Unsere Großhirnrinde verarbeitet eine Vielzahl komplexer Informationen – von Sinneswahrnehmungen bis hin zur Planung unserer Handlungen. Doch wie kommunizieren dabei die beteiligten Nervenzellen? Untersuchungen an Mäusegehirnen hatten nahegelegt, dass die Signale in Schleifen ablaufen. Doch nun zeigt eine Studie anhand von Proben aus menschlichen Gehirnen, dass unser Gehirn anders funktioniert als das einer Maus: So werden die Signale im menschlichen Gehirn überwiegend in eine Richtung weitergegeben und laufen nicht wieder zurück. Das macht unsere Gehirne leistungsfähiger und effizienter. Die Erkenntnisse könnten auch dazu beitragen, künstliche neuronale Netzwerke zu verbessern.
Geht es um die Funktionsweise des Gehirns, sind Studien an Menschen aus ethischen Gründen meist schwierig. So ist es verboten, menschlichen Probanden ohne medizinische Notwendigkeit Elektroden ins Gehirn zu implantieren oder Proben aus dem Hirngewebe zu entnehmen. Die meisten bisherigen Erkenntnisse stammen deshalb aus Tiermodellen. Obwohl das menschliche Gehirn wesentlich komplexer aufgebaut ist als das des häufigsten Modelltiers, der Maus, ging man bislang davon aus, dass grundlegende Funktionen übereinstimmen. Auch künstliche neuronale Netzwerke, die sich am Aufbau und der Verschaltung biologischer Gehirne orientieren, setzen klassischerweise auf die an Mäusen festgestellten Prinzipien.
Gewebeproben aus menschlichen Gehirnen
Doch offenbar unterscheiden sich die Gehirne von Menschen und Mäusen stärker als bisher gedacht. Das zeigt eine Studie, die ein Team um Yangfan Peng von der Charité Universitätsmedizin Berlin an Proben aus menschlichen Gehirnen durchgeführt hat. Die Gewebeproben stammten von 23 Menschen, die sich wegen schwerer Epilepsie eine Hirnoperation unterzogen. Dabei wurden aus medizinischen Gründen Teile der Großhirnrinde entnommen, die mit Einwilligung der Patienten für die Forschung genutzt werden durften. Fünf weitere Proben stammten von Menschen, die wegen eines Hirntumors operiert wurden und ebenfalls der wissenschaftlichen Nutzung ihres Hirngewebes zustimmten.
In einer Nährlösung konnten die Forschenden die Nervenzellen aus den Proben bis zu zwei Tage lang außerhalb des Körpers am Leben halten. Unter dem Mikroskop untersuchten sie die Aktivität und die Kommunikation von jeweils bis zu zehn miteinander verbundenen Nervenzellen zugleich. Insgesamt analysierten sie so die Kommunikationswege von fast 1170 Nervenzellen mit rund 7200 möglichen Verbindungen innerhalb der oberen Schichten der Großhirnrinde.
Unterschiede zum Mäusehirn
Dabei zeigte sich ein anderes Muster als bei Mäusen: „Bei Nagetieren kommunizieren die benachbarten Nervenzellen häufig wie in einem wechselseitigen Dialog miteinander, ein Neuron funkt ein anderes an und dieses sendet wieder ein Signal zurück. Dadurch fließen die Informationen oft in Schleifen“, erklärt Pengs Kollege Jörg Geiger. Im menschlichen Gehirn dagegen stellten die Forschenden nur bei einem kleinen Bruchteil der Nervenzellen solche wechselseitigen Dialoge fest. „Beim Menschen fließen die Informationen stattdessen vorrangig in eine Richtung, sie kehren nur selten direkt oder über Schleifen an den Ausgangspunkt zurück“, so Peng.
Doch wie beeinflusst diese andere Art der Kommunikation die Datenverarbeitung im Gehirn? Das testeten Peng und sein Team, indem sie ein künstliches neuronales Netzwerk erstellten, das die Signale ebenfalls direktional statt in Schleifen weiterleitet. Bei typischen Aufgaben des maschinellen Lernens erwies sich dieses am menschlichen Gehirn orientierte Modell als leistungsfähiger als eines, das das Mäusegehirn zum Vorbild hatte. Zudem war es effizienter: Umgerechnet wären für dieselbe Leistung 380 Nervenzellen bei der Maus, aber nur 150 Nervenzellen beim Menschen nötig.
Bessere KI-Netzwerke
„Die gerichtete Netzwerk-Architektur beim Menschen ist leistungsfähiger und ressourcenschonender, weil mehr unabhängige Nervenzellen gleichzeitig unterschiedliche Aufgaben bewältigen können“, erklärt Peng. „Das Netzwerk kann also mehr Informationen speichern. Unklar ist noch, ob unsere in der äußersten Schicht der Hirnrinde gesammelten Ergebnisse für die gesamte Hirnrinde gelten und wie gut sie die einzigartigen kognitiven Fähigkeiten des Menschen erklären können.“
Die Erkenntnisse können auch dabei helfen, eine leistungsfähigere Netzwerkarchitektur für künstliche Intelligenzen zu entwickeln. Für die Konstruktion künstlicher neuronaler Netzwerke haben sich KI-Entwickler in der Vergangenheit von biologischen Vorbildern inspirieren lassen, sie optimierten die Algorithmen aber auch unabhängig von der Biologie. „Viele künstliche neuronale Netzwerke nutzen bereits eine Form der vorwärts gerichteten Struktur, weil diese bei manchen Aufgaben bessere Ergebnisse liefert“, sagt Geiger. „Es ist faszinierend zu sehen, dass auch das menschliche Hirn verwandte Verschaltungsprinzipien aufweist. Die Erkenntnisse, die wir jetzt zu der besonders ressourcenschonenden Informationsverarbeitung in der menschlichen Hirnrinde gesammelt haben, könnten nun zur Verfeinerung der KI-Netzwerke beitragen.“
Quelle: Yangfan Peng (Charité – Universitätsmedizin Berlin) et al., Science, doi: 10.1126/science.adg8828
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