Ein Kubikmillimeter Gehirn, im Nanomaßstab kartiert

Studie kartiert einen winzigen Teil des Gehirns in erstaunlichem Detailgrad

• Google-Wissenschaftler haben einen kleinen Teil des menschlichen Gehirns mit Auflösung im Nanomaßstab modelliert
• Zellen mit bislang unbekannten Merkmalen wurden sichtbar
• Die Forschungsergebnisse wurden heute im Journal Science veröffentlicht und sind auch online verfügbar

Ergebnis der 3D-Kartierung des Gehirnfragments

• Untersucht wurde ein Gehirnfragment von etwa 1 Kubikmillimeter Größe, also nur ein Millionstel des gesamten Gehirns
• Es umfasst rund 57.000 Zellen und 150 Millionen Synapsen (Verbindungen zwischen Neuronen)
• Insgesamt enthält es gewaltige 1,4 Petabyte an Daten
• Der Google-Forscher Viren Jain sagte, dass es nicht leicht sein werde, diese Komplexität zu verstehen

Vorbereitung und Bildgebung der Gehirnprobe

• Als Probe diente ein Teil der Großhirnrinde einer 45-jährigen Frau, die wegen Epilepsie operiert wurde
• Die Probe wurde in Konservierungsmittel eingelegt und mit Schwermetallen angefärbt, um die Zellen besser sichtbar zu machen
• Das Team des Harvard-Neurowissenschaftlers Jeff Lichtman zerschnitt sie in 5.000 Teile mit einer Dicke von 34 Nanometern und fotografierte sie mit einem Elektronenmikroskop
• Das Google-Team entwickelte ein AI-Modell, um die Mikroskopbilder in 3D zu rekonstruieren

Neu entdeckte ungewöhnliche Neuronen

• Es wurden Neuronen entdeckt, die bis zu 50 Verbindungen miteinander bilden (normalerweise höchstens etwa 2)
• Ebenfalls gefunden wurden Neuronen mit Fortsätzen, die sich um sich selbst wickeln und Knoten bilden
• Auch ein Paar Neuronen mit nahezu perfekter Symmetrie wurde entdeckt
• Welche Funktion diese Strukturen haben, ist noch unklar

Notwendigkeit der Überprüfung der gewaltigen Datenmenge

• Der Großteil der Daten wurde bislang noch nicht manuell überprüft, daher sind Fehler im Zusammenfügen der Bilder möglich
• Von 50.000 Zellen wurden nur einige Hundert überprüft
• Jain hofft, dass Forschende die Kartenteile ihrer Interessengebiete direkt überprüfen werden
• Künftig sollen ähnliche Karten aus Gehirnproben anderer Menschen erstellt werden, doch eine Karte des gesamten Gehirns gilt in den kommenden Jahrzehnten voraussichtlich als kaum realisierbar

Bedeutung der Studie und erwartete Effekte

• Hongkui Zeng vom Allen Institute bezeichnete die Arbeit als Meilenstein beim Aufbau von Datensätzen zur menschlichen Großhirnrinde
• Die frei verfügbaren gewaltigen Daten werden der Forschung zu Mikroschaltkreisen der Großhirnrinde stark helfen
• Yongsoo Kim von der Pennsylvania State University erwartet, dass diese Karte neue Regeln neuronaler Verbindungen offenlegt und zum Entschlüsseln der Funktionsweise des menschlichen Gehirns beiträgt
• Ein tiefes Verständnis der Funktionsweise der Großhirnrinde könnte Hinweise für die Behandlung psychischer und neurodegenerativer Erkrankungen liefern

Meinung von GN⁺

• Diese Forschung ist zwar klein im Maßstab, aber von großer Bedeutung, weil sie beispiellos detaillierte Informationen über Struktur und Verbindungen des Gehirns liefert. Wegen der gewaltigen Datenmenge scheint jedoch erheblicher Aufwand für Verifikation und Interpretation nötig zu sein.

• Eine wichtige Folgeaufgabe wird sein, die Rolle und Bedeutung der neu entdeckten ungewöhnlichen Neuronenstrukturen aufzuklären. Dadurch könnten wichtige Einsichten in die Funktionsweise des Gehirns und die Mechanismen verwandter Krankheiten gewonnen werden.

