Blue Brain

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Zur Navigation springen Zur Suche springen

Das Blue-Brain-Projekt versteht sich als Pionierprojekt zum Verständnis der Funktionsweise des Gehirns durch die Bildung groß angelegter Computermodelle. Es wurde von Henry Markrams Brain and Mind Institute der École Polytechnique in Lausanne (Schweiz) und IBM (USA) im Mai 2005 ins Leben gerufen. Es hatte zum Ziel, bis 2015 ein biologisch korrektes, virtuelles Gehirnmodell zu schaffen. Seit einer EU-Förderung von 1 Milliarde Euro wird das Vorhaben im Nachfolgeprojekt Human Brain Project fortgeführt.[1]

Ziele[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ein wichtiges Zwischenziel des Projekts wurde Ende 2007 abgeschlossen: Blue Column hat das Ziel der vollständigen Simulation einer neokortikalen Säule auf zellulärer Ebene erreicht. Neokortikale Säulen besitzen eine Höhe von 2 mm und einen Durchmesser von 0,5 mm. Beim Menschen enthalten sie circa 60.000 Neuronen. Blue Column bezieht sich auf Ratten, deren kortikale Säulen circa 10.000 Nervenzellen und ungefähr 108 Synapsen beinhalten.[2]

Die Simulation geht über das Konzept des künstlichen neuronalen Netzes hinaus: Sie beruht auf biologisch plausiblen und komplexen Modellen verschiedener Nervenzelltypen. Eingesetzt werden der von Phil Goodman entwickelte Neocortical Simulator (NCS) in Kombination mit Michael Hines' Software NEURON. Die Simulation soll auf einem BlueGene Supercomputer berechnet werden. Blue Column soll innerhalb von 2–3 Jahren realisiert und anschließend mit einer Reihe von empirischen Daten getestet werden.

Im weiteren Verlauf soll die Entwicklung in zwei Richtungen fortgeführt werden:

  1. Simulation einer kortikalen Säule auf molekularer Ebene, um z. B. die Bedeutung von Genexpression untersuchen zu können
  2. Vereinfachung der Simulation mit dem Ziel, eine große Anzahl von Säulen zu vernetzen und parallel simulieren zu können. Das Endziel ist die Simulation eines vollständigen Neokortex, der beim Menschen aus circa 1 Million kortikalen Säulen besteht.

In einer 10-Jahres-Perspektive sollen verschiedene Forscher weltweit eigene Modelle verschiedener Gehirnregionen erstellen und in eine Internet-Datenbank hochladen können. Die Blue-Brain-Software soll diese Module miteinander vernetzen und daraus die erste Simulation eines vollständigen Gehirns aufbauen. Um das zu erreichen, müssen mehrere noch ungelöste Probleme bewältigt werden.

Erreichte Meilensteine[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Im Oktober 2015 wurde als erstes größeres Ergebnis die Simulation der Aktivität von etwa 31.000 Neuronen aus dem somatosensorischen Cortex eines Rattengehirns präsentiert.[3][4]

Als Nachfolgeprojekt auf EU-Ebene ist das Human Brain Project zu verstehen, das ebenfalls von Markram lanciert wurde.[5]

Am 11. Januar 2018 veröffentlichte die EPFL die Datenplattform „Blue Brain Nexus“ des Blue Brain Project.[6]

2018 wurde der erste digitale 3D-Gehirnatlas veröffentlicht, welcher Informationen über Zelltypen, -zahlen und -positionen von 737 Regionen des Gehirns beinhaltet.[7]

2019 präsentierte Idan Segev, ein Neurowissenschaftler des Blue Brain Projekts, einen Vortrag mit dem Titel: „Brain in the computer: what did I learn from simulating the brain.“ (zu deutsch: „Das Gehirn im Computer: Was ich von der Simulation des Gehirns lernte“). In diesem Vortrag erwähnte er, dass der gesamte Kortex des Mäusegehirns komplett sei, und die virtuellen EEG-Experimente bald beginnen würden. Außerdem sagte er, dass das Model zu diesem Zeitpunkt zu komplex für Supercomputer sei, und dass Methoden untersucht würden, um die Neuronen durch neurale Netzwerke zu repräsentieren.[8]

2022 verwendeten Wissenschaftler des Blue Brain Projektes algebraische Topologie, um einen Algorithmus zu entwickeln („Topological Neuronal Synthesis“), welcher aus einer kleinen Anzahl von Referenz-Zellen Millionen synthetische, einzigartige neuronale Morphologien erzeugt. Das hilft, um gesunde und erkrankte Zustände des Gehirns zu replizieren. In einem Artikel waren Kenari at al. in der Lage, auf diese Weise digitale dendritische Morphologien zu erzeugen, und gesamte Gehirnregionen auszuarbeiten, basierend auf nur wenigen Referenz-Zellen. Da dieser Algorithmus Open-Source-Software ist, kann es die Modellierung von erkrankten Zuständen des Gehirns ermöglichen, und schließlich zu einem digitalen Zwilling eines Gehirns.[9]

Software[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Das Blue Brain Project hat eine Reihe von Programmen zur Rekonstruktion und Simulation des Mausgehirns entwickelt.

