Gesunde, kranke, neue

Welche Gehirnfunktionen kann man im Computermodell nachbilden? 

Neulich war ich auf einem Workshop "Computational Neuroscience and the Dynamics of Disease States". Den Titel könnte ich mit "Computational Neuroscience und die Dynamik in Krankheitszuständen" übersetzen.

Sie sollten nun zunächst fragen: Was ist denn Computational Neuroscience (CN)? Warum übersetze ich das nicht? Das ist eine ganz gute Frage. CN wird manchmal mit Neuroinformatik übersetzt. Das trifft es aber schlecht. CN ist eine eigenständige Disziplin, die sehr stark von der angewandten Mathematik beeinflusst ist; Informatik ist dagegen eine Ingenieurwissenschaft. Es spielen aber noch mindestens drei weitere wissenschaftliche Disziplinen mit – welche, darüber sollten sich Studierende im klaren sein und den entsprechenden Schwerpunkt bei der Wahl ihrer Spezialisierung berücksichtigen.

Was ist Computational Neuroscience? 

Auf der Webseite des Nationalen Bernstein Netzwerk Computational Neuroscience findet man diese Beschreibung:

Sie [CN] verbindet biomedizinische Experimente mit theoretischen Modellen und eröffnet so den Weg zu neuen Erkenntnissen und technologischen Anwendungen.

Ein theoretisches Modell ist nichts anderes als eine mathematische Gleichung1. Computer unterstützen lediglich die Modellentwicklung. Sie sind insbesondere dann nötig um Aussagen über das Modell treffen zu können, wenn sich die mathematischen Gleichungen nicht (zeitnah) mit Bleistift und Papier lösen lassen. Das ist in der Regel so.

So weit, so gut. Gucken wir nochmal auf den Titel des Workshops. Die nachfolgende Einschränkung auf Krankheitszustände ist nämlich von Bedeutung, weil sich viele Forschungsfelder im Bereich CN mit normalen Hirnfunktionen beschäftigen. Bevor ich also in einem folgenden Beitrag im Detail auf diesen Workshop eingehe, will ich hier drei Felder, mit denen sich CN beschäftigt, anreißen, in dem ich kurz auf Fragestellung und Methoden eingehe.

Diese drei Felder sind keine übliche Einteilung. Gerade darum will ich die Computational Neuroscience hier einmal explizit so darstellen. Denn in diesen jeweiligen Feldern werden oft nicht nur spezifische Methoden genutzt sondern auch die Arbeits- und Denkweise unterscheidet sich teilweise stark.

Es geht, wie der Titel schon sagt, um gesunde, kranke und neue Hirnfunktionen, deren Funktionsweise im mathematischen Modell nachgebildet werden soll. Ich hätte mit einiger Berechtigung auch normale, gestörte und unterstützende/ersetzende/entlastende Funktionen schreiben können.  

Deutungsmacht

Gesunde Hirnaktivität

Was ist Bewusstsein? Wie entsteht Aufmerksamkeit? Wie funktioniert Gedächtnis? Wie funktioniert sensorische Integration? Wie kommunizieren Nervenzellen im Netzwerk? Wie feuert eine Nervenzelle? Einige Fragen, von hoffnungslos nach bodenständig sortiert, geben Beispiele für Bereiche der Computational Neuroscience, die sich mit den gesunden Hirnfunktionen beschäftigen.

Die Modellierung geht meist mit entweder tierexperimentellen Daten einher oder, insbesondere bei den höheren Hirnfunktionen (Aufmerksamkeit, Gedächtnis etc), mit Daten der nicht-invasiven Bildgebung (EEG, fMRI etc).  

Das wäre eigentlich auch einen eigenen Beitrag wert, den ich aber nicht wirklich fundiert schreiben könnte, da ich nicht in diesem Bereich arbeite. (Gastbeiträge sind willkommen.) Ansatzweise habe ich darüber in "Fleckologie oder das Fehlen der Bunt-Hirn-Schranke" geschrieben, bin dann aber schnell bei den Hirnfehlfunktionen gelandet.

