Artikelaktionen

Sie sind hier: Startseite / Aktuelles / Nachrichten aus dem Netzwerk / Die Mathematik des Sehens - Interview mit Fred Wolf

Die Mathematik des Sehens - Interview mit Fred Wolf

Fred Wolf, Leiter des Bernstein Zentrums für Computational Neuroscience Göttingen und Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation, wurde mit dem Mathematical Neuroscience Prize ausgezeichnet. Der Preis ist mit 100.000 US$ dotiert und wird von Israel Brain Technologies (IBT) vergeben. Im Interview erklärt Wolf seine Forschung und blickt, als Gründungsmitglied des Bernstein Zentrums Göttingen, auf über 10 Jahre Bernstein Netzwerk zurück (März 2017).

Sie sind der erste deutsche Forscher, der mit dem Mathematical Neuroscience Prize ausgezeichnet wurde. Wie sehen Sie die Entwicklung der Computational Neuroscience hierzulande?

Für die Neurowissenschaften, wie auch für andere Bereiche der Lebenswissenschaften, gewinnen Mathematik und Theorie immer mehr an Bedeutung. In Deutschland ist es uns mit dem Bernstein Netzwerk gelungen, eine Struktur zu schaffen, die es jungen Leuten leicht macht, dies zu erkennen und disziplinübergreifende Forschungsinteressen zu verfolgen.

Zum einen hat das Bernstein Netzwerk eine hohe Sichtbarkeit erreicht. Wenn man sich für das Gehirn interessiert, stößt man früher oder später auf das Bernstein Netzwerk. Zum andere haben wir Master- und PhD-Studiengänge etabliert, in denen die Studierenden ihre Interessen an Biologie, Mathematik und Computerwissenschaft verfolgen können.

Als ich angefangen habe, mich für das Gehirn zu interessieren, war ich an der Universität Frankfurt einer der ersten Physikstudenten in den Neurowissenschaften. Das war damals möglich, weil das Studium noch sehr frei war. Heute, mit den Bachelor- und Masterstudiengängen, muss man andere Wege finden, die Brücke zwischen Mathematik und Biologie zu schlagen.

Wie haben Sie persönlich vom Bernstein Netzwerk profitiert?

Nichts von dem, was wir in meiner Gruppe erforscht haben, wäre ohne das Netzwerk möglich gewesen. Was ich besonders an unserem Netzwerk schätze ist, dass es mir - und ich denke auch vielen anderen - ermöglicht, über die engeren Forschungsinteressen hinaus etwas beizutragen und in der Zusammenarbeit mit anderen Neues zu lernen. Im Bernstein Netzwerk herrscht ein großes Bewusstsein dafür, dass man eine Gemeinschaft ist und gemeinsam mehr erreichen kann. Ich habe mit Kollegen gearbeitet, die eine ganz andere Art von Neurowissenschaften betreiben. Ohne das Netzwerk würde man sich drei Mal überlegen, ob man sich erlauben kann, solche oft riskanten Projekte anzugehen.

Ein Schwerpunkt Ihrer Forschung ist die Frage, wie Information in neuronalen Schaltkreisen gespeichert wird. Was ist die weitreichendste Erkenntnis aus diesem Forschungsbereich?

Wir sind lange davon ausgegangen, dass die genauen biophysikalischen Eigenschaften einzelner Nervenzellen für die Berechnung der Funktion großer Netzwerke keine wesentliche Rolle spielt. Beim genaueren Hinsehen haben wir hier aber eine Überraschung erlebt.

Eine Nervenzelle in der Großhirnrinde sendet im Schnitt vielleicht einmal pro Sekunde einen Impuls. Wenn man den Erzeugungsmechanismus für diese Impulse nur gering variiert, ändern sich die kollektiven Eigenschaften des ganzen Netzwerks radikal. Inzwischen zeichnet sich ab, dass in verschiedenen Netzwerken die Eigenschaften der Nervenzellen jeweils so gestaltet sind, dass die Bandbreite des Netzwerks bis zu einem Faktor zehn verbessert ist. Wir hätten im Leben nicht gedacht, dass so viel Information in neuronale Impulse gesteckt werden kann. Nun gilt es, die biophysikalischen Eigenschaften, die hinter dieser Leistungsoptimierung stecken, genauer zu untersuchen – man kann vielleicht wirklich sagen, es ist ein neues Forschungsthema entstanden.

Ein weiterer großer Teil Ihrer Forschung befasst sich mit der Entwicklung der Sehrinde. Warum ausgerechnet die Sehrinde?

Mich fasziniert der Neocortex. Die Sehrinde ist der Teil des Neocortex, der sich mit mathematischen Mitteln am besten untersuchen lässt, denn sie verarbeitet visuelle Eindrücke und in der visuellen Welt herrscht euklidische Geometrie. Der Neocortex ist evolutionär erst mit den Säugetieren vor ca. 200 Millionen Jahren entstanden und gibt ihnen eine außerordentliche Lernfähigkeit und Flexibilität. Mich interessiert, wie diese Gehirnstruktur einerseits wie eine Rechenmaschine funktionieren und Informationen verarbeiten kann, andererseits aber lernfähig ist, sich also umbauen können muss.

Eine Frage, die wir untersucht haben, betrifft die Arbeitsteilung zwischen den Zellen der Sehrinde: Mit wie vielen benachbarten Nervenzellen spricht sich eine jede Zelle in der Sehrinde ab, bevor sie sich entscheidet, welchen Teil der visuellen Welt sie wie verarbeitet? Wir haben Modelle untersucht, in denen wir nur 100 oder 1000 Kontakte erlauben. Diese Modelle können aber die Realität nicht erklären. Erst sehr große Netzwerke lieferten gute Vorhersagen über die Sehrindenentwicklung. Diese Modelle gelten inzwischen als der beste Beweis dafür, dass die Großhirnrinde ein sich großräumig selbstorganisierendes System ist.

Wie geht es weiter, mit welchen Fragen werden Sie sich in Zukunft befassen?

Mich interessiert vor allem die Frage, wie ein so komplexes System wie die Sehrinde in der Evolution entstanden und umgeformt worden ist. Die Architektur des visuellen Kortex – die Art und Weise, wie Zellen angeordnet sind, die sich auf unterschiedliche Aspekte visueller Reize spezialisieren – ist in der Evolution mehr als einmal aber immer in genau der gleichen Form entstanden. Diese Architektur hat also wohl eine wichtige funktionelle Bedeutung. Aus Perspektive der Evolutionstheorie muss man sich dann aber fragen: Welchen Vorteil bringt diese Architektur denn nun genau? Kann ein Netzwerk, das so groß und kompliziert ist wie die Großhirnrinde vielleicht auch in den Genen codiert und vererbt werden? Und wenn ja, wie verträgt sich das mit unserer Lernfähigkeit?

Darüber hinaus interessiert mich die Frage, wie die Großhirnrinde in der Evolution hochskaliert wurde. Der Neocortex hat sich im Laufe der Evolution des Menschen enorm vergrößert. Besser zu verstehen, wie solche großangelegten Umbaumaßnahmen vor sich gehen, wäre wirklich schön. Vielleicht schaffen wir das ja.

Das Interview wurde geführt von Katrin Weigmann.

Lesen Sie die Newsmeldung Fred Wolf erhält den Mathematical Neuroscience Prize 2017