Blue Brain Project: Die Gehirn-Odyssee

«Bis 2025 wollen wir ein Mäusegehirn simulieren»

Die Gehirnaktivität mit einem Supercomputer simulieren? Was wie ein Unterfangen aus einem Science-Fiction-Film anmutet, nimmt auf dem Biotech-Campus in Genf langsam Gestalt an.

Laurent Seematter (Text), 3. Juli 2017

Obwohl das menschliche Gehirn nur 2 Prozent des Körpergewichts ausmacht, ist es für bis zu 20 Prozent des Energieverbrauchs unseres Organismus verantwortlich und verbraucht damit mehr Energie als jedes andere Organ. Dennoch wissen wir noch sehr wenig darüber, wie dieses faszinierende biologische Gebilde funktioniert. 2005 nahm ein Team von Informatikern, Mathematikern, Physikern und Neurowissenschaftlern der ETH Lausanne (EPFL) die Arbeit am ehrgeizigen Projekt der Gehirnsimulation auf. Prof. Henry Markram, Gründer und Direktor des Blue Brain Project (BBP), hat sich unseren Fragen gestellt.

 

 

 

Interview mit Prof. Henry Markram

 

Das BBP will durch die Übertragung von der Biologie in die Informatik eine digitale Kopie des Gehirns erstellen. Wie ist dies möglich?

 

In den letzten 200 Jahren haben Wissenschaftler in etwa 10 Millionen wissenschaftlichen Artikeln eine enorme Menge an Wissen um das Gehirn zusammengetragen. Dieses ist jedoch stark fragmentiert. Es stellt sich also die Frage, wie all das Wissen gebündelt werden kann.

 

Supercomputer, die auf Grundlage leistungsstarker Algorithmen riesige Datenmengen strukturieren, stellen eine Möglichkeit dar, dieses Fragmentierungsproblem zu lösen. Die Algorithmen wiederum entstammen der angewandten Mathematik und Physik, mit deren Hilfe sich biologische Prozesse in mathematische Gleichungen umwandeln lassen. So ist es nun möglich, die im Gehirn stattfindenden biologischen Prozesse in Zahlen zu fassen.

 

Geht es also um Big Data?

 

Ja. Um das Jahr 2000 herum wurden Computer leistungsstark genug, um die grosse Datenmenge zu verarbeiten, wie sie für eine Gehirnsimulation nötig ist. 2005 begann mein Team an der ETH Lausanne, mit IBM zusammenzuarbeiten, um Blue Gene, einen Supercomputer für die Life-Science-Forschung, zu nutzen. Damals gab es weltweit nur sechs Computer, die noch leistungsfähiger waren!

«Wir nutzen für die Datenverarbeitung Blue Brain 4, einen Supercomputer, der bereits 30-mal schneller ist als unser erster Supercomputer aus dem Jahr 2005.»

Prof. Henry Markram, Gründer und Direktor des Blue Brain Project  

Die zunehmende Rechenleistung von Computern lässt sich übrigens gut mit der wachsenden Vergrösserungsfähigkeit von Mikroskopen vergleichen. Dank der verbesserten Leistungsfähigkeit von Supercomputern werden unsere Simulationen immer genauer. Momentan nutzen wir für die Datenverarbeitung Blue Brain 4, einen Supercomputer, der bereits 30-mal schneller ist als unser erster Supercomputer aus dem Jahr 2005. Blue Brain 4 wird bald ein Update erhalten. Bis 2020 soll er leistungsstark genug sein, um die Prozesse mit einer noch höheren Auflösung zu simulieren.

 

 

 

1/5 Hier wird die Komplexität des Gehirns mithilfe dreier wichtiger Elemente dargestellt, die im Neokortex miteinander interagieren. Es handelt sich um Blutgefässe, Astrozyten und Neuronen.

2/5 Seitenansicht eines Säuger-Neokortex mit verschiedenen Neuronenmorphologien, die die Gehirnaktivität entweder anregen oder hemmen.

3/5 Eine computersimulierte Visualisierung des neokortikalen Schaltkreises, für die die Brainbow-Methode genutzt wurde.

