Schatzsuche im Mutterleib – Wie funktioniert das Gehirn vor der Geburt?
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Für ihre Bewerbung um den KlarText-Preis für Wissenschaftskommunikation 2023 in der Kategorie Neurowissenschaften veranschaulichte Katrin Sippel, was sie für ihre Promotion erforscht hat.
Wer erforschen will, wie sich die Gehirnaktivität im Mutterleib entwickelt und was ein Baby dort schon alles lernt, der braucht zweifelsohne ein bisschen Glück, gute Signalverarbeitungsalgorithmen und zuallererst ein tolles wissenschaftliches Verfahren. In unserem Fall ist das die fetale Magnetenzephalographie (fMEG), ein harmloses, nicht-invasives Verfahren mit dem die Herz- und Gehirnaktivität von Babys in der zweiten Schwangerschaftshälfte gleichzeitig mit der Herzaktivität der Mutter aufgezeichnet werden kann.
Ich kann mich noch genau daran erinnern, als mein Sohn mir wenige Stunden nach seiner Geburt das erste Mal so richtig tief in die Augen geschaut hat. Ein Blick, in dem schon so viel Weisheit lag. In diesem Moment habe ich mit nichts sehnlicher gewünscht, als zu wissen, was in diesem kleinen Kopf so vor sich geht und was sich in den vergangenen 9 Monaten dort alles schon entwickelt hat. Betrachtet man das Gehirn eines neugeborenen Babys im wissenschaftlichen Sinn, so sind quasi alle Nervenzellen angelegt und miteinander vernetzt. Im Laufe des Lebens werden diese Nervenzellen wachsen und ihre Signalweiterleitung wird schneller werden. Einige Verbindungen zwischen den Nervenzellen werden sich im Laufe des Lebens verfestigen und ausbilden, wenn neue Sachen gelernt oder Zusammenhänge erkannt werden. Andere Verbindungen werden abgebaut, wenn sie nicht benötigt werden. Insgesamt werden aber keine neuen Nervenzellen hinzukommen. Bereits im Mutterleib sind wichtige Verbindungen im Gehirn entstanden. Wie sonst könnte ein Baby schon direkt nach der Geburt die Stimme seiner Mutter von anderen Frauenstimmen unterscheiden oder ein Schlaflied wieder erkennen, das ihm schon während der Schwangerschaft vorgesungen wurde?
Zu untersuchen, ob und wann ein Fetus bestimmte Dinge lernt, ist nicht ganz einfach und ein bisschen mit einer Schatzsuche vergleichbar. Bei Erwachsenen oder Kleinkindern kann man die elektrische oder magnetische Aktivität, die bei der Aktivierung von Nervenzellen im Gehirn entsteht, mittels Sensoren messen, die direkt auf oder über der Kopfhaut angebracht werden. So ähnlich funktioniert das auch bei der fetalen Magnetenzephalographie.
Fetus ist der Fachbegriff für ein ungeborenes Kind im Mutterleib ab der 9. Schwangerschaftswoche. Die Magnetenzephalographie ist eine Untersuchungsmethode, mit der Magnetfelder gemessen werden, die durch die elektrische Hirnaktivität erzeugt werden. Im Gegensatz zur elektrischen Aktivität können die Magnetfelder das umliegende Gewebe, in diesem Fall das Fruchtwasser und den Bauch der Mutter, problemlos passieren und so auch von ausserhalb gemessen werden. Das fMEG Gerät besteht aus ca. 150 magnetischen Sensoren, die in einer muschelförmigen Schale rund um den Bauch der Schwangeren Frau angeordnet sind und diese Aktivität messen. Diese funktionieren ähnlich wie ein Kompass, sind also völlig ungefährlich für Mutter und Kind. Um die empfindlichen Sensoren von äusseren magnetischen Einflüssen abzuschirmen, befindet sich das fMEG Gerät dazu in einem magnetisch abgeschirmten Raum, dessen Wände mit dicken Schichten aus Metall überzogen sind. Jedoch erzeugt nicht nur die Hirnaktivität magnetische Felder, sondern auch jede Form von Muskelaktivität. Deshalb ist es wichtig, dass die Schwangere während der Messung möglichst entspannt auf dem Gerät Platz nimmt und auch der Fetus möglichst ruhig bleibt. Eine Art von Muskelaktivität, die in den Messungen immer mit erfasst wird, ist die Herzaktivität – sowohl die der Mutter als auch die des Kindes. Die Herzrate und Herzratenvariabilität gewähren Einblick in die Funktion des Autonomen Nervensystems und des aktuellen Stresslevels. Andererseits überlagern die starken Magnetfelder der Herzaktivitäten aber auch das fetale Hirnsignal. Das Signal des Magnetfelds, welches so ein fetales Gehirn erzeugt, ist ungefähr so schwach wie die magnetische Aktivität eines Autos in 2 km Entfernung. Das fetale Herzsignal ist im Vergleich dazu um ein 10- bis 100- faches, das des mütterlichen Herzens sogar bis zu 1000 fach stärker. Wenn man also aus den Messdaten ein fetales Hirnsignal herauslesen will, muss man die unterschiedlichen Magnetfelder nachträglich wieder voneinander trennen, um die fetale Hirnaktivität freizulegen. Es ist in etwa so wie Goldschürfen. Zuerst wird mit einem groben Sieb die mütterliche Herzaktivität entfernt, dann mit einem feineren Sieb die fetale Herzaktivität. Wenn Mutter und Baby sich während der Messung nicht zu heftig bewegt haben, findet man so mit etwas Glück ein deutlich sichtbares Bündel an fetaler Hirnaktivität – das Goldnugget nach dem wir suchen. Bisher wurde die Erkennung der Herzaktivität zu einem großen Teil von Hand durchgeführt und ihre Entfernung mithilfe mehrerer unterschiedlicher Methoden. Die Auswertung der Hirndaten war so häufig nur nach etlichen Wiederholungszyklen und dem Löschen einzelner störender Sensorsignale möglich. Dieser Prozess war sehr zeitaufwändig und setzte viel Erfahrung voraus. Er konnte daher nur von sehr wenigen Experten durchgeführt werden. Meine Mission war es deshalb, die Herzaktivität vollautomatisiert zu erkennen und zu entfernen und die Datenverarbeitung somit wesentlich schneller und effizienter zu gestalten. Dabei musste dieses Verfahren so flexibel sein, dass es sowohl gegen Ende der Schwangerschaft funktioniert als auch schon in der 20 Schwangerschaftswoche, wenn der Fetus noch viel kleiner und seine Herz- und Hirnaktivität somit auch noch viel schwächer ist.
