In einer innovativen Zusammenarbeit erforschen Informatiker der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und des Leibniz-Instituts für Neurobiologie (LIN) in Magdeburg die komplexen Dynamiken von Neuronen im Hippocampus. Dieses Gemeinschaftsprojekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) mit 500.000 Euro gefördert, wobei die FAU 320.000 Euro erhält. Der Hippocampus ist ein entscheidender Teil des limbischen Systems, der nicht nur die Speicherung von Informationen im Langzeitgedächtnis steuert, sondern auch das räumliche Lernen beeinflusst.
Besonderes Augenmerk gilt den Gitterzellen, die als Ortungszellen fungieren. Diese Zellen sind in der Lage, Signale zu verarbeiten, die für die räumliche Orientierung essenziell sind. Dendritische Dornen, die zu den Ortungszellen gehören, weisen eine dynamische Struktur auf, deren Veränderungen die Stabilität der synaptischen Verbindungen herausfordern. Prof. Dr. Andreas Kist und Dr. Alessio Attardo leiten die Untersuchung der Mechanismen, die es diesen Zellen ermöglichen, stabile Verbindungen aufrechtzuerhalten, trotz der natürlichen Instabilität ihrer Strukturen.
Technologische Innovationen
Das LIN liefert Zeitrafferaufnahmen von Mäusegehirnen, um die Aktivitäten der Ortungszellen über einen bestimmten Zeitraum zu erfassen. Die FAU entwickelt gleichzeitig ein KI-gestütztes Tool zur Analyse dieser Bilder. Mithilfe eines Zwei-Photonen-Mikroskops werden die neuronalen Vorgänge detailliert dokumentiert. Die entwickelten Technologien nutzen ein Deep-Learning-Programm, das auf der Open-Source-Anwendung Deep3D basiert und darauf abzielt, die dendritischen Dornen präzise zu identifizieren.
Das KI-Tool soll nicht nur die Struktur der Nervenzellen beschreiben, sondern auch spezifische Fingerabdrücke für jeden Dornfortsatz erstellen, was ein besseres Verständnis der Funktionsweise der Ortungszellen ermöglichen könnte. Die Forschung dürfte zudem über die Erkenntnisse zu diesen spezifischen Neuronen hinaus nützlich sein, indem sie neue Perspektiven für die Untersuchung anderer neuronaler Prozesse eröffnet.
Relevanz in der Medizin und darüber hinaus
Die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) erweitert sich zunehmend in der Medizin, insbesondere in der Intensivmedizin, wo sie eine entscheidende Rolle im Monitoring von Patienten spielt. Wie in einem Bericht auf PMC erwähnt, sind große Datenmengen notwendig, um KI-Modelle effektiv zu trainieren. Diese Modelle können potenziell bedeutende Fortschritte in der Vorhersage von Ergebnissen bei neurologischen Erkrankungen bieten, indem sie Echtzeitdaten aus Monitoring-Systemen nutzen.
Die Validierung dieser KI-Modelle ist ein zentrales Anliegen der universitären Medizin, um sicherzustellen, dass sie einen echten Nutzen für die Patientenversorgung aufweisen. Beispielsweise ermöglicht die MIMIC-Datenbank, die Daten von über 53.000 Patienten enthält, eine fundamentale Basis für die KI-Entwicklung in der Intensivmedizin. Herausforderungen wie Dateninteroperabilität und ethische Fragen müssen jedoch ebenfalls adressiert werden.
Zusammengefasst zieht das aktuelle Projekt der FAU in Zusammenarbeit mit dem LIN und den Fortschritten in der KI-Forschung auch weitreichende Schlussfolgerungen für die Zukunft der medizinischen Anwendungen. Es wird erwartet, dass die Erkenntnisse nicht nur die Forschung vorantreiben, sondern auch praktische Vorteile für die Patientenversorgung und die klinische Arbeit bieten können.