Das Magazin - Ausgabe 03 - Systembiologie

Abbildung 2a: Das mikroskopisch definierte Broca-Areal (Brodmann-Areal BA44)
Ein Areal, viele Funktionen? Das Brodmann Areal (BA) 44, dessen anatomische Lage im oberen Bild in Rot angezeigt ist, wird oft mit einem Teil der Broca'schen
Sprachregion gleichgesetzt. Neben der Sprache zeigt es bei vielen anderen Aufgaben Aktivitäten in funktionellen Bildgebungsstudien. Die Broca’sche Sprachregion
enthält daher Hirnrindengebiete, die eine simplifizierende Gleichsetzung der Funktion dieser Region mit der Steuerung der Sprachmotorik verbieten. Dies
legt die Notwendigkeit einer systemischen Betrachtung nahe, in der kognitive Prozesse und Verhalten als Interaktionen zwischen verschiedenen Regionen erklärt
werden (Bild: Simon B. Eickhoff).
lokalisiert sind. Vielmehr entstehen sie in einem komplexen
Netzwerk und auf sehr unterschiedlichen Skalenebenen, – von
molekularen Botenstoffen, über Neuronen bis hin zu Hirnarealen
– durch dynamischen Austausch von Informationen. Das
Konzept der Integration setzt dabei eine regionale Segregation
von Hirnstrukturen und Mechanismen voraus, da es die Interaktion
von spezialisierten Teilleistungen erfordert. Ein Verständnis
der komplexen Struktur und Funktion des Gehirns ist
daher ohne eine systembiologische Analyse nicht erreichbar.
Mittels funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT)
sowie der Positronenemissionstomographie (PET) können die
neuronalen Aktivitäten, die kognitiven Prozessen zugrunde liegen,
nicht-invasiv im Gehirn des Menschen lokalisiert werden.
Dies führte dazu, dass die Lokalisation immer spezialisierterer
neuropsychologischer Vorgänge zum dominierenden Paradigma
wurde. Neue Ansätze zur mikrostrukturellen Kartierung
der menschlichen Großhirnrinde (Zilles and Amunts, 2010)
erlauben darüber hinaus, Fragen nach der Korrespondenz
zwischen Anatomie und Funktion im Gehirn zu untersuchen.
Werden aber funktionelle Bildgebungsbefunde mit populationsbasierten
Wahrscheinlichkeitskarten z. B. zur Lage und
Ausdehnung der mikrostrukturell (zytoarchitektonisch) definierten
Areale in der Hirnrinde verglichen, so zeigen sich zwei
zunächst widersprüchliche Phänomene: Einerseits lässt sich
eine gute Korrespondenz zwischen Arealen und Funktion nachweisen,
die es erlaubt, benachbarten Arealen unterschiedliche
Funktionen zuzuordnen. Andererseits zeigt sich auch, dass
dasselbe Areal in verschiedenen Kontexten aktiviert werden
kann. Dem „Broca'schen Sprachareal“, einer spezialisierten
Region der Großhirnrinde, werden z. B. eine Reihe differenzierter
linguistischer Funktionen zugeschrieben, welche sich auch
in Systemmodellen abbilden lassen. Interessanterweise werden
im selben Areal aber auch Aktivitäten bei Handlungsbeobachtung
und -steuerung, sowie bei Aufgaben des Arbeitsgedächtnisses
oder der visuellen Suche beobachtet (Abb. 2). Das Areal
ist also neben der ihm zugeschriebenen Hauptaufgabe der
Sprachbildung noch an zahlreichen anderen Aufgaben beteiligt
(Caspers et al. 2010).
Dieser scheinbare Widerspruch zwischen Segregation und Integration
verdeutlicht die Notwendigkeit einer systemischen
Betrachtung des Gehirns, in der kognitive Prozesse und Verhalten
als strukturelle und funktionelle Interaktionen zwischen
einzelnen Regionen erklärt und mithilfe von Computermodellen
interpretiert werden. Dieses Vorgehen stellt eine deutliche
Abkehr von dem in Experimentalpsychologie und Medizin vorherrschenden
Ansatz dar, ein Problem in kleinste Einheiten und
Mechanismen zu unterteilen und diese isoliert zu untersuchen.
Nur systembiologische Ansätze erlauben, die Funktionsweise
aus seiner dynamischen Netzwerkstruktur zu erklären. Das
Ganze ist – wie so oft – mehr als die Summe seiner Teile. Der
systembiologischen Modellbildung kommt auch deshalb eine
entscheidende Rolle zu, da Gehirnaktivität und Interaktionen
zwischen Arealen mit den heutigen Verfahren oft nicht direkt
gemessen werden können. Vielmehr spiegeln funktionelle MRT-
Messungen (fMRT) lediglich die durch neuronale Aktivität induzierten
Änderungen des lokalen Blutflusses wieder. Über ein
Systemmodell der gemessenen Daten entsteht aber ein Zugang
zur Charakterisierung der nicht direkt messbaren neuronalen
Aktivitäten und der kausalen Wechselwirkungen der beteiligten
Regionen.
Dynamic Causal Modelling: Ein Systemmodell des
Gehirns
Der wichtigste Ansatz zur mathematischen Beschreibung von
funktionellen Netzwerken ist das „Dynamic Causal Modelling
(DCM)“, welches das Gehirn als ein dynamisches Input-Output
System beschreibt (Friston et al. 2003). Die Elemente dieses Systems
sind zum einen (i) einzelne Gehirnregionen, (ii) Inputs
(Einflüsse) - experimentelle Manipulationen, wie die Darbietung
eines Stimulus oder die Aufforderung eine Hand zu bewegen
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Forschung Interaktionen zwischen Hirnarealen bestimmen, was wir tun
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