Kranke Hirnaktivität

Zu den kranken, oder gestörten Hirnfunktionen, also meinen Forschungsfeld, komme ich im Detail im nächste Beitrag.

Neue Hirnaktivität

Eine Neuroprothese bietet Ersatz von Hirnfunktionen durch künstliche Geräte. Fallfuß-Stimulatoren oder Cochleaimplantate sind beides Prothesen (außerhalb bzw. innerhalb des Körper, s.a. "Das Wo und Wann der Neuromodulation"). Prothesen arbeiten oft, aber nicht immer, funktionell ähnliche wie die ausgefallenen Körpersysteme. Das besondere an den Neuroprothese ist aber die Verbindung, die Schnittstelle, zum Gehirn.

Dieses dritte Feld im Bereich der CN umschreibe ich daher hier als Modellierung neuer Hirnaktivität, weil mittels Gehirn-Computer-Schnittstellen die Möglichkeiten des Gehirns erweitert werden sollen. In diesem Sinn meine ich mit neuen Funktionen unterstützende, ersetzende oder entlastende Funktionen. Es muss aber nicht erst eine Körperfunktion ausfallen, um auf die Idee zu kommen neue Hirnfunktionen schaffen zu wollen (s. "Die technische Art des Neuro-Enhancement").

Mittels alchemistischer geschickter Analyse von Hirnaktivität kann zum Beispiel ein Computerprogramm gesteuert werden. Vielleicht werde ich später mal meine Beiträge ohne Tastatur schrieben, aber letztlich stehen auch hier medizinische Anwendungen im Vordergrund. Stephen Hawking, ein ALS-Patient, hat nicht mehr die Möglichkeit etwas mit einer Tastatur zu schreiben. Bei CN geht es selbst um Gedankenlesen, aber das ist, zu wörtlich genommen, schlicht Hokuspokus. Lügen zu detektieren ist aber schon eher möglich.

 

Alle drei Bereiche bewegen sich zwischen der angewandten Mathematik, Informatik, Psychologie, Medizin und Biophysik, setzen aber die Schwerpunkte anders, was sich wiederum in der Ansatz- und Denkweise äußert. Ich rate deswegen den Studenten immer, diese Einteilung und die eben genannten fünf (oder sechs: Biophysik= Biologie+Physik) Disziplinen im Auge zu haben, wenn sie sich für Computational Neuroscience entscheiden und sie sich bei Bachelor- und Master-Arbeiten spätestens innerhalb der CN spezialisieren.

Fußnote

1 Mathematische Gleichungen können auch Gleichungen zwischen Größen und deren zeitlichen Änderungen sein, also sind wir, mathematisch gesprochen, im Teilgebiet der Differentialrechnung. Biologisch gesprochen sind zeitliche Änderungen von Größen eng mit der Funktion der Organsysteme verbunden. Beispiel: Das Herz pumpt periodisch Blut, dabei ändert sich etwas über die Zeit. Das Teilgebiet der Biologie, das sich mit Funktion beschäftigt ist die Physiologie oder eben Pathophysiologie, wenn es Fehlfunktion ist (die Unterscheidung zwischen Funktion und Fehlfunktion ist eine sehr menschliche, wissenschaftlich eher fragwürdig). Lange Rede kurzer Sinn: Physiologie=Differentialrechnung.

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Kurze URL zu diesem Beitrag:

http://goo.gl/VK9nZ


Markus Dahlem forscht seit über 20 Jahren über Migräne, hat Gastpositionen an der HU Berlin und am Massachusetts General Hospital. Außerdem ist er Geschäftsführer und Mitgründer des Berliner eHealth-Startup Newsenselab, das die Migräne- und Kopfschmerz-App M-sense entwickelt.

