Unabhängige Analysen und Informationen zu Geopolitik, Wirtschaft, Gesundheit, Technologie

Das menschliche Gehirn ist in der Lage, Strukturen mit bis zu 11 Dimensionen zu bauen

Der Neurowissenschaftler Henry Markram, Direktor des Blue Brain Project und Professor an der EPFL in Lausanne, Schweiz, sagte, dass das menschliche Gehirn in der Lage ist, Strukturen mit bis zu elf Dimensionen aufzubauen.

Die Strukturen des menschlichen Gehirns können in bis zu elf Dimensionen operieren, so eine wenig bekannte Studie (pdf am Ende des Artikels. Hier.), die letztes Jahr in Frontiers in Computational Neuroscience veröffentlicht wurde. Das Blue Brain Project, ein Schweizer Forschungsprojekt, führte die Studie durch.

“Selbst in einem kleinen Fleck des Gehirns gibt es zig Millionen dieser Objekte, die bis zu sieben Dimensionen haben. In einigen Netzwerken haben wir sogar Strukturen mit bis zu elf Dimensionen gefunden.”

“Wir haben eine Welt gefunden, die wir uns nie vorgestellt hatten”, sagte der Neurowissenschaftler Henry Markram, Direktor des Blue Brain Project und Professor an der EPFL in Lausanne, Schweiz.

“Selbst in einem kleinen Fleck des Gehirns gibt es zig Millionen dieser Objekte, die bis zu sieben Dimensionen umfassen. In einigen Netzwerken haben wir sogar Strukturen mit bis zu elf Dimensionen gefunden”, so Markram weiter.

Die Wissenschaftler entdeckten, dass die herkömmliche Mathematik für die Untersuchung des menschlichen Gehirns, einer der komplexesten Strukturen auf der Erde, untauglich ist. Die hochdimensionalen Strukturen und Räume, die wir jetzt deutlich wahrnehmen können, lassen sich mit der Mathematik, die häufig zur Untersuchung von Netzwerken verwendet wird, nicht erfassen, so Markram.

Um sie zu unterscheiden, entschieden sich die Forscher für die algebraische Topologie, ein Gebiet der Mathematik, das sich mit der Schaffung algebraischer Invarianten in Verbindung mit topologischen Räumen beschäftigt. Für die Anwendung dieses Fachgebiets hat das Blue Brain Project die Hilfe der Mathematiker Ran Levi von der Universität Aberdeen und Kathryn Hess von der EPFL in Anspruch genommen.

“Die algebraische Topologie ist wie ein Teleskop und ein Mikroskop zugleich. Sie kann in Netzwerke hineinzoomen, um versteckte Strukturen – die Bäume im Wald – zu finden und gleichzeitig die leeren Räume – die Lichtungen – zu sehen”, erklärt Hess.

Mit dieser Methode führten die Wissenschaftler Experimente an Rattenhirngewebe und einem Neokortexmodell durch, das 2015 vom Blue Brain Project veröffentlicht wurde. Mit dieser Methode konnten sie das neuronale Netzwerk des Gehirns sowohl auf der Ebene der einzelnen Neuronen als auch auf der Ebene der gesamten Gehirnstruktur eingehend untersuchen.

Cliquen und Hohlräume

Sie entdeckten, dass Cliquen, d. h. Gruppen eng miteinander verbundener Neuronen, durch Stimulation des virtuellen Hirngewebes Hohlräume oder hochdimensionale Löcher umschließen. “Das Auftreten von hochdimensionalen Hohlräumen, wenn das Gehirn Informationen verarbeitet, bedeutet, dass die Neuronen im Netzwerk auf Reize in einer extrem organisierten Weise reagieren”, so Levi.

“Es ist, als ob das Gehirn auf einen Reiz reagiert, indem es einen Turm aus mehrdimensionalen Blöcken aufbaut und wieder abreißt, beginnend mit Stäben (1D), dann Bretter (2D), dann Würfel (3D) und dann komplexere Geometrien mit 4D, 5D usw. Das Fortschreiten der Aktivität im Gehirn ähnelt einer mehrdimensionalen Sandburg, die aus dem Sand entsteht und sich dann auflöst”, fügt Levi hinzu. 

Bei den komplexeren Geometrien wurden bis zu 11 Dimensionen verwendet. Den Forschern zufolge “verarbeitet das Gehirn Reize, indem es immer komplexere funktionelle Cliquen und Hohlräume bildet”.

Die Forschung könnte eines Tages eine Antwort auf das seit langem bestehende Rätsel geben, wo das Gehirn Erinnerungen speichert. Sie könnten sich in hochdimensionalen Hohlräumen “verstecken”, so Markram.

Es ist nicht das erste Mal, dass Forscher das Gehirn mithilfe der algebraischen Topologie untersucht haben. Eine vergleichbare Studie wurde mit ähnlichen Ergebnissen von einem Team an der Universität von Pennsylvania unter der Leitung von Ann Sizemore durchgeführt.