Die Simulation von Gehirnen

Zoomposium mit Professorin Dr. Petra Ritter: „Die Simulation von Gehirnen”

Zoomposium mit Professorin Dr. Petra Ritter: Die Simulation von Gehirnen

In einer weiteren Folge in unserer „Zoomposium-Reihe“ zum Thema „Hirnforschung hatte mein Kollege Axel Stöcker vom „Blog der großen Fragen“ und ich die große Ehre und Freude mit der sehr bekannten und renommierten deutschen Medizinerin und Neurowissenschaftlerin Professorin Dr. Petra Ritter ein Interview führen zu dürfen.

In diesem  Zusammenhang wurde Frau Ritter zur einer Co-Gründerin und Leiterin des Co-Design-Projektes „The Virtual Brain„, das ein Bestandteil der European Open Science Cloud  (EOSC) ist und „eine Neuroinformatik-Plattform für die Simulation vollständiger Gehirnnetzwerke unter Verwendung biologisch realistischer Konnektivität“ darstellt. 

Sie ist federführend bei der Entwicklung einer virtuellen Forschungsumgebung als kollaborative Forschungsplattform für sensible Gesundheitsdaten und Leiterin der „deutschen nationalen Forschungsinfrastrukturinitiative Neurowissenschaften (NFDI-Neuroscince)“ und an der Entwicklung der „Health Data Cloud EBRAINS“ beteiligt.

Petra Ritter ist seit 2017 Johanna Quandt Professorin und Leiterin der Sektion für Gehirnsimulation an der Klinik für Neurologie mit Experimenteller Neurologie der Charité – Universitätsmedizin Berlin.

Dort sind Professorin Ritter und ihr Team mit der„Simulation von Gehirnen“ beschäftigt, wenn ich hierzu einmal aus Ihrer Webseite zitieren darf  (Hervorhebungen hinzugefügt):

„Groß angelegte Netzwerksimulationen auf Basis neuster Durchbrüche in der Computational Neuroscience revolutionieren die Diagnose und Therapie von Hirnerkrankungen wie Alzheimer, Hirnschlag und Epilepsie. Damit eröffnen die Hirnsimulationen den Zugang zu einer echten Individualmedizin. In groß angelegten Studien gehen Krankenhäuser rund um die Welt der Frage nach, wie sich Hirnsimulationen für den täglichen Umgang mit Erkrankungen nutzen lassen. Unsere Forschungsgruppe führt diese Entwicklung an und bietet Fachwissen, Tools und Ressourcen, mit denen sich Rohdaten aus der Bildgebung des Gehirns in virtuelle Patienten-„Avatare“ verwandeln lassen. Unser interdisziplinäres Spitzenteam stellt sich den Herausforderungen multimodaler Datenerfassung und -verarbeitung. Wir entwickeln umsetzbare, skalierbare Softwarelösungen und interpretieren Simulationsergebnisse. Unser Ziel ist die Weiterentwicklung von Hirnsimulationen zu eleganten, leistungsstarken und schlüsselfertigen Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, vom Einsatz in Kliniken bis zu Bildung und Unterhaltung.“ (https://www.bihealth.org/de/forschung/arbeitsgruppe/ag-ritter-gehirnsimulation)

Und genau zu diese Thematik wollten wir selbstverständlich Frau Ritter einmal genauer befragen, wozu wir folgende Interview-Fragen vorbereitet hatten:

Interviewfragen „Die Simulation von Gehirnen”:

1. Sehr geehrte Frau Ritter Sie beschäftigen sich zusammen mit Ihrem Team viel mit Computersimulationen des Gehirns, wobei Sie die empirischen Daten aus dem MRT, EEG, PET, Neurotransmitter-Konzentrationen mit mathematischen Modellen korrelieren um neuronale Prozesse im Gehirn nachzubilden.
● Hätten Sie aus unseren Gehirnscans verbunden mit der Messung der Dopamin-Ausschüttung ableiten können, dass wir uns sehr auf das Interview mit Ihnen freuen?
● Könnten Sie Ihre Arbeitsmethodik unseren Zuschauern zum besseren Verständnis einmal kurz
vorstellen.