Das erste Signal, das entfernt werden muss, ist die Herzaktivität der Mutter. Dazu werden zuerst die Zeitpunkte aller mütterlichen Herzschläge markiert. Danach wird das Signal über genau diese Zeitpunkte gemittelt, wodurch eine Art Schablone für das Signal des gesamten Herzschlag erstellt wird. Wendet man diese Schablone dann auf das gesamte Signal an, erhält man eine recht gute Schätzung der mütterlichen Herzaktivität über die komplette Zeit der Messung. Diese geschätzte Aktivität wird dann vom ursprünglichen Signal subtrahiert, zusammen mit anderen Signalbestandteilen, die eine hohe Korrelation mit der entfernten Herzaktivität aufweisen. Beim Goldschürfen filtern unterschiedlich feine Siebe ungewünschte Stoffe heraus, damit man am Ende das Gold übrig behält. Nichts anderes macht dieser Algorithmus.
Nachdem die mütterliche Herzaktivität erfolgreich von den restlichen Daten getrennt worden ist, wird dasselbe mit der Aktivität des fetalen Herzens gemacht. Da der fetale Herzschlag schneller und weniger stark ist, werden dazu einige Parameter im Algorithmus etwas feinmaschiger eingestellt. Mit etwas Glück bleibt nun noch etwas magnetische Aktivität übrig, die ein deutlich sichtbares Bündel auf 5-10 benachbarten Sensoren bildet. Das ist dann die fetale Hirnaktivität, unser kleines Goldnugget. Hat man diesen Schatz gefunden, eröffnet sich eine faszinierende Welt. Die spontane Hirnaktivität eines Fetus gibt Aufschluss über die fetalen Schlaf-/Wachzustände und darüber, wie sich das Gehirn immer besser vernetzt und komplexere Vorgänge zulässt. Man kann dem Baby über den Bauch der Mutter auch Töne vorspielen und analysieren wie es darauf reagiert. Dadurch wissen wir inzwischen, wie lange das fetale Gehirn braucht, um einzelne Töne zu verarbeiten und wie der Blutzuckerspiegel der Mutter dies beeinflussen kann. Wir wissen, ab wann der Fetus einfache oder komplexere Muster in Tonabfolgen lernen kann und sogar ein grundlegendes Mengenverständnis hat. Dank der neuen automatisierten Verarbeitungsmethoden konnten wir sogar untersuchen, wann der Fetus beginnt, die Stimme seiner Mutter von anderen Frauenstimmen zu unterscheiden. Da die fetale Magnetenzephalographie die einzige Methode ist, mit der man die Hirnaktivität von Kindern bereits im Mutterleib messen kann, und es weltweit nur wenige Arbeitsgruppen gibt, die sich mit dieser Thematik beschäftigen, befinden wir uns in diesem Bereich noch in der Grundlagenforschung. Dies bedeutet aber auch, dass es noch viele spannende Fragestellungen gibt, die wir mit dieser Methode untersuchen können. Dank der neuen automatisierten Signalverarbeitungsmethoden kommen wir mit der Beantwortung dieser Fragen in Zukunft dann hoffentlich auch noch viel schneller voran. Und wenn mein Enkel mir eines Tages in die Augen schaut, dann kann ich mir vielleicht schon denken: „Ja mein Schatz, ich weiss!“.
Katrin Sippel hat an der Eberhardt-Karls-Universität Tübingen Bioinformatik studiert. Während des Masterstudiums spezialisierte sie sich auf den Bereich der Neurowissenschaften. Ihre Doktorarbeit schrieb sie im Rahmen der Inneren Medizin IV am Universitätsklinikum Tübingen und dem Institut für Diabetesforschung und metabolische Erkrankungen des Helmholtz Zentrum München an der Universität Tübingen. Dabei lag der Fokus auf der Entwicklung sensibler, vollautomatisierter Vorverarbeitungsmethoden für das Verfahren der fetalen Magnetenzephalographie sowie einer Studie zur fetalen Wahrnehmung der Mutterstimme. Auch nach der Promotion ließ sie die Faszination für dieses Themengebiet nicht los, daher ist sie in diesem Bereich weiterhin als PostDoc tätig.