ArchivDÄ-TitelSupplement: PerspektivenNeurologie 1/2017Human Brain Project: Aufbau eines multimodalen Gehirnatlas

Supplement: Perspektiven der Neurologie

Human Brain Project: Aufbau eines multimodalen Gehirnatlas

Dtsch Arztebl 2017; 114(37): [26]; DOI: 10.3238/PersNeuro.2017.09.15.06

Amunts, Katrin

Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...

Das Human Brain Project hat zum Ziel, das gesamte Wissen über das menschliche Gehirn zusammenzufassen und mittels computerbasierter Modelle und Simulationen nachzubilden. Als Ergebnis werden auch neue Erkenntnisse über ZNS-Erkrankungen erwartet.

Polarized-Light-Imaging-(PLI-) Aufnahme aus dem Okzipitallappen einer Patientin mit Multisystematrophie. Die Farben geben den Verlauf der Faserrichtungen an. Foto: Markus Axer und Team, Forschungszentrum Jülich.

Zu einer besseren Klassifikation, Diagnose und Therapie von Erkrankungen des Gehirns beizutragen, ist das Ziel klinischer Forschung. Das geschieht auf Grundlage eines immer besseren Verständnisses der komplexen Organisation der etwa 86 Milliarden Nervenzellen (1), ihrer Verbindungen und Mechanismen der Signaltransduktion. Neurowissenschaftliche Forschung hat Erkenntnisse zur Hirnorganisation auf der Ebene von Molekülen, Genen, Zellen, Zellverbänden bis hin zu großen Netzwerken erbracht. Damit jedoch aus diesem Wissen ein zusammenhängendes Bild entsteht, muss man die Regeln erkennen, nach denen diese verschiedenen Ebenen der Hirnorganisation miteinander in Beziehung stehen, und besser verstehen, welchen Änderungen sie bei Krankheitsprozessen unterliegen.

Das europäische Human Brain Project (HBP) soll einen Rahmen dafür schaffen (https://www.humanbrainproject.eu/). Es ist eines von zunächst zwei „Flagship-Projekten“, die seit 2013 von der Europäischen Kommission gefördert werden. Das Konsortium umfasst 117 Institutionen in 19 Ländern; mehr als 500 Forscher sind unmittelbar beteiligt. Dabei verbindet das HBP neurowissenschaftliche Grundlagenforschung und klinische Forschung mit der Entwicklung von Informationstechnologien (2). Überall auf der Welt sollen Forscher und Kliniker die Möglichkeit erhalten, auf die in einem multimodalen 3D-Atlas umgesetzte Datensammlung zuzugreifen und umfangreiche Werkzeuge für Datenaustausch, Visualisierung, Analyse und Simulation zu nutzen. Erste Schritte dahin sind bereits gemacht. So wurden 2016 sechs Prototypplattformen freigeschaltet, auf die wissenschaftliche Testnutzer über ein User Interface (HBP Collabora-tory) zugreifen können.

Anzeige

Ein Kern des Projekts ist der „HBP-Gehirnatlas“, ein multimodales 3D-Modell, das in bisher nicht dagewesener Auflösung und Detailtiefe Informationen über den jeweils interessierenden Bereich des Gehirns verfügbar machen wird – von der Zell- oder Rezeptorarchitektur über Genexpression bis zur Konnektivität und zu funktionellen Aktivitätsmustern. Somit umfasst der Atlas nicht nur unterschiedliche Modalitäten, sondern auch unterschiedliche räumliche (und auch zeitliche) Skalen. Darin werden der am Forschungszentrum Jülich erarbeitete Atlas JuBrain (3) und das Referenzgehirn BigBrain (4) einfließen.

JuBrain ist ein zytoarchitektonischer Atlas, der auf einer Klassifikation mikrostrukturell unterscheidbarer Hirnareale in 10 Post-mortem-Gehirnen basiert. Arealgrenzen wurden dabei beobachterunabhängig durch algorithmenbasierte Bildauswertung lokalisiert und Wahrscheinlichkeitskarten erstellt, um die Intervariabilität abzubilden. Über 200 Hirnareale konnten bislang identifiziert werden (5). Areale wie Brodmann’s Area 10 im Frontalpol, die zuvor als homogen galten, ließen sich weiter unterteilen: in ein medial und ein lateral gelegenes Areal mit unterschiedlicher Funktion (6) und Betroffenheit durch pathologische Prozesse. So ist beispielsweise bei Patienten mit Depression im Vergleich zu gesunden Kontrollpersonen nur das mediale Areal in seinem Volumen verringert (7).