2. Zur computergestützten Simulation und nicht-invasiven Aufklärung der komplexen, neuronalen Prozesse im Gehirn verwenden Sie aus meiner Sicht einen holistischen Ansatz in Ihrer Forschung, da Sie mehrere Nervenzellen als Gruppen-/Populationsmodell aufgrund ihrer Synchronität zur Nachbildung der „Brain Connectivity verwenden.
● Diese „top-down“-Methodik widerspricht ja zunächst einmal scheinbar dem alten „bottom-up“-Paradigma der kognitiven Neurowissenschaften, die immer von der Emergenz kognitiver Prozesse ausgingen. Könnte man hier vielleicht also von einem „Paradigmenwechsel“ sprechen?
● Inwiefern könnte die scheinbar vorhandene Synchronität von neuronalen Aktivitätsmustern in unterschiedlichen Gehirnarealen als Korrelationsstrukturen nicht auch ein Hinweis auf eine „self-organized criticality“ der Attraktoren in „power-laws-/scale-free-systems“ sein, die auf eine balancierte Homöodynamik“ hindeuten?

3. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt momentan im Bereich der Grundlagenforschung und der praktischen Anwendung für neurochirurgische Therapieformen und neurologische Diagnostiken. In diesem Zusammenhang haben Sie aber auch bereits „funktionelle Schaltkreise“ als „Plug-ins“ in den aus den empirischen Daten ermittelten, individuellen Gehirnmodellen „eingebaut“, um die Funktion des Arbeitsgedächtnisses oder den Prozess der Entscheidungsfindung im Gehirn besser zu verstehen. Hierbei hatte sich zum Beispiel eine „fluide Intelligenz“ als besonders vorteilhaft erwiesen.
● Ist es aus Ihrer Sicht in naher/ferner Zukunft möglich, ausgehend von diesen Computersimulationen, eine bessere Aufklärung zu den kognitiven Prozessen des Gehirns, wie das Denken oder das Bewusstsein zu erhalten oder wird dies auch zukünftig an der Komplexität des Problems scheitern?
● Kann man aus den Veränderungen in der „Rhythmik“ der Trajektoren im „Phasen-/Zustandsraumin den von Ihnen ermittelten mathematischen Modellen auch jetzt schon Rückschlüsse auf den dynamischen, prozessualen Aspekt von kognitiven Prozesse ziehen?

4. Das „Human Brain Project (HBP)“, zu dem auch das von Ihnen im Zusammenhang mit „EBRAINS “weiter entwickelte „Virtual Brain Project“ gehört, hat es ja bereits 2015 ein „Mikrokonnektom“ von 10 Millionen Neuronen generiert, um einen „Maus-Neocortex“ zu simulieren.
● Wird diese Forschung der „Gehirnsimulation in silico“ noch weiterverfolgt oder hat sich das Projekt mittlerweile mehr auf eine „Gehirnsimulation in virtual“ als Simulation in mathematischen Modellen verschoben?
● Gibt es hier vielleicht auch einen interdisziplinären Austausch mit der aktuellen KI-Forschung um eine leistungsstärkere „Artificial General Intelligence (AGI)“ zu erhalten?

5. Zum Schluss noch eine grundsätzliche Frage: Gesetzt den Fall es gelänge – mit welchem Ansatz auch immer – die Funktionen eines menschlichen Gehirns perfekt zu simulieren.

● Was würde dies bedeuten? Wäre damit auch das „Rätsel des Bewusstseins“ gelöst?                                                                            ● Hätte man gar einen „künstlichen Menschen“ geschaffen? Oder bleibt eine Simulation auch dann eine Simulation, wenn sie perfekt ist?

Das Interview ist auf unserem Youtube-Kanal Zoomposiumunter folgendem Link zu sehen:

https://youtu.be/XrTWh0n8yDY

© Dirk Boucsein (philosophies.de) & Axel Stöcker (die-grossen-fragen.com)

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6 thoughts on “Zoomposium mit Professorin Dr. Petra Ritter: „Die Simulation von Gehirnen”

  1. Lieber R. G.,

    vielen Dank für Ihren sehr aufschlussreichen Kommentar, den ich mit großem Interesse gelesen und auf den ich ein paar Sätze antworten möchte.

    Zunächst einmal gebe ich Ihnen absolut Recht, wir haben ganz dringend einen Paradigmenwechsel in den kognitven Neurowissenschaften, aber auch in der Philosophie des Geistes nötig, da beide mit ihren methodischen Ansätzen weiterhin in Sackgassen laufen, ob nun „bottom-up“ oder „top-down“ ;-). Ganz genau darauf hatte ich aber Frau Ritter in dem Interview auch angesprochen, wenn Sie es sich mal ganz angeschaut haben und auch nach dem besagten „Paradigmenwechsel“ gefragt.
    Der „reine“ bottom-up-Ansatz, wie er z. B. im „Human Brain Project (HBP)“, zu dem übrigens auch das „The Virtual Brain“-Projekt von Frau Ritter gehört, wird scheinbar nicht mehr verfolgt. Es geht bei ihrem Forschungsansatz eher um „Gruppen-/ Populationsmodelle mehrerer Nervenzellen aufgrund ihrer Synchronität zur Nachbildung der „Brain Connectivity“ verwendet werden“. Anders ginge es aufgrund der großen Komplexität auch gar nicht.

