Das Gehirn: Überlebenskünstler in einer dynamischen Welt

Forschungsbericht (importiert) 2025 - Cyberneum

Autoren

Breska, Assaf

Abteilungen

Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, Tübingen

Zusammenfassung

Wie gelingt es unserem Gehirn, mit rasanten Veränderungen in unserer dynamischen Umwelt Schritt zu halten? Die Antwort: Veränderungen folgen Mustern, die es ermöglichen, vorherzusagen, was wann passieren wird – eine zentrale Voraussetzung für optimale Interaktion mit unserer Umwelt. Mit meinem Team untersuche ich neuro-kognitive Mechanismen und Algorithmen, die dieser Interaktion zugrunde liegen. Dabei erweist sich das flexible Zusammenwirken von Groß- und Kleinhirn als zentraler Baustein für die Verarbeitung und Anpassung an dynamische Umgebungen.

Unsere Wahrnehmung, Entscheidungen und Handlungen sind eingebettet in einen kontinuierlichen Strom von Ereignissen. Zum Beispiel in folgender Situation: In einer Sportbar verfolgt man auf zwei benachbarten Bildschirmen ein Fußballspiel und ein Tennismatch und diskutiert beides gleichzeitig. Dabei versucht man, zum einen die starke Vorhand eines Spielers nicht zu verpassen, während man zudem beobachtet, wie Leo Messi den Ball an eine scheinbar leere Stelle passt. Zugleich fragt der Kellner: „Möchten Sie noch ein Glas...?“. Solche parallelen und dynamischen Interaktionen mit der Welt sind eine immense Herausforderung für unser Gehirn.

Die kognitive Neurowissenschaft hat sich traditionell auf die neuronale Verarbeitung einzelner Zustände konzentriert: Zeigt ein statisches Bild ein Gesicht oder ein Haus? Wie entscheiden wir uns, wenn uns genau zwei Optionen angeboten werden? Dieser Ansatz übersieht jedoch, dass die neuronale Verarbeitung jeder dieser Fragen in einer dynamischen Umgebung teilweise oder sogar komplett anders sein könnte, als in einem statischen Laborexperiment. Meine Arbeitsgruppe setzt genau da an. Wir entwickeln experimentelle Umgebungen mit unterschiedlichen Informationsstrukturen und messen menschliches Verhalten und Hirnaktivität mit der Präzision von Millisekunden, während sie mit diesen Umgebungen interagieren.

In dynamischen Umgebungen ist es wichtig, vorausschauend zu handeln anstatt reaktiv. Damit kann das Gehirn die Schnelllebigkeit der Umgebung trotz längerer neuronaler Informationsverarbeitung bewältigen. Leo Messi ahnt voraus, wohin sein Mitspieler sich bewegt, und passt den Ball dorthin – nicht direkt zu ihm. Das Gehirn kann diese Fähigkeit nutzen, weil die Umwelt nach bestimmten Regeln funktioniert.

Das Kleinhirn – ein Orakel

Vorhersagen funktionieren auf mehreren Ebenen. Alles, was mit Bewegungen zu tun hat, also auch die Feinabstimmung in Echtzeit und die Anpassung an neue Zusammenhänge, basiert auf der Vorhersage der sensorischen Folgen von Bewegungen. Solche einfachen Vorhersagen, die sogar bei Mäusen beobachtet werden können, werden vom Kleinhirn verarbeitet. Auch komplexere menschliche kognitive Fähigkeiten sind prädiktiv (voraussehend). Zum Beispiel können wir das nächste Wort in einem Satz vorhersagen – das letzte Wort des Kellners in der Sportbar wäre „Bier“ oder vielleicht „Wasser“ gewesen.

Bis vor kurzem wurde diese Fähigkeit der Großhirnrinde zugeschrieben, der beim Menschen hochentwickelten äußeren Schicht des Gehirns. Zusammen mit unseren Kooperationspartnern konnten wir bereits zeigen, dass das Kleinhirn an einer Vielfalt prädiktiver, auch nicht-motorischer Funktionen beteiligt ist, wie beispielsweise der voraussehenden Steuerung der Aufmerksamkeit.

