkrämpfe sind, aber auch die Auswahl der passenden Medikamente präzisieren. Eine klinische Studie laufe derzeit. 

Auch für die Behandlung von Blindheit seien individuelle Hirnmodelle hilfreich, um die richtigen Abschnitte im visuellen Cortex blinder Patienten zu stimulieren, um ihr Sehvermögen zu reaktivieren. „Solche Fortschritte sind ohne KI nicht möglich“, sagte Swieboda.

Abermillionen Genabschriften analysiert

Und es ist längst nicht nur die Therapie von Hirnerkrankungen, die von KI profitiert. Der Science Match stellte in den für das Format typischen dreiminütigen Kurzpräsentationen eine Fülle von Projekten vor, in denen KI den Fortschritt vorantreibt – etwa bei der Behandlung von Bauchspeicheldrüsenkrebs (PDAC), der in einer „klassischen“ und einer „basalen“, aggressiver verlaufenden Form auftritt. Den Grund dafür suchte Theresa Krieger, vom Berlin Institute of Health – neben dem Tagesspiegel Veranstalter des Science Match. 

Dafür analysiert sie Abermillionen Genabschriften, die in jeder einzelnen von 90 000 Tumorzellen aus 18 Patienten vorkommen. Zum anderen testete sie verschiedene Krebsmedikamente an den Tumorzellen. Nur mit Hilfe von KI lassen sich solche Datenmassen bearbeiten. Das Ergebnis: Die Tumore einiger Patienten bestehen aus beiden Typen des PDAC-Tumors und je mehr Tumorzellen des „klassischen“ Typs vorhanden waren, umso besser reagierten sie auf die Medikamente und umso besser war die Prognose für die Patienten. 

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