Ein besseres Verständnis des menschlichen Gehirns
Die im Rahmen der EU-finanzierten Projekte HBP SGA3 und ICEI tätigen Forschenden haben ein neues Modell der Region Cornus Ammonis-1 (CA1) des menschlichen Hippocampus der rechten Gehirnhälfte in hoher Auflösung erstellt. Laut der in der Fachzeitschrift „Nature Computational Science“ veröffentlichten Studie könnte diese Berechnungsmethode auch zur Erstellung von maßstabsgetreuen Gerüstmodellen anderer menschlicher Hirnregionen auf der Grundlage von Mikroskopie-Aufnahmen verwendet werden. Das Modell bildet die Struktur und Architektur der CA1-Region sowie die Position und relative Konnektivität der Neuronen nach. Es wurde auf Grundlage eines vollständigen Datensatzes hochauflösender Bilder entwickelt, der im BigBrain-Atlas zu finden ist und demnächst auf EBRAINS, einer vom Human Brain Project geschaffenen digitalen Forschungsinfrastruktur, zur Verfügung stehen wird. „Die Menge der verfügbaren Daten über einzelne Neuronen des menschlichen Gehirns ist sehr begrenzt, sowohl im Hinblick auf die relativen 3D-Koordinaten als auch auf die Vernetzung der Neuronen untereinander“, erklärt der Hauptautor der Studie, Prof. Michele Migliore vom HBP SGA3 und ICEI-Projektpartner National Research Council, Italien, in einer Pressemitteilung auf der Website des Human Brain Projects. „Wir haben eine Data-Mining-Operation an hochauflösenden Bildern des menschlichen Hippocampus durchgeführt, die aus der BigBrain-Datenbank stammen. Die Position der einzelnen Neuronen wurde aus einer umfassenden Analyse dieser Bilder abgeleitet.“
Lokalisierung der Neuronen
Der eigens entwickelte Bildverarbeitungsalgorithmus ermöglicht eine realistische Verteilung der Positionierung der Neuronen. Wie in der Meldung dargelegt, wurde auch ein Algorithmus entwickelt, der die neuronale Konnektivität durch Annäherung der Dendriten- und Axonformen erzeugt. „Dendriten und Axone können je nach der allgemeinen Form ihrer Fortsätze in Kategorien eingeteilt werden: Einige passen beispielsweise in schmale Kegel, andere haben eine breite, komplexe Ausdehnung, die durch spezielle geometrische Volumina angenähert werden kann, und die Vernetzung mit nahegelegenen Neuronen ändert sich entsprechend“, erklärt eine weitere Erstautorin, Dr. Daniela Gandolfi vom HBP SGA3 und ICEI-Projektpartner Universität Pavia, Italien. „Unser Algorithmus wertet hochauflösende Bilder aus und ermöglicht es uns, nach der Erstellung spezifischer geometrischer Formen, die mit morphologischen Eigenschaften verbunden sind, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass zwei Neuronen miteinander verbunden sind. Das Verfahren liefert nicht nur die räumliche Positionierung der Neuronen, sondern auch ihre Vernetzungen.“ Um das 3D-Modell zu validieren, verglichen die Forschenden die Dichte der Neuronen im Modell mit aktuellen Studien zum Hippocampus und stellten fest, dass sie übereinstimmen. Sowohl der Datensatz als auch die Extraktionsmethodik befinden sich auf der EBRAINS-Plattform. „Unser Hauptanliegen bei dieser Studie war es, die Daten für das HBP und die breitere neurowissenschaftliche Gemeinschaft verfügbar zu machen. Wir verwenden nun den gleichen Ansatz, um andere Hirnregionen zu modellieren.“ HBP SGA3 (Human Brain Project Specific Grant Agreement 3) und ICEI (Interactive Computing E-Infrastructure for the Human Brain Project) enden im September 2023. Weitere Informationen: Human Brain Project-Website EBRAINS-Website
Schlüsselbegriffe
HBP SGA3, ICEI, Human Brain Project, HBP, Mensch, Gehirn, Hippocampus, Neuron
