Modell: „BigBrain“ zoomt bis zur Nervenzelle

27/06/2013
Foto: BigBrain-Bilder

Die 3D-Darstellung von Zellen, Zell-
gruppen und Schichten der Hirnrinde eines realen und vollständigen Gehirns ist im BigBrain erstmals realisiert;
© FZ Jülich

Haarscharfe Aufnahmen der menschlichen Schaltzentrale: „BigBrain“ ermöglicht Bilder mit einer bisher unerreichten Auflösung von 20 Mikrometern, was etwa der Größe einer Nervenzelle entspricht.

Fünf Jahre hat Professor Karl Zilles gemeinsam mit Wissenschaftlern vom Forschungszentrum Jülich und aus Montreal (Kanada) an dem Modell gearbeitet. „Das virtuelle dreidimensionale Gehirn basiert auf Informationen aus über 7400 Gewebeschnitten mit einer Dicke von nur 20 Mikrometern, die aus einem menschlichen Gehirn gewonnen wurden“, berichtet Zilles. Dazu wurde jeder einzelne Gewebeschnitt eingescannt und anschließend dreidimensional an Großrechnern rekonstruiert. Die Verarbeitung der hauchdünnen, fragilen Gewebeproben ist extrem schwierig und aufwändig.

„Beim Schneiden der hauchdünnen Schnitte können Schäden entstehen, die in den digitalisierten Scanner-Aufnahmen mit Hilfe moderner Bildverarbeitungstools repariert werden müssen“, erklärt der Neurowissenschaftler. Um die riesigen Datensätze zu verarbeiten, dreidimensional zu rekonstruieren und im Detail auszuwerten, benötigten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler leistungsstarke Supercomputer in Kanada und Jülich. „BigBrain“ hilft uns, neue Erkenntnisse über das gesunde, aber auch erkrankte Gehirn zu gewinnen“, berichtet Professorin Katrin Amunts, Direktorin des Instituts für Neurowissenschaften und Medizin (INM-1) am Forschungszentrum Jülich.

„Die menschliche Hirnrinde ist aufgrund ihrer Entwicklung sehr stark gefaltet“, so die Neurowissenschaftlerin. Daher lasse sich die Dicke der Hirnrinde in einigen Arealen durch bildgebende Verfahren wie der Magnetresonanztomographie nur sehr ungenau bestimmen. Die Dicke der Hirnrinde verändert sich jedoch im Laufe des Lebens und auch bei neurodegenerativen Prozessen wie der Alzheimer’schen Erkrankung.

„Mithilfe unseres hochauflösenden Hirnmodells können wir nun in verschiedenen funktionellen Hirnarealen wie etwa der motorischen Rinde oder einer Hirnregion, die unter anderem für Lernen und Gedächtnis wichtig ist, neue Einsichten in deren normalen Aufbau gewinnen und zahlreiche Strukturmerkmale messen“, erläutert Amunts. Das wird dazu beitragen, Veränderungen in Patientengehirnen genau bestimmen und bewerten zu können.

MEDICA.de; Quelle: Uniklinik RWTH Aachen