Wie man mit Mathematik das Gehirn erklärt

Berner Physiologen zeigen in einer neuen Studie auf, wie neurobiologische Wahrnehmung funktionieren kann. Und zwar tun sie dies mit mathematischen Gleichungen.

Von Bettina Jakob 28. August 2007

Zu Beginn ein kleines Experiment: Auf einem Blatt Papier sind mit Leuchtstift zwei Striche gezeichnet. Sie sind unterschiedlich hell, was jedoch der Betrachter nicht bewusst merkt. Nervenzellen in der Sehrinde allerdings nehmen den Unterschied wahr, wie Experimente mit Menschen und Affen zeigen. Wird nun einer der Striche verlängert, ändert sich die neuronale Reaktion: Der ergänzte Strich wird – wiederum unbewusst – als heller eingestuft. «Die Neuronen täuschen eine veränderte Helligkeit vor», kommentiert der Berner Physiologe Walter Senn entsprechende Resultate aus anderen Labors. Interessant ist nun der weitere Schritt: Wird das Experiment mehrmals wiederholt, wird die anfängliche Wahrnehmung korrigiert und die Nervenzellen beginnen, die Helligkeiten korrekt wiederzugegeben.

 


Wird die Wahrnehmung durch den Verstand oder durch die Sinne bestimmt? (Bild:René Descartes, 1677/zvg)

Der Berner Physiologe Walter Senn zeigt mit seiner Publikation im aktuellen Journal «PLoS Computational Biology», wie «unser Gehirn feinste Unterschiede der sensorischen Stimuli durch Training zu erkennen lernt, ohne dass je eine Rückmeldung über die Korrektheit unserer Entscheidungen gegeben wird». Diese Verbesserung der unbewussten, sensorischen Wahrnehmung wird als perzeptuelles Lernen bezeichnet. Für diesen Prozess haben Physiologen um Walter Senn ein mathematisches Modell entwickelt, das die zu Grunde liegenden neurobiologischen Abläufe erklärt.

Das perzeptuelle Lernen erfolgt unbewusst

Die Forschenden gehen davon aus, dass beim perzeptuellen Lernen Signale aus einem höheren Areal der Hirnrinde in ein Sinnesareal geschickt werden und schliesslich die Verarbeitung der visuellen Reize erleichtern. Diese sogenannten «Top-Down-Signale» unterdrücken Vorgänge im Sinnesbereich, welche die korrekte Einschätzung der Helligkeit verhindern. Doch wozu dient dieser komplexe Prozess? «Vermutlich lassen sich zwei gleiche Striche beim ersten Hinsehen einfacher voneinander abgrenzen, wenn einer heller erscheint», so Senns Hypothese. Diese falsche Erstinformation kann Gutem dienen; nämlich dem raschen Erkennen von Gegenständen, dem schnellen Einschätzen von Situationen.

Modelle erfassen Gesetzmässigkeiten

Walter Senn und sein Team stellen die Reaktionen der Nervenzellen in Gleichungen dar. Wie kommt der Physiologe von Neurobiologie auf Mathematik? «Die Gleichungen sind Vereinfachungen», erklärt Senn. Sie basieren grundsätzlich auf Messungen, wieviel elektrischer Strom von einem Neuron empfangen und wieder abgegeben wird. Mit Mathematik fasst der Physiologe die Antworten von Nervenzellen auf sensorische Stimuli in einem dynamischen Netzwerk mit x anderen Nervenzellen zusammen. «Mathematik kann komplexe biologische Vorgänge aufgliedern und theoretisch nach Gesetzmässigkeiten untersuchen», so Senn. «Solche Modelle sorgen für ein besseres Verständnis der Funktionen von biologischen Systemen wie dem Gehirn.»

Verstand oder Sinneswahrnehmung?

Senns Modell liefert in moderner Form einen Beitrag zum alten Streit zwischen Empirikern und Rationalisten. «Das Gehirn scheint genetisch bedingtes Wissen über die Struktur der Sinnesstimuli zu haben», sagt Senn aufgrund seiner Studie. «Sonst wäre es nicht möglich, dass wir ohne Rückmeldung von der Aussenwelt unsere sensorische Unterscheidungsfähigkeit verbessern». Wie dieses Apriori-Wissen im Gehirn verankert ist, ist Teil seines Modells. Damit drängt sich abermals die Frage auf, «ob das Erkennen vom Verstand oder von der Sinneswahrnehmung ermöglicht wird».

Theoretische Modelle in der Neurobiologie können auch für die Praxis Vorteile haben: «Sie bilden die Grundlage für ganz gezielte Eingriffe ins Gehirn», so Senn. «So wie die Physik wesentlich von der Theorie vorangetrieben wird, so werden auch in den Neurowissenschaften Modell-Voraussagen immer wichtiger.» Und damit muss am Anfang nicht immer nur das invasive Experiment stehen.

Quellenangabe: Perceptual learning via modification of cortical top-down signals, Schäfer et al., PloS Comp Biol 3(8) e165

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