Ein elektronisches System, das die Sprache des Gehirns spricht
Forscher der University of Massachusetts haben in der renommierten Fachzeitschrift Nature Communications ein elektronisches System vorgestellt, das Gehirnsignale imitieren kann – und das in einer Umgebung, die jener echter Nervenzellen bemerkenswert ähnelt.
Diese Entdeckung könnte sowohl die Behandlung neurologischer Erkrankungen als auch die Entwicklung gehirninspirationierter Elektronik grundlegend verändern. Erstmals gelang es Wissenschaftlern, eine echte bidirektionale Kommunikation zwischen einem künstlichen Neuron und lebendem Nervengewebe herzustellen.
Wie das Gehirn funktioniert – und warum Neuronen so wertvoll sind
Das Gehirn ist ein außergewöhnlich dichtes Netzwerk: Laut Daten des Brain Institute besteht es aus rund 100 Milliarden Neuronen. Diese Nervenzellen sind auf die Informationsübertragung spezialisiert und bestehen jeweils aus drei Hauptbestandteilen: dem Zellkörper, den Dendriten und dem Axon.
Die Dendriten empfangen Signale von anderen Zellen. Der Zellkörper verarbeitet diese, während das Axon als Leiter fungiert, durch den der elektrische Impuls zu den nächsten Neuronen weitergeleitet wird. In Bruchteilen einer Sekunde durchqueren Millionen solcher Impulse das Gehirn – sie bestimmen, wie wir uns bewegen, was wir fühlen und was wir uns merken.
Warum Neuronen so empfindlich und schwer ersetzbar sind
Probleme entstehen, wenn Neuronen aufhören zu funktionieren oder absterben. Schäden am Nervennetzwerk können schwerwiegende Folgen haben und die Lebensqualität der Betroffenen erheblich beeinträchtigen. Anders als viele andere Zelltypen regenerieren sich Neuronen kaum.
Einmal verloren, sind Nervenzellen in den meisten Fällen dauerhaft weg. Deshalb suchen Neurologie und Biomedizintechnik seit Jahren nach Wegen, sie zu schützen oder zu ersetzen. Schäden am Nervennetzwerk können folgende Erkrankungen verursachen:
- Bewegungsstörungen wie den Morbus Parkinson
- Beeinträchtigungen der sensorischen Wahrnehmung
- schwere Gedächtnisprobleme wie beim Morbus Alzheimer
- Verlust motorischer Funktionen
- Degeneration von Nervengewebe
- chronische neurologische Störungen
Umso bedeutsamer ist jede Technologie, die das Verhalten eines Neurons so überzeugend nachahmt, dass das Gehirn sie als Teil von sich selbst „erkennt“. Die Forscher aus den USA haben nun eine Lösung vorgeschlagen, die dieses Ziel greifbar näher rückt.
Was neuromorphe Integration bedeutet
Das neue künstliche Neuron aus Massachusetts fügt sich in einen größeren Forschungstrend ein, der als neuromorphe Integration bezeichnet wird. Dabei geht es darum, elektronische Bauteile so zu gestalten, dass sie Struktur und Verhalten von Neuronen und Synapsen möglichst genau nachbilden.
Statt der linearen Datenverarbeitung herkömmlicher Prozessoren zielen neuromorphe Schaltkreise darauf ab, wie das Gehirn zu arbeiten: parallel, mit geringem Energieverbrauch und über kurze Impulse. In Labors entstehen so spezielle Chips, künstliche Synapsen und neuartige Transistoren, die lernen und sich anpassen können.
Bisher scheiterten viele dieser Ansätze an unzureichender biologischer Kompatibilität. Die Geräte arbeiteten unter zu trockenen und sterilen Bedingungen oder sendeten elektrische Signale, die viel zu stark für die empfindliche Chemie des Gehirns waren. Das Team der University of Massachusetts fand jedoch einen Weg, diese Hürden zu überwinden.
Leise, effizient und wohl in feuchter Umgebung
Das von der University of Massachusetts entwickelte künstliche Neuron kann mit einem echten Neuron auf eine Weise kommunizieren, die dem natürlichen Vorgang sehr ähnelt – und das in einer feuchten Umgebung, wie sie Nervenzellen im Körper vorfinden.
Der Schlüssel waren Proteinnanodrähte – winzige Leiter, die von Bakterien produziert werden. In der Natur helfen diese Strukturen Bakterien, an Oberflächen zu haften und Elektronen auszutauschen. Die Ingenieure nutzten diese Eigenschaft, um eine leitfähige Struktur zu schaffen, die in einer dem Nervenflüssigkeit ähnlichen Lösung eintauchen kann.
Die Proteinnanodrähte wirken wie natürliche, dünne Leiter, die sowohl mit Elektronik als auch mit lebendem Gewebe kompatibel sind. Das ist aus zwei Gründen bedeutsam. Erstens kann dieses künstliche Neuron physisch neben Nervenzellen existieren, ohne die sterilen und trockenen Bedingungen vieler klassischer Schaltkreise zu benötigen.
Zweitens ist es empfindlich genug, um bei Spannungen zu arbeiten, die denen unseres Gehirns nahekommen. Wie einer der Projektingenieure erklärte, ähnelten frühere Versionen jemandem, der in einen stillen Konferenzraum stürmt und in ein Megafon schreit. Das neue Gerät verhält sich hingegen wie eine Person, die leise spricht und den Ton der Umgebung anpasst.