7 Kommentare Schreibe einen Kommentar

  1. Wer darf Krankheiten als solche deuten?

    Ich erlaube mir mal den ersten Kommentar. Dieser Beitrag ist bisher der Mittelteil einer noch dreiteiligen Serie, wobei bald zwei weitere Teile folgen. In dieser Serie beschreibe ich mein Arbeitsfeld der Dynamischen Hirnkrankheiten.

    Da zeitlich passend, habe ich diesen Beitrag auch in das Bloggewitter “Deutungshoheit der Biowissenschaften” einsortiert — zunächst mit ein wenig Bedenken.

    Jetzt gibt zeitnah drei weitere Beiträge — und meine Bedenken sind weg:

    Gehirnstruktur entschuldigt Mörderin (von Stephan Schleim in MENSCHEN-BILDER)
    Depression – was erklärt die Hirnforschung? (von Christian Hoppe in WIRKLICHKEIT)
    Psychisch oder psychiatrisch? (mein eigener als Vorgänger zu dem hier)

    Ein gemeinsamer, wenn nicht sogar der zentraler Punkt, all dieser Beiträge ist die Frage, wann eine Hirnaktivität eine Störung ist. Wer hat hier die Deutungshoheit, könnte man fragen, um es in das Gewitter einzuordnen.

    Stephan Schleim gab zum Beispiel in einem Kommentar zu bedenken:

    “Das ausschlaggebende Kriterium dafür, Homosexualität ab dem DSM-III (1980) nicht mehr als psychiatrische Erkrankung aufzufassen, bestand im Leiden.”

    Nun, wer beurteilt dies, das Leiden? Wie gesagt, ich plane noch mindestens zwei weitere Beiträge zum Thema wann eine Hirnaktivität eine Störung ist. Diese werden von einem mathematisch-physikalischen Gesichtspunkt eine Terminologie vorgeben, die dann bei der weiteren Deutung hoffentlich hilft.

  2. Science Fiction

    Nur eine Bemerkung am Rande… Du sprichst darüber nicht anders als ich von einem normalen Tag erzählen würde – das aber ist nicht normal das ist Science Fiction. Ich kann mir überhaupt nicht vorstellen, wie man so etwas entwickeln kann und wie es funkioniert. Es ist mir so fremd und neu das mir nicht mal eine der normalerweise 1000 Fragen einfallen, die mir sonst beim Lesen der Blogs in den Sinn kommen.

  3. Science und Intuition

    Ich kann mir überhaupt nicht vorstellen, wie man so etwas entwickeln kann und wie es funktioniert.

    Nehmen wir ein Beispiel. Hirnschrittmacher, wie kurz im nächsten Beitrag gezeigt (aber nicht näher erklärt), sind schon gut einige 10 000 mal bei Patienten eingesetzt worden. Insofern keine Fiktion. Aber auch noch wenig Science. Wir wissen oft gar nicht wie etwas funktioniert, was übrigens bei Medikamenten gar nicht anders ist. Nur das es funktioniert.

    Nehmen wir noch ein Beispiel. Ein mathematisches Computermodell für Gehirnfunktionen. Irgendeines. Wie funktioniert das? Da wissen wir ganz genau wie es funktioniert. Wir haben es ja gemacht. Hieran ist auch nichts schwieriger als z.B. ein Computermodell eines Flugzeuges. Wir wissen aber oft gar nicht ob das Gehirn so funktioniert wie unser Modell. Das Flugzeugmodell ist viel — viel viel viel — besser in seiner Abstraktion. Das ist der Unterschied.

    Beides zusammengenommen, die Frage wieso funktioniert jener Therapieansatz und wieso kann ein viel zu abstraktes Modell dieses evtl. aufklären, laufen auf ein und denselben Wesenszug der Wissenschaft hinaus: Intuition.

    Dass Du Dir gewisse Sachen jetzt aufgrund eines Blogbeitrages noch nicht vorstellen kannst, das ist das eine. Du solltest daraus nicht schließen, dass dies unglaublich schwierig sei. In aller Bescheidenheit, das ist es nicht. Die Mathematik, die nötig ist, ist noch recht einfach, dazu ein wenig Anatomie und Physiologie. Ach, es gibt wirklich viel schwierigere Probleme. Es ist jedoch komplex. Man muss die Übersicht behalten und wissen, was weggelassen werden kann (Abstraktion!).

