Größte Sammlung von Gehirnkarten aller Zeiten zeigt, wie sich das Gehirn im Laufe eines Lebens verändert

Neuauflage von Plato

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Unser Gehirn ist eine einzigartige Schneeflocke, die im Laufe unseres Lebens ihre Form verändert. Doch unter den individuellen Unterschieden verbirgt sich eine gemeinsame Linie: Das Gehirn wächst in der Kindheit schnell und nimmt mit zunehmendem Alter langsam ab.

Aber das ist nur eine grobe Skizze der Lebenszeit eines durchschnittlichen Gehirns. Was fehlt uns?

Ein Team internationaler Wissenschaftler hat uns gerade mit einem bemerkenswerten Projekt namens BrainChart erste Antworten gegeben. In einer Tour de Force Studie veröffentlicht letzte Woche in Natur, Sie kombinierten fast 125,000 Gehirnscans, die die gesamte menschliche Lebensspanne von der Geburt bis zum Tod abdeckten. Die jüngste Probe stammte 15 Wochen nach der Empfängnis; der Älteste, ein Hundertjähriger.

Zusammengenommen zeichneten die Daten ein animiertes Bild der Reise des Gehirns im Laufe eines Menschenlebens. In beispielloser Detailliertheit erfasste es, wie das „durchschnittliche“ Gehirn mit zunehmendem Alter wächst, reift und schrumpft, und verglich den durchschnittlichen Prozess mit dem bei Menschen, die an Krankheiten wie Alzheimer leiden. Noch beeindruckender ist, dass die Studie individuelle Unterschiede berücksichtigte, statt sie auszugleichen. Anstelle einer einzelnen sauberen Linie, die den Wachstumsverlauf eines Gehirns darstellt, ähneln die Ergebnisse eher mehreren Skizzen in die gleiche Richtung – jede einzigartig, aber zusammen bilden sie eine detaillierte Skizze der Höhepunkte der Gehirnentwicklung.

„Eines der Dinge, die wir durch eine sehr konzertierte globale Anstrengung erreichen konnten, ist die Zusammenführung von Daten über die gesamte Lebensspanne hinweg. Dadurch konnten wir die sehr frühen, schnellen Veränderungen im Gehirn und den langen, langsamen Rückgang mit zunehmendem Alter messen“, sagte Dr. Richard Bethlehem von der Universität Cambridge, der die Studie mitleitete.

Derzeit werden die Diagramme hauptsächlich für Forschungszwecke verwendet, sodass einzelne Teams in der Schatzkammer stöbern können, um winzige Veränderungen in jedem Alter aufzudecken – beispielsweise auf der Suche nach Warnzeichen für Autismus, Demenz oder andere neurologische Probleme. Die Diagramme verfügen bereits über 165 verschiedene diagnostische Beschriftungen als ersten Schritt zur Orientierung für Wissenschaftler.

Selbst in diesem riesigen Umfang handelt es sich bei den Charts lediglich um die Erstausgabe. Die gesamte Arbeit ist Open Source (Sie können es hier überprüfen), veröffentlicht mit Werkzeug die es anderen Mitwirkenden ermöglichen, ihre Gehirnscandaten mit den Diagrammen abzugleichen.

„Man könnte sich vorstellen, dass sie zur Beurteilung von Patienten eingesetzt werden, die beispielsweise auf Erkrankungen wie Alzheimer untersucht werden, sodass Ärzte Anzeichen einer Neurodegeneration erkennen können, indem sie vergleichen, wie schnell sich das Gehirnvolumen eines Patienten im Vergleich zu Gleichaltrigen verändert hat“, sagte Bethlehem.

Ein Wachstumsdiagramm für das Gehirn

Die meisten von uns erinnern sich daran: Wir standen mit dem Rücken zur Wand, während ein Elternteil unsere Größe markierte.

Es ist eine klassische, wenn auch technisch einfache Methode, das Wachstum eines Kindes zu verfolgen. Im späten XNUMX. Jahrhundert wurden einzelne Wachstumslinien als Standardmaß für den Entwicklungsverlauf eines Kindes in Wachstumsdiagrammen zusammengefasst, wobei Gewicht, Größe und Kopfumfang die Schlüsselmaße waren.

Die Technologie hat einen langen Weg zurückgelegt. Vergessen Sie, ein Maßband um den Kopf zu wickeln. Wir verfügen jetzt über leistungsstarke MRT-Scanner (Magnetresonanztomographie), mit denen wir einen direkten Blick auf die Architektur des Gehirns werfen können. Gehirnkarten sind jetzt Nichts besonderes, von Karten, die verlinken Genexpression zur Gehirnstruktur leben, nanoskalig Rekonstruktionen Dies könnte dazu beitragen, die KI zu gehirnähnlicheren Berechnungen zu bewegen.

Was fehlt, ist ein Wachstumsdiagramm der Gehirnanatomie, das unsere gesamte Lebensspanne abdeckt.

In Zusammenarbeit mit Dr. Jakob Seidlitz von der University of Pennsylvania beschloss das dynamische Duo, ein nahezu unmögliches Projekt zu verfolgen: BrainChart, eine standardisierte Open-Source-Datenbank mit MRT-Gehirnscans über 100 Jahre unseres Lebens. Ähnlich wie ein Wachstumsdiagramm dient BrainChart als Referenz für die Behandlung von Störungen der Gehirnentwicklung und des Alterns.

„Dies sollte es dem Neurologen effektiv ermöglichen, die Frage zu beantworten: ‚Dieser Bereich sieht atypisch aus, aber um wie viel atypisch?‘“, erklärte Bethlehem.