    Ihren Hinweis „Gehirn-Netzwerk-Modelle müssten ebenfalls mit rekursiven Prozessen ergänzt werden.“, sehe ich übrigens auch ganz genau so (übrigens auch für die hierzu korrespondierende KI-Forschung, s. nächstes Zommposium-Interview mit Patrick Krauß). Darauf hatten wir sie aber im Interview auch angesprochen, wie aus unserem Fragenkatalog deutlich wird: „Inwiefern könnte die scheinbar vorhandene Synchronität von neuronalen Aktivitätsmustern in unterschiedlichen Gehirnarealen als Korrelationsstrukturen nicht auch ein Hinweis auf eine „self-organized criticality“ der Attraktoren in „power-laws-/scale-free-systems“ sein, die auf eine „balancierte Homöodynamik“ hindeuten?“. Auch dies konnte sie, wie man dem Interview entnehmen kann, bestätigen.

    Allerdings würde Ihr Vorschlag „Dafür wäre es notwendig in neuronale Artefakte (Ergebnisse) und neuronale Prozesse zu unterscheiden. Artefakte wirken als Stimulus, die als Eingabe wirken, wie sie als Ausgabe kreiert werden.“ wieder in die entgegengesetzte Richtung weisen, da wir dann wieder beim alten Dualismus „neuronale Artefakte (Ergebnisse) und neuronale Prozesse“ oder „Bewusstsein vs. Körper“ landen. Genau diesen Dualismus gilt es aber aus meiner Sicht zu überwinden, da der Prozess selber schon das Ergebnis ist. Daher vielen Dank auch nochmal für den Hinweis auf die Whiteheadsche Prozessphilosophie, die mal endlich umgesetzt werden müsste (vielen Dank an Maria Reineckes zahlreichen Inputs).

    Es bleibt zwar in dieser Hinsicht noch viel zu tun, aber ich bleibe da auch noch ganz zuversichtlich, dass ich das vielleicht noch erleben werde ;-).

    Vielen Dank für Ihr Interesse und
    viele Grüße

    Dirk Boucsein

  2. Der Begriff der „balancierte Homöodynamik“ hört sich etwas selbstwidersprüchlich an.

    Das alte Konzept der Homeostasis wurde „widerlegt“ als man zunehmend beobachtete dass viele physiologische Prozesse des Körpers fraktal sind. Sie fluktuieren also nicht um einen Fixpunkt mit einem genau definierten Mittelwert. Homeodynamics beschreibt die kontinuierliche Adaption des Systems an die sich stetig verändernde Umwelt. Das System hat also eine intrinsische Instabilität; wenn das System eine Zeit in einer Kondition verweilte wechselt es zu einer anderen. Das bedeutet dass es mehrere (statt nur eine) Baseline für das System gibt die sich über die Zeit (z.B. über den Tagesverlauf) ändern. Damit rückt die Variabilität der Dynamik (statt statistische Maße der zentralen Tendenz wie der Mittelwert) in den Fokus.

    Was früher als Noise bezeichnet wurde (Variabilität) kann also genauso gut das Signal sein; es kommt auf das System, die Messvariablen und die Fragestellung an.

    Wenn Frau Ritter von Noise spricht dass in ihre Simulationen eingebracht wird meint sie allerdings höchstwahrscheinlich kein pink noise etc. Pink noise müsste in Systemen wie dem Gehirn eigentlich pink signal genannt werden da es strukturiertes „noise“ insbesondere mit langzeitkorrelationen im Signal ist bzw. einen systematischen Charakter aufweist, also nicht zufällig ist; das Noise für ihre Simulationssysteme hat also sicher nichts mit power-laws oder pink noise zutun, vermute ich. Da habt ihr eher aneinander vorbei gesprochen.

  3. Hi Philipp,

    vielen für Deinen fachkundigen Input und Deine Rückfragen zu dem „Noise“-Begriff aus dem Interview.