Ein Energieverbrauch ähnlich dem des echten Gehirns
Frühere künstliche Neuronen benötigten Spannungen, die bis zu zehnmal höher lagen als jene natürlicher Nervenzellen. Das führte zu einem hundertfach höheren Energieverbrauch und zu Signalen, die so stark waren, dass die Biologie sie nicht richtig empfangen konnte.
Das neue Bauteil arbeitet bei einer Spannung von etwa 0,1 Volt – ungefähr so viel, wie ein menschliches Neuron erzeugt. Dadurch überwältigt das künstliche Neuron das biologische System nicht, sondern arbeitet tatsächlich mit ihm zusammen. Zum ersten Mal öffnet sich der Weg zu echter bidirektionaler Kommunikation.
Die Elektronik liest die Signale des Neurons und antwortet in einer Sprache, die es versteht. Durch den Betrieb bei biologisch nahen Spannungen eröffnen diese Schaltkreise die Möglichkeit miniaturisierter, energiearmer Medizingeräte, die über Jahre im Körper implantiert werden können. Je niedriger die Spannung und der Verbrauch, desto näher kommen wir einer Elektronik, die wie Gewebe funktioniert – statt wie ein Fremdkörper.
Wie diese Technologie Medizin und Elektronik verändern könnte
Die Schaffung eines einzelnen künstlichen Neurons bedeutet nicht, dass morgen ein vollständig funktionstüchtiger künstlicher Cortex existieren wird. Die Richtung ist jedoch klar: Je besser wir lernen, einzelne Bausteine zu konstruieren, desto leichter lassen sie sich zu komplexeren Netzwerken verbinden. Die Forscher sehen verschiedene mögliche Anwendungsfelder.
Eine neue Generation neurologischer Implantate könnte präziser, weniger invasiv und besser auf Gehirnsignale abgestimmt sein. Künstliche Neuronen könnten teilweise die Funktionen verlorener Zellen übernehmen und beschädigte Gehirnbereiche ersetzen. Neuromorphe Prozessoren, die vom Gehirn inspiriert sind, wären deutlich effizienter als klassische CPUs und GPUs.
Weitere vielversprechende Anwendungsgebiete umfassen:
- präzisere und weniger invasive neurologische Implantate
- Prothesen für beschädigte Gehirnbereiche
- neuromorphe Prozessoren mit niedrigem Energieverbrauch
- empfindlichere Kommunikation mit Neuronen als mit herkömmlichen Metallelektroden
- miniaturisierte Medizingeräte für den Langzeiteinsatz
- therapeutische Werkzeuge für Patienten mit Morbus Parkinson
- neue Behandlungsmöglichkeiten beim Morbus Alzheimer
- fortschrittliche Gehirn-Computer-Schnittstellen
Die nächsten Herausforderungen der Forschung an künstlichen Neuronen
Derzeit verfügen wir über ein einzelnes Element, das sich im Labor vielversprechend verhält. Die nächsten Hürden liegen auf der Hand: Es muss geprüft werden, wie stabil dieses Neuron langfristig ist, wie widerstandsfähig es gegenüber Temperaturschwankungen und chemischen Veränderungen ist und ob es in einem Netzwerk mit anderen Zellen funktionieren kann.
Die Forscher müssen außerdem herausfinden, wie mehrere künstliche Neuronen am besten mit lebendem Gewebe verbunden werden. Wie viele werden benötigt, in welchen Mustern, und wie lässt sich ihr Lernverhalten steuern? Auf dem Spiel steht nicht nur Ingenieurswissen, sondern auch Ethik – Fragen über die Grenzen von Eingriffen ins Gehirn werden immer drängender.
Sollte sich die Technologie in Richtung medizinischer Anwendungen entwickeln, könnten Patienten mit Morbus Parkinson oder Morbus Alzheimer völlig neue Therapiewerkzeuge erhalten. Anstatt lediglich Symptome zu lindern, hätten Ärzte die Möglichkeit, Funktionen verlorener Neuronen teilweise wiederherzustellen.
Chancen und Risiken, die schon heute bedacht werden müssen
Schnittstellen zwischen Gehirn und Elektronik haben stets eine Spannung zwischen Faszination und Bedenken erzeugt. Einerseits locken sie mit der Aussicht, verlorene Funktionen zurückzugewinnen. Andererseits werfen sie grundlegende Fragen auf – über die Grenzen menschlicher Modifikation und darüber, wer so sensible Daten wie neuronale Aktivität kontrollieren soll.
Es lohnt sich, daran zu erinnern, dass Neuronen keine einfachen Kabel sind, die Impulse weiterleiten. Jede Zelle hat ihre eigene Chemie, ihren eigenen Stoffwechsel und reagiert auf Hormone und Stoffe in ihrer Umgebung. Ein künstliches Neuron – auch ein sehr fortgeschrittenes – ahmt bislang hauptsächlich die elektrische Ebene nach.
Es wird daher noch lange eher eine Stütze und Prothese als ein vollständiger Ersatz für lebendiges Gewebe sein. Wer die Entwicklung der künstlichen Intelligenz verfolgt, mag dieses Thema als weit entfernt empfinden – doch es gibt eine interessante Verbindung. Machine Learning und neuronale Netze in Computern orientieren sich nur symbolisch an der Biologie.
Die neuromorphe Integration hingegen versucht, sich dem echten Gehirn auf der Hardware-Ebene anzunähern. Sollten diese beiden Forschungsstränge einmal zusammenfinden, könnten völlig neuartige intelligente Geräte entstehen – nicht nur schnell und leistungsfähig, sondern auch näher am Funktionsprinzip unseres Nervensystems. Es geht dabei nicht nur um Leistung, sondern um Kompatibilität mit menschlicher Biologie.