Gehirn trifft Supercomputer

Gehirnscans sind schwierig. Jedes Gehirn kann je nach Scanner-Hardware, Verarbeitungssoftware und einem Dutzend anderer Faktoren, die jedes Bild einzigartig machen, leicht anders aussehen. Übersetzung? Es ist ein Albtraum, sie zusammenzufügen, insbesondere wenn es um Hunderttausende Bilder geht. Es ist, als würde man versuchen, ähnliche Fotos zusammen mit Photoshop zu bearbeiten, aber jedes wurde mit einer anderen Kamera, Belichtungseinstellungen, Lichtverhältnissen und Auflösung aufgenommen. Was sind echte Daten und was ist Rauschen?

Das Team nutzte zunächst ein von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) empfohlenes Software-Framework namens GAMLSS. Das Framework hilft dabei, Daten zu leiten, die nicht linear sind – das heißt, Daten ändern sich im Laufe der Zeit nicht immer gleich, was perfekt für den Wachstumsverlauf des Gehirns ist.

Dann kommt die knifflige Aufgabe, Gehirnscans zu konsolidieren. Anhand von rund 100 Studien ordnete das Team die MRT-Daten vier Hauptmarkierungen im Gehirn zu. Einige sind Klassiker, wie zum Beispiel das Gesamtvolumen der grauen Substanz – der Körper von Neuronen, der auf MRT-Scans einen dunkleren Grauton aufweist – und die weiße Substanz, ihre weidenartigen Zweige. Wie bei einer App, die Gesichtsmerkmale nutzt, um völlig unterschiedliche Gesichter zu vermischen, halfen diese Sollwerte dem Team, alle Daten zu standardisieren.

Bei einer Rechenzeit von etwa zwei Millionen Stunden war eine atemberaubende Menge an Supercomputing-Leistung erforderlich. „Ohne den Zugang zu den High Performance Computing-Clustern in Cambridge wäre das wirklich nicht möglich gewesen“, sagte Seidlitz.

Es zeigten sich sofort einige überraschende Trends. Die Menge der grauen Substanz im Gehirn schoss in die Höhe, bis die Menschen etwa sechs Jahre alt waren, und begann dann „nahezu linear“ zu sinken. Der Höhepunkt sei mehr als drei Jahre später als zuvor in kleineren Studien beobachtet worden, sagten die Autoren. Die graue Substanz in tieferen Teilen des Gehirns, Knotenpunkte für Erinnerungen und Emotionen, dehnte sich bis zum Alter von etwa 15 Jahren aus, bevor sie abnahm.

Im Gegensatz dazu erreichte das Volumen der weißen Substanz – der verdrehten Zweige, die neuronale Netzwerke bilden – seinen Höhepunkt, als die Menschen Ende 20 waren, mit einem steilen Rückgang bei 50 Jahren. Bei genauerer Betrachtung stellte das Team eine deutliche Veränderung im Anteil der grauen Substanz im Vergleich zur weißen Substanz fest Das Gehirn hat zwischen dem ersten Monat der Geburt und etwa drei Jahren Zeit. Es handele sich um einen Wendepunkt, den frühere Studien nicht gefunden hätten, sagte das Team.

Zu den Kliniken springen?

Nachdem das Team im Laufe seines Lebens ein gesundes Referenzgehirn erstellt hatte, kartierte es als Nächstes Gehirnscans von Menschen mit Hirnstörungen. Jedem Spiel wurde eine Punktzahl zugewiesen, um zu zeigen, wie nah es an den Diagrammen war, wobei eine höhere Punktzahl eine stärkere Abweichung von der typischen Gehirnentwicklung und dem Alterungsverlauf bedeutete.

Insgesamt zeigte sich bei der Alzheimer-Krankheit der größte Unterschied. Das ist nicht überraschend – in späteren Stadien zerfrisst die Störung Neuronen in Teilen des Gehirns, die das Gedächtnis steuern. Besonders ausgeprägt war der Unterschied im Volumen der grauen Substanz bei weiblichen Patienten. Andere abweichende Cluster umfassten Schizophrenie sowie Stimmungs- und Angststörungen.

Die Spiele waren äußerst zuverlässig. Über alle Lebensabschnitte hinweg blieb der Wert bei Menschen mit Hirnstörungen „unabhängig von der Diagnosekategorie“ höher, sagte das Team.

Das heißt nicht, dass BrainChart für den klinischen Einsatz bereit ist. Selbst bei herkömmlichen Wachstumsdiagrammen, erklärten die Autoren, müssen wir wichtige Vorbehalte und Nuancen berücksichtigen, wenn es um jedes einzelne Kind geht. Angesichts der Komplexität des Gehirns korreliert die Größe nicht unbedingt immer mit der Funktion, und „wird noch erhebliche weitere Forschung erforderlich sein, um den klinischen diagnostischen Nutzen von Gehirndiagrammen zu validieren.“

Durch die Online-Veröffentlichung des Datensatzes mit entsprechender Software hofft das Team, das Projekt weiter auszubauen. Im Moment stammen die Daten von Menschen mit europäischem Hintergrund, der andere Teile der Welt oft ignoriert.

„Es ist ein erster Versuch, ein standardisiertes Referenzdiagramm für die Neurobildgebung zu erstellen. Aus diesem Grund haben wir die Website erstellt und ein großes Netzwerk von Mitarbeitern aufgebaut. Wir gehen davon aus, dass wir die Diagramme kontinuierlich aktualisieren und auf diesen Modellen aufbauen, sobald neue Daten verfügbar werden“, sagte Seidlitz.

Bild-Kredit: christitzeimaging.com / Shutterstock.com

Zeitstempel: 12. April 2022