Mathematik übersetzt die Sprache des Gehirns

Eine neue mathematische Methode nutzt die Funktionen eines herkömmlichen Elektroenzephalogramms, um grundlegende neurophysiologische Phänomene im Gehirn zu entziffern.

Gesundheit

Unsere Intelligenz, unsere kognitiven Fähigkeiten und unser Verhalten sind das Ergebnis von Berechnungen, die von Neuronen in unserem Gehirn durchgeführt werden. Um die Funktion des Gehirns zu verstehen, muss die elektrische Aktivität dieser Neuronen gemessen werden. Invasive Untersuchungsverfahren können nur an Tieren durchgeführt werden. Bei Menschen kann das elektrische Potenzial im Normalfall nur an der Oberfläche des Gehirns mithilfe eines Elektroenzephalogramms (EEG) gemessen werden.

Woher kommen die EEG-Daten?

Ein EEG ist eine leistungsstarkes Instrument, das die elektrische Aktivität des Gehirns mithilfe von Elektroden auf der Kopfhaut aufzeichnet. Das Verfahren war ein zentraler Bestandteil der nicht-invasiven Erforschung der Gehirnfunktion, einschließlich Wahrnehmung, Kognition und Motorik bei Gesundheit und Krankheit. EEG-Daten liegen in Form von Spannungsspitzen und Wellen vor, wobei die dargestellten Schwankungen die elektrische Aktivität vieler Neuronen darstellen. Es ist möglich, die Bereiche des Gehirns zu lokalisieren, die eine gegebene topographische Verteilung der EEG-Spannungswerte verursachen. Doch die zugrunde liegenden Gehirnmechanismen, die für diese Schwankungen verantwortlich sind, sind weiterhin unbekannt. Auch können wir die EEG-Daten nicht mit bestimmten neuronalen Schaltkreisen im Gehirn abgleichen oder unterscheiden, welche Art Neuronen diese Aktivität erzeugt. Das Hauptziel des Projekts ESNECO bestand darin, mathematische Methoden zur Analyse der Oberflächen-EEG zu entwickeln, mit denen die Aktivität und Eigenschaften unterschiedlicher Arten von Neuronen im Gehirn bestimmt werden kann.

Mathematischer Ansatz zur Analyse von EEG-Daten

Die Forschungsarbeit wurde im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen (MSCA) unterstützt. Der Schwerpunkt lag auf der Ausarbeitung einer neuen Reihe mathematischer Algorithmen zur Messung der Neuronenaktivität im Gehirn anhand von EEG-Aufzeichnungen. „Mit diesem mathematischen Algorithmus konnten wir die EEG-Aufzeichnungen analysieren und die Informationen in neuronale Parameter und Eigenschaften übersetzen“, fasst der Projektkoordinator Stefano Panzeri zusammen. Der ESNECO-Algorithmus wurde umgehend in der kognitiven Neurowissenschaft sowie in klinischen Umgebungen eingesetzt. Dabei ging es nicht nur darum, die Funktion des menschlichen Gehirns zu verstehen, sondern auch darum, Veränderungen der Gehirnaktivität bei Krankheiten nachzuvollziehen. Die Anwendung in Experimenten der kognitiven Neurowissenschaft wird den Forschenden ein besseres Verständnis davon verleihen, wie das Gehirn unter normalen Bedingungen arbeitet, um kognitive Funktionen auszuführen. Durch die Anwendung auf klinische Daten wiederum ist es möglich, zu untersuchen, was tatsächlich während der unterschiedlichen Stadien bestimmter Störungen im Gehirn passiert. Diese Informationen sind von grundlegender Bedeutung für Entscheidungen hinsichtlich neuer Interventionsmaßnahmen sowie ihrer Ausarbeitung, um die normale Funktionsweise wiederherstellen zu können. Panzeri berichtet: „Der nächste Schritt für uns ist die Verbreitung dieser Algorithmen, sodass sie auf klinische Daten zu Autismus-Spektrum-Störungen angewendet werden können. So können die neuronale Grundlage dieser Störungen erforscht und geeignete Behandlungen konzipiert werden.“

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Estimation of Neural Code from the Electroencephalogram (EEG)

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Woher kommen die EEG-Daten?

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