Das Referenzgehirn BigBrain. Foto: Forschungszentrum Jülich

Ein solcher Befund wirft viele weitere Fragen auf – etwa nach der Involvierung der genetischen oder molekularen Ebene. Forscher um Sven Cichon arbeiten in Jülich und Basel deshalb daran, Genexpressionsdaten des Allen Institutes in Seattle in den HBP-Atlas zu integrieren. Die molekulare Modellierung von Bindungsvorgängen als Grundlage von Simulation ist ein weiterer Weg, der im HBP verfolgt wird (8). Dazu gehört auch die Signaltransduktion (9) für allosterische Rezeptoren mit dem Ziel, neue therapeutische Targets zu identifizieren. Um verschiedene Befunde und ihre Zusammenhänge abzubilden, müssen die Informationen ortsgenau in ein einheitliches Referenzgehirn integriert werden. Hierfür werden im HBP verschiedene Referenzgehirne unterstützt, die je nach Fragestellung ausgewählt werden können – zum Beispiel der sogenannte MNI-Raum, aber auch das BigBrain.

Letzteres ist eine 3D-Rekonstruktion eines menschlichen Gehirns aus über 7 400 einzelnen Gewebeschnitten mit einer Auflösung von 20 μm. Es erlaubt somit eine ortsgetreue Abbildung von Daten innerhalb von Hirnarealen und kortikalen Schichten.

Was das für die Praxis bedeutet

JuBrain und BigBrain können eine klinische Nutzung in vielfältiger Weise unterstützen, etwa zum Vergleich für die Messung der abnehmenden Dicke der Hirnrinde bei neurodegenerativen Erkrankungen oder als Orientierung zur genaueren Platzierung der Elektroden zur tiefen Hirnstimulationen bei Parkinson-Patienten.

Ein weiterer Teil des HBP-Atlas umfasst verschiedene Daten zur Konnektivität. Mithilfe der Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) studieren französische HBP-Forscher die Faserverbindungen im Gehirn von Gesunden und Patienten (10). Die Auflösung liegt dabei im Millimeterbereich. Um mikroskopische Genauigkeit zu erreichen, wird die in Jülich entwickelte Methode des Polarized Light Imaging (PLI) eingesetzt (11). Es rekonstruiert die dreidimensionale Orientierung von Nervenfasern, indem es die Doppelbrechung von polarisiertem Licht bei sehr dünnen Schnitten des Gehirns misst. Da Myelin über doppelbrechende Eigenschaften verfügt, lässt sich der Verlauf der Nervenfasern mit einer Genauigkeit im Mikrometerbereich rekonstruieren. Im HBP werden Anstrengungen unternommen, die Bildinformationen aus diesen beiden komplementären Verfahren skalenübergreifend miteinander in Verbindung zu setzen (12).

Vorlage für das BigBrain: Aus über 7 400 am Mikrotom gewonnenen Schnitten mit jeweils 20 Mm Dicke entstand das Referenzgehirn BigBrain. Foto: Forschungszentrum Jülich

Die Integration von umfangreichen neurowissenschaftlichen und klinischen Daten in den Atlas soll dazu beitragen, neue Erkenntnisse der verschiedenen Organisationsebenen des Gehirns zu erreichen (13). Sie stellt jedoch auch höchste Anforderungen im Bereich Computing und Data Science. Diese werden in der „High-Performance Analytics und Computing Platform“ adressiert, die cloudbasierte Datenanalyse und Management mit einem Höchstgrad an Datensicherheit gewährleistet. Die hier entwickelten Methoden und Technologien könnten es den Kompetenznetzen in der Medizin und Kohortenstudien ermöglichen, biologische Signaturen von Erkrankungen zu identifizieren.