Blue Brain NEXUS[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Blue Brain NEXUS[10][11] ist eine Datenintegrationsplattform, die es Nutzern ermöglicht, Daten zu suchen, abzulegen und zu organisieren. Sie basiert auf dem FAIR-Datenprinzip und bietet flexible Lösungen für die Datenverwaltung auch jenseits neurowissenschaftlicher Studien. Es ist eine Open-Source-Software und steht jedem auf github zur Verfügung.[12]

BluePyOpt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

BluePyOpt[13] ist ein Tool zur Erstellung elektrischer Modelle einzelner Neuronen. Dazu verwendet es evolutionäre Algorithmen, um die Parameter auf experimentelle elektrophysiologische Daten zu beschraenken. Versuche, einzelne Neuronen mit BluePyOpt zu rekonstruieren, werden von Rosanna Migliore,[14] und Stefano Masori[15] vorgenommen. Es ist eine Open-Source-Software und steht jedem auf github zur Verfügung.[16]

CoreNEURON[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

CoreNEURON[17] ist eine Ergänzung zu NEURON und erlaubt Simulationen in großem Maßstab, indem es die Speichernutzung und die Berechnungsgeschwindigkeit erhöht. Es ist eine Open-Source-Software und steht jedem auf github zur Verfügung.[18]

NeuroMorphoVis[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

NeuroMorphoVis[19] ist ein Visualisierungstool für Morphologien von Neuronen. Es ist eine Open-Source-Software und steht jedem auf github zur Verfügung.[20]

SONATA[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

SONATA[21] ist ein gemeinsames Projekt des Blue Brain Project und des Allen Institute for Brain Science zur Entwicklung eines Standards für ein Datenformat um eine plattformübergreifende Arbeitsumgebung mit größerem Rechenspeicher und höherer Effizienz zu ermöglichen. Es ist eine Open-Source-Software und steht jedem auf github zur Verfügung.[22][23]

Verwandte Projekte[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Cajal Blue Brain[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der Magerit Supercomputer (CeSViMa) des Cajal Blue Brain-Projekts

Das Cajal Blue Brain-Projekt wird von der Technischen Universität Madrid koordiniert und nutzt die Einrichtungen des Supercomputing and Visualization Center of Madrid und seines Supercomputers Magerit (CeSViMa). Das Cajal-Institut nimmt ebenfalls an dieser Zusammenarbeit teil. Schwerpunkt der Forschung am Cajal Blue Brain sind neurologische Experimente und Computersimulationen. Dabei spielt die Nanotechnologie, in Form eines neu konzipierten Gehirnmikroskops, eine wichtige Rolle. Neben der UPM und dem CSIC gehören dem Projekt zwölf weitere wissenschaftliche Gruppen aus verschiedenen spanischen Forschungsinstituten und -organisationen an: das Instituto de Investigaciones Biomédicas de Barcelona unter der Leitung des Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), die Universidad de Castilla La Mancha, die Universidad Rey Juan Carlos, die Universidad del País Vasco, die Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, das Hospital Ramón y Cajal de Madrid und das Hospital Carlos Haya de Málaga.[24]

Dokumentarfilm[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

2020 soll ein 10-teiliger von Noah Hutton gedrehter Dokumentarfilm veröffentlicht werden. Jeder Teil widmet sich einem Einjahresabschnitt der Arbeit des Projekts an der Eidgenössischen Technische Hochschule Lausanne (EPFL). Die Dreharbeiten begannen 2009. und andere ähnliche Forschungsprojekte werden ebenfalls aufgegriffen und erwähnt.[25]

Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Manche Kritiker sehen Markrams Projekt als teuren Irrweg an und meinen, das Geld solle besser für Forschung an echten Hirnen verwendet werden.[3]

