Neuronale Netzwerke zehnmal schneller entschlüsselt
Flug durchs Gehirn dank neuer Visualisierungs-Software
Die Wissenschaftler im Forschungsgebiet „Connectomics“ haben sich als Ziel gesetzt, Netzwerke von Nervenzellen im Gehirn komplett zu rekonstruieren. Obwohl die technologischen Fortschritte beeindruckend sind, ist die Entwicklung dieses relativ neuen Forschungsfelds durch die riesige Menge an menschlicher Analysearbeit noch begrenzt. Forschern des Max-Planck-Instituts für Hirnforschung in Frankfurt ist es jetzt zusammen mit Softwarespezialisten des Startups scalable minds gelungen, die Rekonstruktionssoftware online quasi durch das Gehirn fliegen zu lassen. Dies beschleunigt die Datenanalyse um das Zehnfache.
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Nervenzellen aus der Großhirnrinde, rekonstruiert im Flugmodus der neuen Software webKnossos.
© MPI f. Hirnforschung
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Die Rekronstruktionssoftware vermittelt dem Nutzer den Eindruck, im Cockpit eines Flugzeugs zu sitzen.
© MPI f. Hirnforschung/ J. (Some Donkey)
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In unserem Gehirn arbeiten Milliarden Nervenzellen gleichzeitig, um all die beeindruckenden Leistungen wie Erkennen, Vorhersagen, Denken zu vollbringen. Diese Nervenzellen bilden ein hochkomplexes Netzwerk, in dem jede Nervenzelle mit rund eintausend anderen Zellen verknüpft ist. Die Kommunikation erfolgt über Dendriten und Axone, lange und extrem dünne Kabel, durch die der Nervenzell-Kontakt hergestellt und gepflegt wird.
Erst dank neuester hochauflösender Methoden der Elektronenmikroskopie können diese neuronalen Netzwerke detailliert vermessen werden. Entscheidend für die Entschlüsselung der Netzwerke ist jedoch die Analyse der riesigen Bilddatenmengen. Interessanterweise können selbst die besten Computer heutzutage diese Analyse noch nicht so gut bestreiten wie wir Menschen. Daher müssen Wissenschaftler Computer- und menschliche Analyse zusammenbringen, um solche großen Datenmengen aus dem Gehirn zu entschlüsseln.
Virtueller Flug durchs Gehirn
Forscher um Moritz Helmstaedter am Max-Planck-Institut für Hirnforschung haben nun eine neue effiziente Methode gefunden, die dreidimensionalen Bilddaten aus dem Gehirn im Internetbrowser so intuitiv darzustellen, dass Menschen mit bis zu 1500 Mikrometern pro Stunde durch das Hirngewebe fliegen und dabei Abzweigungen und Kurven der Nervenzellkabel rekonstruieren können. „Dies entspricht in etwa einem Parforceritt mit 150 Stundenkilometern durch ein kurvenreiches hügeliges Dorf“, so Helmstaedter. Da die Visualisierung wie in einem Flugzeug auf den Piloten zentriert ist und so eine optimale Steuerung erlaubt, sind die menschlichen Analysatoren wohl so schnell wie es das Sehsystem ermöglicht. Zusammen mit Computerprogrammen ist nun der menschliche Anteil der Analyse maximal schnell: rund zehnmal schneller als bisher.
Eine wichtige Voraussetzung für diesen Erfolg ist Software für die Entwicklung effizienter Datenübertragung und für eine rechtzeitige Vorhersage des menschlichen Flugpfades. Die Software „webKnossos“ entstand in enger Zusammenarbeit mit einem Startup-Unternehmen aus Potsdam, scalable minds. Seit rund fünf Jahren hat dieses Team aus Studenten zusammen mit den Max-Planck-Forschern an Methoden gearbeitet, um den Flug durchs Gehirn möglichst intuitiv und effizient online zu ermöglichen.
„Das waren sehr ungewöhnliche Aufgaben für uns als Software-Spezialisten – aber gerade deshalb spannend und motivierend“, sagt Norman Rzepka, Koautor der Studie und als einer der Gründer des Startups von Anfang an dabei. „Nun da der menschliche Analyse-Anteil im Flugmodus so effizient wie möglich ist, fokussieren wir uns wieder darauf, dass Computer die wertvolle menschliche Arbeitszeit möglichst wirksam nutzen“, so der Wissenschaftler. Denn eine direkte und optimierte Zusammenarbeit von Mensch und Maschine ist für die Hirnforschung unerlässlich.
Originalveröffentlichung
Originalveröffentlichung
Boergens, K.M., Berning, M., Bocklisch, T., Bräunlein, D., Drawitsch, F., Frohnhofen, J., Herold, T., Otto, P., Rzepka, N., Werkmeister, T., Werner, D., Wiese, G., Wissler, H. & Helmstaedter, M.; "webKnossos: efficient online 3D data annotation for connectomics"; Nature Methods; 12 June, 2017
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