Wenn von der Vielschichtigkeit des Gehirns die Rede ist, interessiert natürlich nicht nur die räumliche und strukturelle Ebene, sondern auch die zeitliche und funktionelle. Eine Reihe von Forschungsprojekten aus den kognitiven Neurowissenschaften widmet sich diesen Fragen. Das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE, Standort Magdeburg) untersucht beispielweise an Alzheimer-Patienten den Einfluss der Tau-Pathologie auf Prozesse der Gedächtnisbildung per Hochfeld-MRT-Bildgebung.

Weitere Projekte befassen sich mit Bewusstseinsstörungen und -dysfunktionen. So arbeitet eine Gruppe der Universität Mailand an Methoden für ein objektives Maß der Bewusstseinstätigkeit (14). Ein Ergebnis dieser Bemühungen ist der erfolgreiche Einsatz eines Perturbational Complexity Index (PCI), um den Bewusstseinszustand nicht ansprechbarer Patienten zu beurteilen (15). Dabei misst man mit EEG die Komplexität der Gehirnantwort nach transkranieller Magnetstimulation (TMS).

Dies sind nur einige Beispiele aus den umfangreichen Aktivitäten des Human Brain Project. Sie alle verbindet das übergreifende Ziel, für Grundlagenforscher und Kliniker eine kollaborative Forschungsinfrastruktur zu schaffen, die alle Skalen der Hirnforschung adressiert und die Zusammenhänge zwischen ihnen herstellt.

DOI: 10.3238/PersNeuro.2017.09.15.06

Prof. Dr. med. Katrin Amunts

Institut für Neurowissenschaften und Medizin,

Strukturelle und Funktionelle Organisation des Gehirns,

Forschungszentrum Jülich GmbH sowie

Cecile und Oskar Vogt Institut für Hirnforschung,

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf,

Universitätsklinikum Düsseldorf

Interessenkonflikt: Die Autorin erhielt Forschungsgelder auf ein Drittmittelkonto von European Union’s Horizon 2020, Research and Innovation Programme under Grant Agreement No. 7202070 (HBP SGA1).

