Drei Millimeter graue Substanz: Wie Forscher die „Black Box“ Gehirn entschlüsseln

Wir kritisieren Künstliche Intelligenz als „Black Box“. Dabei wissen wir über natürliche Intelligenz und das menschliche Gehirn noch weniger. Um das zu ändern, wollen Neurowissenschaftler wie Moritz Helmstaedter dessen hochkomplexes Netzwerk aus Milliarden von Nervenzellen entschlüsseln. Mit diesem Wissen könnten Erkrankungen wie Depressionen oder Schizophrenie besser verstanden – und vielleicht sogar bessere KI entwickelt werden.

Von Wolfgang Kerler

Wer ChatGPT um ein Bild vom Inneren des Gehirns mit seinen Neuronen und Synapsen bittet, bekommt in den meisten Fällen eine vertraute Darstellung: über Äste verbundene Zellen, aufleuchtende elektrische Impulse, sonst Dunkelheit. Auch Moritz Helmstaedter hat so ein Bild mitgebracht, als er über die Netzwerke im Gehirn spricht. „Sie kennen alle solche Bilder“, sagt er. „Aber das ist eben nicht, wie die Struktur im Gehirn aussieht.“ Dann klickt er eine Folie weiter.

Helmstaedter ist Mediziner, Physiker und inzwischen vor allem Neurowissenschaftler. Als geschäftsführender Direktor am Max-Planck-Institut für Hirnforschung will der Professor herausfinden, wie die Milliarden von Nervenzellen im Gehirn verschaltet sind. International gehört er zu den führenden Köpfen der Konnektomik. So wird das junge Forschungsfeld genannt – das noch viel Arbeit vor sich hat. „Wir sind in der Hirnforschung so weit wie die Herzforschung vor 150 Jahren“, stellt er nüchtern fest.

Beim Festival der Zukunft von 1E9 und dem Deutschen Museum eröffnet Helmstaedter Anfang Juli den Programmschwerpunkt „Medizin der Zukunft“, dem Thema des Wissenschaftsjahrs 2026. Er schildert, wie herausfordernd es ist, einen digitalen Zwilling – also ein möglichst präzises digitales Abbild – des menschlichen Gehirns zu erschaffen. Dieser könnte eines Tages helfen, psychiatrische Erkrankungen wie Depression, Schizophrenie oder Autismus zu verstehen. Dazu später mehr.

 Der ganze Vortrag beim Festival der Zukunft zum Nachschauen.

Die hochkomplexe Netzwerkarchitektur unserer Intelligenz

Selbst mit Investitionen von zehn oder 20 Milliarden Euro könnte es allerdings noch ein Jahrzehnt dauern, bis ein menschliches Gehirn erstmals vollständig und hochauflösend kartiert ist, meint Helmstaedter. Von digitalen Zwillingen sind wir daher noch weit entfernt. Neue und aufschlussreiche Einblicke in unser komplexestes Organ kann er aber schon jetzt vorzeigen – im wahrsten Sinne des Wortes.

„Wir versuchen natürlich schon seit Langem, dem Gehirn näherzukommen“, erklärt er. „Typischerweise war das so, dass wir geschaut haben, wo passiert im Gehirn irgendetwas.“ Dafür wurden beispielsweise Stimuli wie Musik präsentiert, um dann per funktioneller Magnetresonanztomografie zu beobachten, wo im Gehirn dadurch Aktivität ausgelöst wird. Auch die Funktion einzelner Nervenzellen sei inzwischen gut erforscht, sagt der Neurowissenschaftler.

Über die Struktur des menschlichen Gehirns und seiner 85 bis 86 Milliarden Nervenzellen, die über „Kabel“ miteinander kommunizieren, die tausendmal dünner als menschliche Haare sind, erfuhr man mit diesen Methoden allerdings kaum etwas. Dabei unterscheidet gerade sie das Gehirn von anderen Organen. Denn anders als beispielsweise in der Leber, in der sich jede Zelle nur mit ihren unmittelbaren „Nachbarn“ austauscht, kann jede Nervenzelle im Gehirn mit etwa 1.000 anderen Nervenzellen kommunizieren.