4/5 Die Schicht-5-Pyramidenzelle, bei der es sich um das grösste Neuron im Neokortex handelt, empfängt Signale von den oberen neokortikalen Schichten auf seinen trichterartigen Dendriten und sendet seinerseits Signale an entfernte Regionen des Gehirns.

5/5 Der Sitz des Blue Brain Project befindet sich auf dem Biotech-Campus in Genf.

1/5 Hier wird die Komplexität des Gehirns mithilfe dreier wichtiger Elemente dargestellt, die im Neokortex miteinander interagieren. Es handelt sich um Blutgefässe, Astrozyten und Neuronen.

 

 

 

2015 haben Sie es geschafft, die Verknüpfung von 30’000 Neuronen in einem Teil eines Rattengehirns zu simulieren. Das menschliche Gehirn enthält allerdings 100’000’000’000 Neuronen. Muss diese Kluft überwunden werden, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten?

 

Es geht weniger um die Anzahl der analysierten Gehirnzellen, sondern vielmehr darum, wie genau man mit den Daten arbeiten kann. Ende des Jahres sollten wir in der Lage sein, einen Bereich des Rattengehirns zu analysieren, der bereits 500-mal grösser ist als der Teil, den wir in unserem letzten Experiment 2015 betrachtet haben. Unser Ziel ist es, bis 2025 das gesamte Mäusegehirn sowohl auf Zell- als auch auf Molekularebene zu simulieren.

«Wir denken, dass in der Gehirnstruktur weniger als tausend Schwachstellen existieren.»

Können Sie uns erklären, wie uns die Gehirnsimulation dabei helfen kann, Krankheiten besser zu verstehen?

 

Genau wie jede andere komplexe Maschine hat auch das Gehirn seine Schwächen. Wenn Parameter wie beispielsweise die Verknüpfungen zwischen bestimmten Bereichen aus dem Gleichgewicht geraten, funktioniert die Maschine nicht mehr ordnungsgemäss. Wir denken, dass in der Gehirnstruktur weniger als tausend Schwachstellen existieren. Wir wollen herausfinden, wie es zu allgemeinen Störungen im System kommt. Bis dahin ist allerdings noch viel Arbeit nötig. Zuerst müssen wir die Frage beantworten, was ein normales Gehirn ist.

 

Kann ein besseres Verständnis des Gehirns auch die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz fördern?


Künstliche Intelligenz kann es mit dem Gehirn noch lange nicht aufnehmen. Künstliche Intelligenz mag uns bei sehr spezifischen Aufgaben wie beim Autofahren oder bei der Verarbeitung komplexer Zahlen überlegen sein, aber im Alltag kann das menschliche Gehirn die verschiedensten Probleme viel effizienter lösen und verfügt zudem über einzigartige emotionale Fähigkeiten.

 

 

 

Sources: http://bluebrain.epfl.ch, http://pages.experts-exchange.com/processing-power-compared/

 

 

Video über das Blue Brain Project

 

Erste Version der digitalen Rekonstruktion der neokortikalen Mikroschaltkreise (Markram et al, 2015), die beweist, dass die Simulation des Teiles eines Rattengehirnes mittels einer digitalen Kopie möglich ist.

 

 

Video: Blue Brain Project / EPFL

 

 

 
Prof. Henry Markram
 

Henry Markram ist Professor für Neurowissenschaft an der ETH Lausanne (EPFL), Direktor des dortigen Labors für neurale Mikroverbindungen (LNMC) sowie Gründer und Direktor des Blue Brain Project (2005) und Gründer des europäischen Human Brain Project. Nach seiner Promotion am Weizmann-Institut für Wissenschaften (Israel) arbeitete er als Wissenschaftler an verschiedenen Universitäten weltweit, bevor er eine Vollprofessur an der EPFL übernahm.  

 

Blue Brain Project
 

Allgemeine Seite auf Englisch:

bluebrain.epfl.ch

 

Portal der Digitalen Rekonstruktion der neokortikalen Mikroschaltkreise:

bbp.epfl.ch/nmc-portal

 

 


 




 

 

 

 

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