Kann das Kleinhirn jedoch auch an komplexen sprachlichen (semantischen) Vorhersagen beteiligt sein? Die einzigartige Architektur des Kleinhirns macht es schwierig, seine neuronale Aktivität beim Menschen direkt zu messen. Um dieses Problem zu lösen, haben wir eine besondere Gruppe untersucht: neurologische Patienten, die an einer Degeneration des Kleinhirns leiden. So können wir die kausale Rolle des Kleinhirns identifizieren: Wenn ein Verhalten oder neuronales Muster im gesunden System vom Kleinhirn abhängt, wird dieses bei Patienten beeinträchtigt sein. Wir legen den Patienten Sätze vor, deren letztes Wort entweder aus dem vorigen Kontext folgte oder diesem widersprach – stellen Sie sich vor, das letzte Wort des Kellners wäre „Brot“ oder „Flugzeug“ gewesen.

Wir haben das Verhalten der Probanden und mit Hilfe von Elektroenzephalographie (EEG) auch deren kortikale Aktivität gemessen. Dabei werden empfindliche Elektroden auf der Kopfhaut angebracht. Patienten konnten so gut wie die gesunde Kontrollgruppe Ungereimtheiten erkennen. Jedoch fanden wir in der Patientengruppe um ca. 100 Millisekunden verzögerte neuronale Reaktionen. Auch war die zeitliche Abfolge neuronaler Reaktionen auf “Ungereimtheiten“ breiter gestreut. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Kleinhirn die zeitliche Effizienz semantischer Vorhersagen im Großhirn unterstützt, eine bis jetzt unbekannte Form der Kommunikation zwischen dem Kleinhirn und der Großhirnrinde.

Ein Lied, nicht ganz perfekt

Ein Schlüsselprinzip dynamischer Interaktionen ist das Timing, etwa beim genauen Zeitpunkt eines Passes, oder der Zeitpunkt, zu dem man von Bildschirm zu Bildschirm blickt. Der Umstand, dass Ereignisse meistens nach einem bestimmten Muster ablaufen, macht es möglich, sie vorherzusagen.

Ein gängiges Beispiel ist die Musik. In einer solchen periodischen Umgebung nutzt das Gehirn die sogenannte oszillatorische Kopplung: es synchronisieren sich neuronale Oszillationen, spontane Schwankungen der neuronalen Erregbarkeit, mit den wiederkehrenden Mustern der Musik. Ihre selbsttragende Dynamik macht sie zu einem Werkzeug für proaktives Timing. Leider sind wir nicht nur von Musik und Liedern umgeben, sondern häufig sind es eher arrhythmische Inputs, wie zum Beispiel Sprache und Sport. Trifft das Gehirn in diesen Fällen überhaupt noch Vorhersagen? Verlässt es sich auf die oben genannte oszillatorische Kopplung? Oder nutzt es eine andere Strategie?

Wir haben diese Fragen zunächst mit Modellsimulationen untersucht. Dabei stellten wir fest, dass neuronale Oszillationen auch an leicht unregelmäßige Umgebungen gekoppelt werden können. Darüber hinaus haben wir Umgebungen identifiziert, in denen sich die Vorhersagen oszillatorischer Kopplung von anderen Lern- und Gedächtnis-mechanismen (z.B., Bayesianisches Lernen) unterscheiden. Wir fanden heraus, dass in solchen Umgebungen Ereignisse, die mit theoretisch induzierten Oszillationen übereinstimmen, besser vorhergesagt werden können. Auch fanden wir eine ähnliche neuronale Kopplung wie in periodischen Strömen.

Dies ist nicht nur eine spannende Innovation und Verallgemeinerung oszillatorischer Modelle. Wir nehmen auch an, dass eine externe Beeinflussung von Oszillationen, z. B. durch Hirnstimulation, ein Ersatzgerüst für zeitliche Abläufe bieten könnte. Damit könnten kognitive Funktionen bei neurologischen Erkrankungen wie der Kleinhirnatrophie wiederhergestellt werden. Vielleicht können wir damit auch die Vorhersagefähigkeit gesunder Menschen verbessern, was uns helfen würde, in einer zunehmend hektischen Welt zu leben.