Literatur im Internet:
www.aerzteblatt.de/lit3717

1.
Azevedo FA, et al.: Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain. J Comp Neurol 2009; 513 (5): 532–41 CrossRef MEDLINE
2.
Amunts K, et al.: The Human Brain Project: Creating a European research infrastructure to decode the human brain. Neuron 2016; 92 (3): 574–81 CrossRef MEDLINE
3.
Institute of Neuroscience and Medicine: JuBrain Cytoarchitectonic Atlas Viewer. https://www.jubrain.fz-juelich.de/apps/cytoviewer/cytoviewer-main.php (last accessed on 15 August 2017).
4.
Amunts K, et al.: BigBrain – an ultra-high resolution 3D human brain model. Science 2013; 340: 1472–5 CrossRef MEDLINE
5.
Amunts K, et al.: Architectonic mapping of the human brain beyond Brodmann. Neuron 2015; 88: 1086–107 CrossRef MEDLINE
6.
Bludau S, et al.: Cytoarchitecture, probability maps and functions of the human frontal pole. Neuroimage 2014; 93: 260–75 CrossRef MEDLINE PubMed Central
7.
Bludau S, et al: Medial prefrontal aberrations in major depressive disorder revealed by cytoarchitectonically informed Voxel-Based Morphometry. Am J Psychiatry 2016; 173 (3): 291–8 CrossRef MEDLINE PubMed Central
8.
Sena DM, et al.: Structural heterogeneity of the μ-opioid receptor’s conformational ensemble in the apo state. Sci Rep 2017; 7: 45761 CrossRef MEDLINE PubMed Central
9.
Changeux JP, et al.: Allosteric modulation as a unifying mechanism for receptor function and regulation. Cell 2016; 166 (5): 1084–102 CrossRef MEDLINE
10.
Worbe Y, et al.: Altered structural connectivity of cortico-striato-pallido-thalamic networks in Gilles de la Tourette syndrome. Brain 2015; 138 (2): 472–82 CrossRef MEDLINE PubMed Central
11.
Axer M, et al.: A novel approach to the human connectome: Ultra-high resolution mapping of fiber tracts in the brain. Neuroimage 2011; 54: 1091–101 CrossRef MEDLINE
12.
Axer M, et al.: Estimating fiber orientation distribution functions in 3D-polarized light imaging. Front Neuroanat 2016; 10: 40 CrossRef MEDLINE PubMed Central
13.
Frackowiak R, Markram H: The future of human cerebral cartography: a novel approach. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 2015; 370 (1668). pii: 20140171.
14.
Bodart O, et al.: Measures of metabolism and complexity in the brain of patients with disorders of consciousness. NeuroImage Clinical 2017; 14: 354–62 CrossRef MEDLINE PubMed Central
15.
Casarotto S, et al.: Stratification of unresponsive patients by an independently validated index of brain complexity. Ann Neurol 2016; 80: 718–29 CrossRef MEDLINE PubMed Central
1.Azevedo FA, et al.: Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain. J Comp Neurol 2009; 513 (5): 532–41 CrossRef MEDLINE
2. Amunts K, et al.: The Human Brain Project: Creating a European research infrastructure to decode the human brain. Neuron 2016; 92 (3): 574–81 CrossRef MEDLINE
3.Institute of Neuroscience and Medicine: JuBrain Cytoarchitectonic Atlas Viewer. https://www.jubrain.fz-juelich.de/apps/cytoviewer/cytoviewer-main.php (last accessed on 15 August 2017).
4. Amunts K, et al.: BigBrain – an ultra-high resolution 3D human brain model. Science 2013; 340: 1472–5 CrossRef MEDLINE
5. Amunts K, et al.: Architectonic mapping of the human brain beyond Brodmann. Neuron 2015; 88: 1086–107 CrossRef MEDLINE
6. Bludau S, et al.: Cytoarchitecture, probability maps and functions of the human frontal pole. Neuroimage 2014; 93: 260–75 CrossRef MEDLINE PubMed Central
7. Bludau S, et al: Medial prefrontal aberrations in major depressive disorder revealed by cytoarchitectonically informed Voxel-Based Morphometry. Am J Psychiatry 2016; 173 (3): 291–8 CrossRef MEDLINE PubMed Central
8. Sena DM, et al.: Structural heterogeneity of the μ-opioid receptor’s conformational ensemble in the apo state. Sci Rep 2017; 7: 45761 CrossRef MEDLINE PubMed Central
9. Changeux JP, et al.: Allosteric modulation as a unifying mechanism for receptor function and regulation. Cell 2016; 166 (5): 1084–102 CrossRef MEDLINE
10. Worbe Y, et al.: Altered structural connectivity of cortico-striato-pallido-thalamic networks in Gilles de la Tourette syndrome. Brain 2015; 138 (2): 472–82 CrossRef MEDLINE PubMed Central
11. Axer M, et al.: A novel approach to the human connectome: Ultra-high resolution mapping of fiber tracts in the brain. Neuroimage 2011; 54: 1091–101 CrossRef MEDLINE
12. Axer M, et al.: Estimating fiber orientation distribution functions in 3D-polarized light imaging. Front Neuroanat 2016; 10: 40 CrossRef MEDLINE PubMed Central
13. Frackowiak R, Markram H: The future of human cerebral cartography: a novel approach. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 2015; 370 (1668). pii: 20140171.
14. Bodart O, et al.: Measures of metabolism and complexity in the brain of patients with disorders of consciousness. NeuroImage Clinical 2017; 14: 354–62 CrossRef MEDLINE PubMed Central
15. Casarotto S, et al.: Stratification of unresponsive patients by an independently validated index of brain complexity. Ann Neurol 2016; 80: 718–29 CrossRef MEDLINE PubMed Central

Leserkommentare

E-Mail
Passwort

Registrieren

Um Artikel, Nachrichten oder Blogs kommentieren zu können, müssen Sie registriert sein. Sind sie bereits für den Newsletter oder den Stellenmarkt registriert, können Sie sich hier direkt anmelden.

Fachgebiet

Zum Artikel

Alle Leserbriefe zum Thema

Anzeige