„Was wir Connectomics nennen, ist eine Kartierung der Nervenzellennetzwerke im Gehirn“, sagt Helmstaedter. „Wenn man so will, die Netzwerkarchitektur der biologischen Intelligenz.“

In der Praxis ist diese Kartierung mühsam. Per Biopsien gewonnene Gewebeproben aus Gehirnen werden mit Schwermetallen eingefärbt und mit Kunststoff stabilisiert. Anschließend folgt die Untersuchung mit einem Elektronenmikroskop. Ist das Bild aufgenommen, werden 25 bis 30 Nanometer des Gewebes abgetragen – und das nächste Bild gemacht. Um dreidimensionale Bilder zu erhalten, muss das Tausende oder Zehntausende Male wiederholt werden, erklärt der Neurowissenschaftler.

Dann gibt er mit Bildern und Videos Einblicke in die Großhirnrinde – und die haben nichts mit den Klischeevisualisierungen des Gehirninneren zu tun, wie sie meistens verwendet und von KI ausgespuckt werden. Stattdessen zeigen die 3D-Rekonstruktionen ein undurchdringlich wirkendes Geflecht aus Nervenzellen und ihren „Verbindungskabeln“. „Wenn wir also über das Gehirn sprechen und auch eine mögliche digitale Abbildung, dann reden wir über eine wahnsinnig komplexe, dichtgepackte Struktur“, so Helmstaedter.

Wie KI bei der Entschlüsselung des Gehirns hilft – und was uns von Mäusen unterscheidet

Um das Dickicht der biologischen Intelligenz zu entschlüsseln, setzen Helmstaedter und sein Team inzwischen auf Künstliche Intelligenz. Denn die Tausenden Elektronenmikroskop-Aufnahmen ergeben allein noch keine 3D-Karte des Gehirns. Dafür müssen die hauchdünnen Fortsätze der Nervenzellen verfolgt und die Synapsen identifiziert werden, über die sie miteinander kommunizieren.

„Das haben früher hunderte von Studenten gemacht“, erinnert sich Helmstaedter. Jetzt werden KI-Agenten bzw. virtuelle Roboter genutzt, um den „Kabeln“ im Gehirn zu folgen. „Ein bisschen wie autonomes Fliegen durchs Gehirn.“ RoboEM heißt dementsprechend das von seinem Team entwickelte Verfahren, das Nervenzellen, Verzweigungen und Synapsen rekonstruieren und so nach und nach eine 3D-Karte des ganzen Netzwerks liefern kann.

Was sich darin entdecken lässt, erklärt Helmstaedter beispielhaft an einem Vergleich zwischen Maus und Mensch. Obwohl das Gehirn der Maus über nur 75 Millionen Nervenzellen verfügt – über 1.000-mal weniger als beim Menschen –, lässt sich auf den Mikroskop-Aufnahmen zunächst kein Unterschied erkennen. Die genaue Analyse des 3D-Netzwerks ergab jedoch, dass in den untersuchten Bereichen der Großhirnrinde bei der Maus nur zwölf Prozent der Nervenzellen hemmend sind, beim Menschen jedoch rund ein Drittel.

Und die Hemmung sei ein wichtiges Thema, um das Gehirn zu verstehen, sagt Helmstaedter. „In fast allen Nervensystemen gibt es Nervenzellen, die andere Nervenzellen unterdrücken, wenn sie aktiv werden. Das hilft zum Beispiel epileptische Zustände zu verhindern.“

Im Menschengehirn ist aber nicht nur der Anteil dieser Zellen höher als im Mäusegehirn, man finde auch Subtypen dieser Zellen, die bei der Maus nicht vorkommen: hemmende Zellen, die andere hemmende Zellen hemmen. Helmstaedter veranschaulicht das an einem Beispiel: Die Zellen agieren wie Museumswärter, die nicht nur dafür sorgen, dass sich Besucher ruhig verhalten, sondern sich zusätzlich gegenseitig zur Ruhe bringen. Dadurch entstehe eine Dynamik, die etwas mit der Zeitskala unseres Denkens zu tun haben könnte.