    Nun ist es aber auch keine Hexenküche in die ich jeden Morgen gehe und mein Süppchen koche. Wenn mir die Intuition etwas ins Ohr flüstert und ich ein einfaches Modell der Hirn(fehl)funktionen machen, können und müssen wir (daran sind oft viele beteiligt) es anhand der klinischen Daten überprüfen. Also ob die Vorhersagen des Modells zutrafen. Das ist das einzige Kriterium, ob das Modell nützlich war. Es hat keine Wahrheit darüber hinaus.

    Nun, das war eine lange und abstrakte Antwort auf die 1000 nicht gestellten Fragen. Vielleicht soll ich etwas konkreter nach setzen?

  4. Wissenschaft erklärbar

    Danke für die prima Antwort.

    Aber nochmal ein Schrittchen zurück – wenn ich darf, magst Du oder könntest Du anhand eines schlichten Beispiels erzählen wie es vor sich geht wenn Du anhand eines Gedankens den Du verfolgst ein Computermodell erstellst?

    Kannst Du zB Migräne Auren erzeugen? Ich denke Du kannst es. Kannst Du Form, Geschwindigkeit, Ausbreitung usw vorhersagen? Bestimmt kannst Du auch das. Wäre dieses Auren-Programm dann ein Programm das Auren simuliert oder wäre es ein Programm welches das Gehirn nachahmt?

    Da siehst Du es, so entstehen bei mir die 1000 Fragen 😉

    “…gewisse Sachen jetzt aufgrund eines Blogbeitrages noch nicht vorstellen kannst, das ist das eine. Du solltest daraus nicht schließen, dass dies unglaublich schwierig sei.”

    Ha! Da hast Du den Nagel auf den Kopf getroffen.

  5. Mit der Aura hast Du Dir gleich das verwickelste Problem heraus gesucht.

    Als Halluzination ist es ja erst mal eine Wahrnehmung. Diese ist nicht einfach gleich zu setzen mit der Zellaktivität von Gehirnzellen, auch wenn letztere sie erzeugen.

    Das wird also noch mal in einem extra Artikel thematisiert. Ich habe noch ein Fragment zu dem Artikel mit dem Hip-Hop-Fusion-Video mit dem Titel migraine. Diesen könnte ich eigentlich endlich mal fertig schreiben.

    Machen wir es aber zunächst einfacher: Ein großer Teil meiner Modelle soll allein die Zellaktivität, die ja auch mit Bildgebung gemessen wird, vorhersagen. Darin (weder im Modell noch den Daten der Bildgebung) ist nicht wirklich enthalten, wo die Aura im Gesichtsfeld lang läuft sondern nur wo in der Sehrinde des Großhirns. Auch nicht ob dies Schmerzen verursacht, sondern nur wie viel schädliche Substanzen in den Hirnhäuten freigesetzt werden.

    Beides, der Verlauf in der Sehrinde und die Menge an schädlichen Substanzen in den Hirnhäuten sollte natürlich mit der Symptomatik übereinstimmen, aber diese wird in der Regel nicht direkt modelliert. Gilt z.B. die Frage je mehr Substanz desto größter der Kopfschmerz?

    Beispiele folgen dann in einem anderen Beitrag.

    Was sind die anderen 999 Fragen?

    Haben eigentlich andere keine Fragen?

  6. Ach so!

    Ich hatte mir eine völlig verkehrte, ganz andere Vorstellung dessen was die Modelle zeigen sollen gemacht. Ich glaube jetzt bin ich näher dran.

    “Die Modelle sollen die Zellaktivität vorhersagen”.

    Wie wird das Ergebnis dargestellt? In Form einer Formel? Ich hatte immer die Vorstellung das ein Modell eine Art vereinfachte Darstellung dessen sein soll was passiert – aber das ist es auch, aber nicht grafisch so wie ich glaubte, sondern in Deiner Sprache – in Formeln?