• Wenn künftig mehr Gehirnkarten erstellt und Daten gesammelt werden, könnten diese auch für Medikamentenentwicklung oder Präzisionsmedizin genutzt werden. Allerdings scheint dafür auch ein gesellschaftlicher Konsens zu ethischen und rechtlichen Fragen nötig zu sein.

• Bis die Komplexität des Gehirns vollständig verstanden ist, ist es noch ein weiter Weg, doch diese Studie dürfte ein Meilenstein der Hirnforschung sein. Sie ist auch ein bemerkenswertes Beispiel dafür, wie die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Forschenden bei Google und Harvard Früchte tragen kann.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Die interaktive Visualisierung ist wirklich hervorragend
  • Man sollte in die Schnitte hineinzoomen und durch die Ebenen scrollen oder das 3D-Modell vergrößern
  • Wenn man mit der Maus über einen Teil eines Neurons fährt, sieht man, dass das gesamte betreffende Neuron hervorgehoben wird
• Die 3D-Karte deckt ein Volumen von etwa einem Kubikmillimeter ab, was einem Millionstel des gesamten Gehirns entspricht, und umfasst ungefähr 57.000 Zellen und 150 Millionen Synapsen (Verbindungen zwischen Neuronen)
• Das liefert eine einfache Überschlagsrechnung dafür, wie groß ein neuronales Netzmodell sein müsste, um das menschliche Gehirn nachzuahmen
  • Nimmt man im Durchschnitt 2.632 Synapsen pro Neuron an, dann hätten die 100 Milliarden Neuronen eines erwachsenen menschlichen Gehirns insgesamt schätzungsweise 2,6x10^14 Synapsen
  • Bei einer Annahme von 1 Parameter pro Synapse müsste die minimale Modellgröße mehrere Hundert Male größer als GPT-4 sein
  • Berücksichtigt man jedoch 10–100 Ionenkanäle pro Synapse und mindestens 10 Parameter pro Kanal, scheinen mehr als 2,6x10^16 Parameter nötig zu sein
• Man sollte Richard Feynmans "There's Plenty of Room at the Bottom" noch einmal lesen
  • Besonders den Teil beachten, in dem Biologen ihn baten, ein 1000-mal leistungsfähigeres Elektronenmikroskop zu bauen
  • Auch auf die Technik achten, die zum Scannen dieser Bilder verwendet wurde
• Ausgehend vom Foto eines einzelnen Neurons sollten Forschende zur Gehirnsimulation ihre Schätzungen zur benötigten Rechenleistung neu berechnen
• Gibt es einen Begriff dafür, dass man sich beim Ansehen solcher mikroskopischen Gehirnbilder leicht unwohl fühlt? Ich frage mich, ob das eine normale Reaktion ist
• Ich frage mich, wie man 5.000 Scheiben mit einer Dicke von 34 nm schneiden kann, ohne die Probe zu beschädigen
• Es wurde ausgerechnet, dass zum Scannen eines gesamten großen menschlichen Gehirns 1,76 Zettabyte Speicherplatz erforderlich wären
• Es heißt, das Gehirngewebe stamme aus der Großhirnrinde einer 45-jährigen Frau, die wegen Epilepsie operiert wurde. Ich frage mich, wie entschieden wurde, welcher Teil entfernt werden sollte
• Die exakte Rekonstruktion eines 3D-Volumens aus 2D-Schnitten ist bereits ein gut erforschtes Gebiet. Warum haben die Forschenden ein ML-Modell verwendet, das das Risiko fehlerhafter Halluzinationsresultate birgt?
• Ein weiterer Hinweis darauf, dass AGI (Artificial General Intelligence) wahrscheinlich unmöglich ist
  • Es wäre viel einfacher, ein echtes biologisches Gehirn zu züchten
  • In Silizium wird das niemals passieren, und in jede Maschine wird irgendwo ein würfelförmiger Block aus Nervengewebe von der Größe eines Kubikzentimeters eingebaut sein