Schnellere Rekonstruktion des Konnektoms

Wissenschaftler beschleunigen Analyse von Nervenverbindungen um mehr als das Zehnfache

24. September 2015

Die Verbindungen zwischen den Nervenzellen im Gehirn zu entschlüsseln ist ein immenses wissenschaftliches Unterfangen, Konnektomik genannt. Dabei ist die wesentliche Herausforderung die Analyse der durch Elektronmikroskope erfassten Bilddaten. Ein Team der Connectomics-Abteilung am Frankfurter Max-Planck-Institut für Hirnforschung hat jetzt ein Verfahren namens SegEM entwickelt, mit dem die Analyse von Konnektomen um das mehr als Zehnfache beschleunigt wird.

Mithilfe der Software SegEM aus Elektronenmikroskopie-Bildern (grau) rekonstruierte Nervenzellen aus der Großhirnrinde einer Maus.

Die Konnektomik ist ein relativ neues Forschungsgebiet, in dem Forscher die neuronalen Verbindungen in Teilen des Gehirns möglichst komplett rekonstruieren wollen. Das beinhaltet nicht nur die Rekonstruktion der anatomischen Struktur der Nervenzellen, sondern auch der Verbindungen zwischen den Neuronen, der Synapsen. Da ein einzelnes Neuron mit bis zu tausenden anderen Neuronen kommuniziert, und die Nervenzellen extrem dicht gepackt sind, ist dies ein schwieriges und extrem zeitaufwändiges Unterfangen. Im Vergleich zu den elektronenmikroskopischen Messungen, die bereits tausende Stunden beanspruchen, braucht die Analyse- und Rekonstruktionsphase über drei Größenordnungen länger. Um diese Phase überhaupt in absehbarer Zeit zu ermöglichen, werden zwei Analysestrategien gleichzeitig verfolgt. Die erste Strategie ist es, die eingesetzte Analyseleistung zu erhöhen. Die zweite ist die Entwicklung neuer Algorithmen, die Gehirngewebsdaten effizienter analysieren können.

Die Forscher der Abteilung Connectomics am Frankfurter Max-Planck-Institut arbeiten bereits daran, die Anzahl der Menschen zu erhöhen, die an der Datenanalyse mitarbeiten. Hierzu entwickeln sie online-Plattformen, auf denen auch nichtwissenschaftliches Personal (wie beispielsweise Hunderte von Studenten) bei der Analyse der Verbindungen zwischen den Neuronen mithelfen kann. Zudem entwickelten die Forscher das Spiel Brainflight, um beliebig vielen Menschen zu ermöglichen, an der Datenanalyse fürs Konnektom der Großhirnrinde teilzunehmen.

Nun haben sie sich mit der zweiten Strategie befasst und versucht, den Beitrag der Computeranalyse effizienter zu machen. Aufgrund der komplexen Struktur und der Vielzahl von Verbindungen in einem Teil der Großhirnrinde, würde eine manuelle Analyse für ein erstes Konnektom von Teilen der Großhirnrinde Millionen von Arbeitsstunden beanspruchen und Investitionen von vielen Millionen Euro. Manuel Berning, Kevin Boergens und Moritz Helmstaedter haben nun einen Weg gefunden, um den Schritt zur Klassifizierung der elektronenmikroskopischen Bilder automatisch zu beschleunigen. „Durch die Verwendung von Maschinen-Lern-Algorithmen für unsere SegEM-Methode sind wir in der Lage das Gehirngewebe, in dem alle Synapsen angefärbt sind, automatisch dreidimensional zu analysieren“, erklärt Berning.

Die SegEM-Methode verringert den benötigten Arbeitseinsatz um mehr als das 10-Fache im Vergleich zu den vorhandenen Analysemethoden. Die Forscher haben ihre Methoden an Daten der Netzhaut und der Großhirnrinde der Maus getestet. „Wir waren erstaunt, dass der neue Algorithmus so gut für verschiedene Typen von Nervenzellgewebe funktioniert. Diese Analyse-Beschleunigung ist ein echter Durchbruch, so können jetzt in vielen neurowissenschaftlichen Laboren weltweit Konnektom-analysen zu einer Standard-Technik werden“, so Helmstaedter.

AV/HR

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