Wenn wir eine Geschichte hören, aktiviert unser Gehirn verschiedene Regionen gemäß einer präzisen zeitlichen Hierarchie. Von der Analyse der Wörter bis zur Integration der Erzählung zeigt diese Organisation bestimmte Mechanismen auf.
In einer in
Communications Biology veröffentlichten Studie nutzen Wissenschaftler:innen Fortschritte in der computergestützten Neurowissenschaft und die Erforschung des menschlichen Connectoms, um dieses Rätsel zu entschlüsseln.
Die Rolle des Connectoms in der Gehirnorganisation
Wenn Sie eine Geschichte hören, werden verschiedene Regionen Ihres Gehirns gemäß einer zeitlichen Hierarchie aktiviert. Wörter, Sätze und Elemente der Erzählung werden schrittweise verarbeitet.
Diese Organisation offenbart eine komplexe Struktur: Bereiche in der Nähe der Sinne analysieren schnell Rohdaten, während assoziative Regionen wie der präfrontale Kortex diese Informationen über längere Zeiträume integrieren. Diese Hierarchie der zeitlichen Verarbeitung ist beim Menschen gut charakterisiert, doch die Frage bleibt: Warum ist diese zeitliche Hierarchie so strukturiert?
Die jüngsten Fortschritte in der Kartierung des menschlichen Connectoms und der Modellierung neuronaler Netzwerke liefern neue Antworten. In einem Artikel, der in der Zeitschrift
Communications Biology veröffentlicht wurde, nutzten Wissenschaftler:innen computergestützte neurowissenschaftliche Modelle, die auf dem menschlichen Connectom basieren – einer detaillierten Karte der neuronalen Verbindungen zwischen Gehirnregionen.
Diese Modelle, inspiriert von sogenannten "Reservoir"-Netzwerken, simulieren die Dynamik des Gehirns mithilfe von Konnektivitätsprinzipien, die auf dem menschlichen Connectom basieren. Sie zeigen die entscheidende Rolle der Bahnen der weißen Substanz, wie dem fronto-okzipitalen Faserbündel, die entfernte Gehirnregionen verbinden. Diese neuronalen "Abkürzungen" ermöglichen es assoziativen Bereichen, schnell auf Informationen zuzugreifen, die von sensorischen Regionen verarbeitet wurden.
Dank dieser auf dem Connectom basierenden Modelle konnten die Wissenschaftler:innen die im menschlichen Gehirn beobachtete Hierarchie der zeitlichen Verarbeitung nachbilden. Ihre Ergebnisse zeigen, dass die Hierarchie der Zeitskalen aus der Struktur des Connectoms resultiert. Mit anderen Worten: Diese Organisation ergibt sich nicht aus den spezifischen Anforderungen kognitiver Aufgaben wie dem Verstehen einer Erzählung, sondern aus der intrinsischen Konnektivität des menschlichen Gehirns.
Ähnlichkeiten mit künstlicher Intelligenz
Es zeigt sich eine Parallele zwischen diesen Beobachtungen und der künstlichen Intelligenz. Die Bahnen der weißen Substanz im Gehirn ähneln den "Skip Connections", die in tiefen neuronalen Netzwerken (Deep Neural Networks, DNN) verwendet werden. Diese künstlichen neuronalen Netze, die aus mehreren miteinander verbundenen Schichten bestehen, werden im maschinellen Lernen häufig zur Datenverarbeitung eingesetzt. In DNN spielen diese Skip Connections eine entscheidende Rolle, indem sie die Aktivität stabilisieren und den Informationsfluss verbessern.
Auf ähnliche Weise gewährleisten im Gehirn von Primaten neuronale Verbindungen über lange Distanzen eine effiziente Informationsübertragung. Wenn die Signalausbreitung über lokale Verbindungen ineffizient wird, sind diese Abkürzungen für die Systemarchitektur unverzichtbar. Diese Entdeckung bietet eine neue Perspektive auf die Funktion der Bahnen der weißen Substanz und eröffnet innovative Forschungsmöglichkeiten zu den Verbindungen zwischen Neurowissenschaft und künstlicher Intelligenz.
Simulation der narrativen Hierarchie und der Auswirkungen der Abkürzungen in der weißen Substanz.
(A) Die Wissenschaftler:innen verarbeiteten anatomische und Diffusions-MRT-Bilder von 100 Probanden des HCP-Datensatzes, um die vollständige Gehirn-Traktographie zu extrahieren.
(B) Diese wurde genutzt, um das vollständige Gehirn-Connectom zu generieren – eine Karte der Verbindungen zwischen 400 segmentierten Gehirnregionen.
(C) Diese Karte wurde dann verwendet, um die Konnektivitätsmatrix eines "Reservoir"-Netzwerkmodells zu erstellen. Hier sehen wir diese Matrix schematisch dargestellt, einschließlich einer Abkürzungsverbindung, die Neuronen, die durch sensorische Eingaben aktiviert werden (links), mit assoziativen Neuronen rechts verbindet. Dies entspricht einer Bahn der weißen Substanz wie dem inferioren fronto-okzipitalen Faserbündel, dargestellt in (D).
Die Entfernung dieser Bahn in der Simulation führt zu einer Verlangsamung (rot markiert) in den orbitofrontalen Bereichen in der aufgeblähten Gehirndarstellung in (E).
Dies veranschaulicht eine der Funktionen dieser langstreckigen Verbindungen, die ähnliche Wirkungen wie Skip Connections in tiefen neuronalen Netzwerken haben können.
© Pault Triebkorn, Viktor Jirsa, PF Dominey
Simulating the impact of white matter connectivity on processing time scales using brain network models. Triebkorn, P., Jirsa, V. & Dominey, P.F.
Communications Biology, 7. Februar 2025, DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-07587-x
Quelle: CNRS INSB