Mittlerweile existieren eine Reihe unterschiedlicher Varianten des "Neuroimaging". Doch was messen so komplizierte Methoden wie fMRT, PET oder MEG überhaupt? Antwort: Verschiedene Anzeichen für neuronale Aktivität – etwa die Konzentration des im Blut der Hirngefäße gelösten Sauerstoffs, das so genannte BOLD-Signal (von englisch Blood Oxigene Level Dependent). Die bunten Flecken aus dem Hirnscan geben also nicht unmittelbar das "Feuern der Neurone" wieder; sie lassen lediglich Rückschlüsse auf Hirnaktivität zu. Doch das ist gar nicht das Hauptproblem.
Gravierender scheint mir: Selbst wenn wir die Stärke neuronaler Erregung messen (und das tun wir, wenn auch indirekt und mit begrenzter zeitlicher und räumlicher Auflösung), dann messen wir eben "nur" sie! Je mehr Nervenzellen zu einer bestimmten Zeit an einem bestimmten Ort im Gehirn aktiv werden, desto größer das BOLD-Signal. Kurz: Die Masse macht’s!
Nun ist aber für viele Wahrnehmungs- und Denkleistungen die Zahl der beteiligten Neurone nicht unbedingt entscheidend. Die bloße Masse "macht’s" gerade nicht – sondern das Zusammenspiel verschiedener, eng umgrenzter Neuronenverbände.
An der Stärke eines BOLD-Signals lässt sich die jeweilige Wahrnehmung des Betrachters nicht ablesen, weil darin auch viele grundlegende Hirnaktivierungen einfließen, die nicht spezifisch für den uns interessierenden Unterschied sind. Das wäre ungefähr so, als wollte man aus dem Lärm, den ein Auto erzeugt, auf dessen Fahreigenschaften schließen.
Was folgt daraus? Um die mittels Neuroimaging gewonnenen Daten vernünftig zu interpretieren, müssen wir sie in ausgefeilten Experimenten mit weiteren Methoden kombinieren. Dazu zählen Hirnstrommessungen per EEG ebenso wie Einzelzellableitungen oder Läsionsstudien bei Tieren. Erst wenn wir die jeweiligen Vorteile dieser Techniken geschickt nutzen, wird es uns gelingen, die Grundlagen geistiger Prozesse zu entschlüsseln.

Nikos K. Logothetis ist Direktor am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik in Tübingen. Dort leitet er die Abteilung "Physiologie kognitiver Prozesse".



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