    Um den thematischen Hintergrund aber ein wenig zu erläutern, damit es nicht zu Missverständnissen kommt. Frau Ritter hatte den Begriff des Rauschens („Noise“) lediglich im Zusammenhang mit den „Plug-ins“ und der hieraus resultierenden Entscheidungsfindung verwendet. Es ging hierum zu erklären, warum in einem balancierten, homöodynamischen System, das Rauschen besser herausgefiltert werden kann, als in Systemen, die nicht in diesem „kritischen Zustand“ sind. Daher hatte ich daraus geschlossen, dass grundsätzlich ein „Pink Noise“ für einen balancierten, homöodynamischen Zustand besser geeignet sei als ein „White Noise“ oder „Brown Noise“.

    Aus diesem Grunde hatte ich Frau Ritter im Interview diesbezüglich gefragt. Also es ging nicht um die Computersimulation des Gehirns als ganzes System, sondern nur hinsichtlich einer größeren “self-organized criticality“ in der Entscheidungsfindung mit Hilfe der „Plug-ins“. Ihre Simulationssysteme basieren daher wahrscheinlich, wie Du richtig vermutet hattest, natürlich nicht insgesamt auf „power laws“, sondern lediglich spezifische Aspekte. Die Trajektoren im Phasen-/Zustandsraum scheinen allerdings ebenfalls einige Aspekte von „power laws“ oder „pink noise“ aufzuweisen, da sie bei Übergangen zu dem „white/brown noise“ vergleichbaren Zuständen (z.B. bei Erkrankungen) in sich zusammenbrechen.

    Liebe Grüße
    Dirk

    1. “ Die Trajektoren im Phasen-/Zustandsraum scheinen allerdings ebenfalls einige Aspekte von „power laws“ oder „pink noise“ aufzuweisen, da sie bei Übergangen zu dem „white/brown noise“ vergleichbaren Zuständen (z.B. bei Erkrankungen) in sich zusammenbrechen.”

      Das verstehe ich, aber das ist etwas anderes. Hier liegen drei Themen vor die nicht zwangsweise miteinander zutun haben.

      Erstens: In die Simulationen wird „noise“ hinzugefügt damit die simulierten Systeme nicht absolut deterministisch sind und sich realistischer verhalten. Aber noise ist nicht gleich noise; auch dieses noise muss passend simuliert werden und auch das ist schon wieder eine Kunst für sich.

      Zweitens: Welche noise color dann wiederum das simulierte System selbst hat (oder Aspekte des Systems) ist eine andere Baustelle. Nur darauf wollte ich eigentlich hinweisen.

      Drittens: Eine bestimmte noise color (wie z.B. pink noise) impliziert nicht self-organized criticiality (SOC). SOC kann mit pink noise einhergehen, muss es aber nicht.

      Alles andere führt hier zu weit.

  4. Es ist erstaunlich mit welcher Vehemenz sich die Neurowissenschaften in die gleiche Modell-Sackgasse stürzen, an deren Ende schon die Totalschäden Teilchenphysik, Kosmologie und zunehmend Epigenetik besichtigt werden können.

    Theorien über die theoretischen Elemente (z.B. Gravitation) von Phänomenen (z.B. fallende Steine) haben keinen Gegenstand mehr, d.h. ihnen steht nichts mehr ent-gegen. Ihr ‚Wahrheitskriterium’ ist Schönheit und logische Geschlossenheit, bis sie bei genauerem Hinsehen an Komplexität, inneren Widersprüchen und Irrelevanz zerbrechen.

  5. Dear g.,

    thank you very much for your queries, which I am happy to try to answer.

    Regarding your 1st question: We also asked Ms. Ritter about biological plausibility in our interview, since we were also interested in whether such aspects as the function of neurotransmitters on neuroplasticity would be taken into account in the simulation of the brain.

    Ms. Ritter confirmed to us that this would indeed be taken into account in the development of the algorithms and mathematical models.

    Thus, deep brain simulations of pyramidal cells, interneurons are mapped locally as a neuronal network in a multiscale model and, for example, the effect of the neurotransmitter dopamine in learning training is also simulated. Here, for example, it has been shown that a „pink noise“ is particularly well suited for mapping the molecular signaling cascades.

    Regarding your 2nd question: Brain potentials are recreated in the form of population models (mean values of neuron cell groups) as brain connectivity of individual excitatory and inhibitory neurons (AMPA, NMDA), which are then incorporated into the Graphical User Interfaces as so-called „plug-ins“ to simulate the dynamics in the brain as trajectories.

    If you need more information on this, I can recommend the article by Ms. Ritter „Integrating EEG-fMRI Through Brain Simulation“ (2023) (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-07121-8_30).

    Thank you for your interest and if you have any further questions, please feel free to contact me again.

    Kind regards
    Philo Sophies

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