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Konnektomik: Im Dschungel der Neurone

Wer den neuronalen Schaltplan des menschlichen Gehirns entschlüsseln möchte, muss rund 1000 Exabyte Informationen verarbeiten - mehr, als auf allen Google-Servern gespeichert ist. Deshalb entwickeln Forscher ein Verfahren, das die Datenmenge reduziert.
Neuronen und GABA-Interneuronen

In unserem Gehirn bilden knapp 100 Milliarden Neurone ein unübersichtliches Knäuel aus Axonen, Dendriten und Zellkörpern. Dem deutschen Anatom Korbinian Brodmann (1868–1918) gelang es mittels spezieller Färbetechniken, die Hirnrinde des Menschen grob zu kartieren. Er teilte sie in Felder ein, die sich in ihrer Zellarchitektur und Funktion unterscheiden. Doch wie sich später herausstellte, wird seine Karte der Komplexität des Gehirns nicht gerecht. Wer heute dessen Arbeitsweise ergründen möchte, muss daher einen Blick auf die Verknüpfungen zwischen einzelnen Nervenzellen und ganzen Netzwerken von Neuronen werfen.

Neue Bildgebungsverfahren erlauben es, die zu Grunde liegenden Strukturen immer exakter zu bestimmen. Das erste Projekt dieser Art war vergleichsweise übersichtlich: eine Karte des Nervensystems des winzigen Fadenwurms Caenorhabditis elegans mit gerade einmal 300 Neuronen. 14 Jahre dauerte es, bis sie 1986 publiziert werden konnte. Mit besseren Präparier- und Mikroskopietechniken sowie leistungsfähigeren Computern lassen sich inzwischen auch größere Gehirne kartieren. In den vergangenen zehn Jahren entstand dazu eigens eine neue Disziplin der Neurowissenschaften – die Konnektomforschung.

Dabei ist das Gebiet noch so neu, dass sich Neurowissenschaftler gar nicht einig sind, was sie eigentlich mit den vielen Daten anfangen wollen. Denn zu wissen, mit welchen Nachbarn ein Neuron wie verbunden ist, bedeutet noch lange nicht, seine genaue Aufgabe zu kennen. Und selbst dann wüssten wir nicht, welche Stimme es im riesigen Orchester des Nervensys­tems spielt. Ist die Konnektomforschung also nur eine wilde Datenschlacht ohne klares Ziel?

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Quellen

Burns, R. et al.: The Open Connectome Project Data Cluster: Scalable Analysis and Vision for High-Throughput Neuroscience. In: Proceedings of the 25th International Conference on Scientific and Statistical Database Management 10.1145/2484838.2484870, 2013


Helmstaedter, M.: Cellular-Resolution Connectomics: Challenges of Dense Neural Circuit Reconstruction. In: Nature Methods 10, S. 501 – 507, 2013


Lichtman, J. W., Denk, W.: The Big and the Small: Challenges of Imaging the Brain’s Circuits. In: Science 334, S. 618–623, 2011


Lichtman, J. W. et al.: The Big Data Challenges of Connectomics. In: Nature Neuroscience 17, S. 1448–1454, 2014


Plaza, S. M. et al.: Toward Large-Scale Connectome Reconstructions. In: Current Opinion in Neurobiology 25, S. 201–210, 2014


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