  7. Was berechnet man?

    Genau, in der Sprache der Mathematik werden meine Fragen gestellt und beantwortet.

    Wieder ein Beispiel. Ich denke, daran lässt sich es leichter veranschaulichen.

    Ich berechne — apropos, “to compute” ist “berechnen”, wir vergessen oft die Bedeutung dieses schönen Wortes von dem der Computer seinen Namen hat — also, ich berechne wie krankhafte Nervenüberaktivität durch Diffusion von Ionen (geladene Teilchen), die von den betroffenen Nervenzellen freigesetzt wurden, auf andere, noch gesunde, Nervenzellen überspringt.

    Bezeichne ich alles was die Nervenzellen machen zusammenfassend als Reaktion, ich meine das in einem biochemisch-elektrophysiologischen Sinn, berechne ich eine Reaktions-Diffusions-Gleichung.

    Der hintere Teil, die Diffusionsgleichung, stammt übrigens von Adolf Eugen Fick (1829-1901), ein deutscher Physiologe. Mathematik in der Medizin einzusetzen hat also eine weitreichende Tradition. Fick stand ganz in dieser Tradition von Wissenschaftlern des 19ten Jahrhunderts, wie Emil du Bois Reymond, Hermann von Helmholtz, Carl Ludwig, Ernst Wilhelm von Brücke u.a., alles Physiologen, die ihre Disziplin als angewandte Physik, organische Physik betrachteten.

    Mein Ansatz ist also ein klassischer.

    Die Ergebnisse der Rechnungen am Computer können dann aber auch graphisch dargestellt werden. Das ist Teil der Auswertung, denn auch mir
    sagen die Berechnungen erst was, wenn ich auf die berechneten Daten gucke.

    Es gibt eine andere Form von Berechnung, nämlich eine Formel, also einen Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Größen, z.B. Zellaktivität und Ionenkonzentration, in eine andere Formel umzurechnen. Dann bekomme ich einen neuen Zusammenhang, sagen wir Ionenkonzentration und EEG-Frequenz. Hier kann dann auch schon mal ohne graphische Darstellung das neue Ergebnis, also der neue Zusammenhang, allein in Worte gefasst werden.

    Das ist jetzt alles ein wenig vereinfacht gesagt. In der Essenz ist die Mathematik und die Berechnungen aber zunächst auch wirklich recht einfach. Was das schwierige ist, ist das Computermodell erst mal aufzustellen, es zu formulieren. Welche Nervenzellen sind eigentlich übererregt. Die der Großhirnrinde? Die im Hirnstamm? Wie kommt es zum Schmerz? Tut Übererregung weh?

    Sobald ich anatomisch und physiologisch mich auf wenige Dinge beschränkt habe, ist Umsetzung in ein Modell nicht mehr viel Arbeit. Deswegen hat man bei neurologischen Erkrankungen oft mehr Möglichkeiten als bei psychischen Störungen (Link zum vorangegangenen Beitrag, s. dort auch Diskussion).

    Ich kann zum Beispiel nur die Hirnrinde betrachten und nur Freisetzung von schädigenden Substanzen aus einer Zelle. Oder nur den Schmerzrezeptor (Nozizeptor), den Schmerznerv (Nervus trigeminus) und das folgende Netzwerk im Hirnstamm. Beides sind Teilaspekte der Migräne, die allein schon eine Reduktion darstellen. Diese werden aber noch weiter Vereinfacht. Die Hirnrinde wird nur als Gewebe betrachtet und nicht als Netzwerk von vielen unterschiedlichen Zellen. Oder das Netzwerk im Hirnstamm wird auf vier Kerne beschränkt. Wie auch immer. Das einzig schwierige ist, die richtige Frage zu stellen. Aber da sage ich Dir ja nichts neues. Dann hat man oft schon die Antwort zu 80%.

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