Elektrische Signalen im Gehirn sichtbar machen
Bei ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2894952/ (neuronalen Netzen) handelt es sich um Gruppen von Neuronen, die durch spezialisierte Strukturen, sogenannte Synapsen, funktionell miteinander verbunden und für Sinneswahrnehmungen entscheidend sind. „Eine Sinneswahrnehmung läuft in mindestens zwei Phasen ab“, erklärt Tommaso Fellin, Projektkoordinator des vom Europäischen Forschungsrat unterstützten Projekts NEURO-PATTERNS, und Forschungsleiter am Italienischen Institut für Technologie (IIT). „Zunächst muss das Gehirn Informationen über physikalische Reize aus der Außenwelt ‚aufzeichnen‘, zum Beispiel das Bild eines sich nähernden Fahrzeugs. Dann werden diese Informationen in Form elektrischer Aktivität in spezifische neuronale Netze des Gehirns eingeschrieben.“ Im zweiten Schritt werden diese elektrischen Signale ausgelesen, um entsprechend reagieren zu können, etwa durch Verlangsamung der Geschwindigkeit. „Zu diesem zweiten Schritt ist jedoch kaum etwas bekannt“, erläutert Fellin. „Bislang ist noch wenig erforscht, wie die in neuronale Schaltkreise eingeschriebene elektrische Aktivität ausgelesen wird, um auf externe Reize reagieren zu können. Im Prinzip ist der Code, mit dem das Gehirn die verschlüsselten elektrischen Signale in neuronalen Netzwerken ausliest, noch unbekannt.“
Entschlüsselung des Codes
Ziel des EU-finanzierten Projekts NEURO-PATTERNS war die Entwicklung neuer Entschlüsselungsmethoden für diesen Code. Auf diese Weise könnten erstmals Zusammenhänge zwischen spezifischen elektrischen Aktivitätsmustern in neuronalen Netzen und Verhalten experimentell untersucht werden. „Hierfür kombinierten wir Fachwissen aus Optik, Ingenieurwesen, zellulärer Neurowissenschaft und neuronaler Verschaltung sowie Mathematik und entwickelten erstmals eine optische Strategie, die Aktivitätsmuster in neuronalen Netzen in höchster räumlicher und zeitlicher Auflösung auslesen und einschreiben kann“, ergänzt Fellin. Zunächst entwickelte das Team die Soft- und Hardware für das optische Mikroskop. Das Mikroskop wurde dann mit lichtempfindlichen Molekülen versehen, die in Neuronen elektrische Aktivität erzeugen oder registrieren können. Schließlich wurde die Methode an neuronalen Netzen von Hirngewebe getestet. Dabei konnten, wie sich zeigte, erstmals räumliche und zeitliche Muster elektrischer Aktivität in intakten neuronalen Netzen des Gehirns erzeugt und der Code entschlüsselt werden, mit dem das Gehirn sensorische Reize wahrnimmt.
Neue Ära der Neurowissenschaften
Diese bahnbrechende Entwicklung könnte in mehreren praktischen Anwendungen münden, etwa die Wiederherstellung oder Korrektur gestörter elektrischer Aktivität in neuronalen Netzen als Ursache bestimmter Hirnerkrankungen. Damit könnten auch effizientere KI-Algorithmen (Künstliche Intelligenz) generiert und theoretische Grundlagen für effizientere Gehirn-Maschine-Schnittstellen geschaffen werden. Die Projektresultate wurden in mehreren wissenschaftlichen Arbeiten veröffentlicht und für mehrere Patente angemeldet. „Außerdem birgt der Technologietransfer zwischen verschiedenen Fachrichtungen enormes Potenzial“, sagt Fellin. „Ein gutes Beispiel ist SmartMicroOptics, ein Spin-Off-Unternehmen, das aus NEURO-PATTERNS hervorging.“ Das Start-up produziert erstmals eine Reihe ultradünner optischer Elemente, die in elektronischen Geräten mit Kamera (Mobiltelefon oder Tablet) als mobiles und kostengünstiges Mikroskop mit hoher optischer Leistung verwendet werden können. „Letztendlich erschließt sich mit der Technologie auch ein neues Feld für die experimentellen Neurowissenschaften“, sagt Fellin. „Wenn wir in neuronalen Netzen gezielte Störungen induzieren (indem der neue optische Ansatz von NEURO-PATTERNS mit lichtempfindlichen Molekülen kombiniert wird), können wir beobachten, wie dies das Fahrverhalten verändert.“ Demnächst sollen noch räumlicher Maßstab, Durchdringung, Effizienz und Flexibilität dieser induzierten Störungen optimiert werden. Aus neurowissenschaftlicher Sicht stellen sich u. a. die wichtigen Fragen, ob der Code bei allen Sinnesmodalitäten gleich ist, und wie diese Prozesse verändert werden, wenn das Gehirn erkrankt.
Schlüsselbegriffe
NEURO-PATTERNS, Gehirn, neuronal, Synapsen, sensorisch, Neuronen, Wahrnehmung, Neurowissenschaften