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. EU-Forschungsgelder für die ETH Lausanne, swissinfo.ch, 28. Januar 2013, abgerufen am 1. Dezember 2015. @1@2Vorlage:Toter Link/www.swissinfo.ch(Seite nicht mehr abrufbar, Suche in Webarchiven: XXXXX)
  2. Markus Christen: Das Gehirn mittels Simulation verstehen. In: Neue Zürcher Zeitung. 5. Dezember 2007, abgerufen am 30. August 2020.
  3. a b Lars Fischer: Rattenhirn im Computer befeuert Streit um Hirnprojekt. In: Spektrum.de. 9. Oktober 2015, abgerufen am 11. Oktober 2015.
  4. Henry Markram et al.: Reconstruction and Simulation of Neocortical Microcircuitry. In: Cell. Band 163, Nr. 2, 8. Oktober 2015, S. 456–492, doi:10.1016/j.cell.2015.09.029 (englisch).
  5. Timeline and Achievements. École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), abgerufen am 30. August 2020 (siehe unter „2013“, EU-Projekt „Human Brain Project“).
  6. Timeline and Achievements. École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), abgerufen am 30. August 2020 (siehe unter „2018“, „Blue Brain Nexus“ veröffentlicht).
  7. Blue Brain Project releases first-ever digital 3D brain cell atlas. 25. November 2018, abgerufen am 11. Juli 2022 (englisch).
  8. Idan Segev: Brain in the computer: What did I learn from simulating the brain. 3. Juni 2019, abgerufen am 11. Juli 2022.
  9. Kate Mullins: Blue Brain builds neurons with mathematics. 6. April 2022, abgerufen am 11. Juli 2022.
  10. Building the Blue Brain Nexus. Informatics from Technology Networks., 4. Juni 2021, abgerufen am 13. November 2022.
  11. The Nexus Ecosystem: Better (Research) Data Management. bluebrainnexus.io, 4. Juni 2021, abgerufen am 13. Juli 2022.
  12. BlueBrain/nexus. The Blue Brain Project, 3. Juni 2021, abgerufen am 13. Juli 2022.
  13. Van Geit W, Gevaert M, Chindemi G, Rössert C, Courcol JD, Muller EB, Schürmann F, Segev I, Markram H: BluePyOpt: Leveraging Open Source Software and Cloud Infrastructure to Optimise Model Parameters in Neuroscience. In: Frontiers in Neuroinformatics. Band 10, 2016, S. 17, doi:10.3389/fninf.2016.00017, PMC 4896051 (freier Volltext), arxiv:1603.00500.
  14. Migliore R, Lupascu CA, Bologna LL, Romani A, Courcol JD, Antonel S, Van Geit WA, Thomson AM, Mercer A, Lange S, Falck J, Rössert CA, Shi Y, Hagens O, Pezzoli M, Freund TF, Kali S, Muller EB, Schürmann F, Markram H, Migliore M: The physiological variability of channel density in hippocampal CA1 pyramidal cells and interneurons explored using a unified data-driven modeling workflow. In: PLOS Computational Biology. Band 14, Nr. 9, September 2018, S. e1006423, doi:10.1371/journal.pcbi.1006423, PMID 30222740, PMC 6160220 (freier Volltext), bibcode:2018PLSCB..14E6423M.
  15. Masoli S, Rizza MF, Sgritta M, Van Geit W, Schürmann F, D'Angelo E: Single Neuron Optimization as a Basis for Accurate Biophysical Modeling: The Case of Cerebellar Granule Cells. In: Frontiers in Cellular Neuroscience. Band 11, 2017, S. 71, doi:10.3389/fncel.2017.00071, PMID 28360841, PMC 5350144 (freier Volltext).
  16. BlueBrain/BluePyOpt. The Blue Brain Project, 16. Dezember 2020, abgerufen am 13. Juli 2022 (englisch).
  17. Kumbhar P, Hines M, Fouriaux J, Ovcharenko A, King J, Delalondre F, Schürmann F: CoreNEURON : An Optimized Compute Engine for the NEURON Simulator. In: Frontiers in Neuroinformatics. Band 13, 2019, S. 63, doi:10.3389/fninf.2019.00063, PMID 31616273, PMC 6763692 (freier Volltext), arxiv:1901.10975.
  18. BlueBrain/CoreNeuron. The Blue Brain Project, 15. Dezember 2020, abgerufen am 13. Juli 2022 (englisch).
  19. Abdellah M, Hernando J, Eilemann S, Lapere S, Antille N, Markram H, Schürmann F: NeuroMorphoVis: a collaborative framework for analysis and visualization of neuronal morphology skeletons reconstructed from microscopy stacks. In: Bioinformatics. Band 34, Nr. 13, Juli 2018, S. i574–i582, doi:10.1093/bioinformatics/bty231, PMID 29949998, PMC 6022592 (freier Volltext).
  20. BlueBrain/NeuroMorphoVis. The Blue Brain Project, 15. Dezember 2020, abgerufen am 13. Juli 2022 (englisch).
  21. Dai K, Hernando J, Billeh YN, Gratiy SL, Planas J, Davison AP, Dura-Bernal S, Gleeson P, Devresse A, Dichter BK, Gevaert M, King JG, Van Geit WA, Povolotsky AV, Muller E, Courcol JD, Arkhipov A: The SONATA data format for efficient description of large-scale network models. In: PLOS Computational Biology. Band 16, Nr. 1, Februar 2020, S. e1007696, doi:10.1371/journal.pcbi.1007696, PMID 32092054, PMC 7058350 (freier Volltext), bibcode:2020PLSCB..16E7696D.
  22. BlueBrain/sonata. 28. April 2018, abgerufen am 13. Juli 2022 (englisch).
  23. AllenInstitute/sonata. 2. Dezember 2020, abgerufen am 13. Juli 2022 (englisch).
  24. Nanotechnology Microscope for Brain Studies. In: AZoNano. AZoNetwork, 21. Mai 2009, abgerufen am 30. August 2020 (englisch).
  25. Noah Hutton: Selections From Bluebrain: A 10-Year Neuroscience Documentary. In: Medium. 8. Dezember 2016, abgerufen am 30. August 2020 (englisch).