„Es könnte sein, dass diese Hemmungsnetzwerke dazu beitragen, dass wir komplexere Gedankengebäude aufbauen können, weil nämlich unsere Arbeitsgedächtniszeit länger ist“, sagt er. So könnten wir uns beispielsweise am Ende eines Satzes noch an dessen Anfang erinnern.

Vom Konnektom zum digitalen Zwilling – und zu besserer KI?

Erkenntnisse wie diese könnten künftig dabei helfen, psychiatrische Erkrankungen besser zu verstehen. Denn Helmstaedter vermutet, dass einige davon auf Veränderungen der Verschaltung von Nervenzellen zurückzuführen sind – insbesondere Autismus, Schizophrenie und Depressionen. Um das zu prüfen, wollen die Forscher in Zukunft die Nervenzellnetzwerke von möglichst vielen Patientinnen und Patienten kartieren und mit einem gesunden Referenznetzwerk vergleichen – um zu sehen, an welchen Stellen die Verschaltung abweicht. Für solche netzwerkbedingten Krankheitsformen gibt es sogar schon einen Begriff: „Connectopathien“.

Das erste große Ziel wäre deswegen genau dieses digitale Referenzmodell des menschlichen Gehirns, mit dem Abweichungen bei einzelnen Personen verglichen werden könnten. Digitale Zwillinge individueller Gehirne wären dann erst ein nächster Schritt. Irgendwann. Schließlich schätzt Helmstaedter, dass es Investitionen von zehn bis 20 Milliarden Euro bräuchte, um innerhalb eines Jahrzehnts die erste komplette 3D-Kartierung eines menschlichen Gehirns fertigstellen zu können. Für die Hirnforschung ist das eine gewaltige Summe – aber keine unbekannte Größenordnung in der KI-Entwicklung.

Lange habe man angenommen, Künstliche Intelligenz setze voraus, zunächst die natürliche Intelligenz zu verstehen. „Das sieht im Moment nicht so aus“, sagt Helmstaedter angesichts der Erfolge heutiger KI. Doch bei echtem Weltverständnis oder „Common Sense“ könnten aktuelle KI-Architekturen an ihre Grenzen stoßen – und die Netzwerkarchitektur unseres Gehirns doch noch zum Vorbild werden. Für unsere Intelligenz habe die Evolution die Lösung eines dichtgepackten, dreidimensionalen Verschaltungsnetzwerks gefunden. „Anders als heutige Künstliche Intelligenz.“

Dabei ging die Evolution übrigens erstaunlich platzsparend vor: Alles, was der Mensch an Ideen und Erkenntnissen hervorgebracht hat, stammt aus den drei Millimetern grauer Substanz der menschlichen Großhirnrinde. „Das ist alles, wo unser Denken, unser Philosophieren und Vorhersagen über die Welt stattfindet“, erklärt Helmstaedter. Oder, noch eindrücklicher: „Das, worauf wir am meisten stolz sind als Menschen, ist in einer drei Millimeter dünnen Schicht oben auf dem Rand des Gehirns zu finden.“

Diese Session beim Festival der Zukunft war Teil unseres Programm-Tracks "Medizin der Zukunft (Wissenschaftsjahr 2026)" und damit gefördert durch das Bundesministerium Forschung, Technologie und Raumfahrt.

Titelbild: Loomba, Helmstaedter, MPI for Brain Research; Rzepka, le Tournoux de la Villegeorges, scalable minds © Max Planck Institute for Brain Research; Loomba et al., Science 2022