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Christian Eurich

Die Interpretation von Hirnsignalen Ein aktuelles Thema für den interdiziplinären Unterricht. Christian Eurich. LIS / Kippenberg-Gymnasium Institut für Theoretische Physik Universität Bremen. Inhalt. Teil I: Neurowissenschaften heute – Chancen und Risiken (Relevanz; Biologie)

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Presentation Transcript

  1. Die Interpretation von Hirnsignalen Ein aktuelles Thema für den interdiziplinären Unterricht Christian Eurich LIS / Kippenberg-Gymnasium Institut für Theoretische PhysikUniversität Bremen

  2. Inhalt • Teil I: Neurowissenschaften heute – Chancen und Risiken(Relevanz; Biologie) • Teil II:Mathematische Aspekte • Teil III:Ein Projekt in Klasse 12

  3. Psychologie Jura Physik Philosophie Mathematik Ingenieur-wissenschaften Informatik Teil I: Die Neurowissenschaften heute • Wissenschaft, die sich mit dem Aufbau, der Funktionsweise und den Leistungen von Gehirnen beschäftigt Biologie Medizin Neurowissenschaften

  4. Ein Thema für die Schule? Bildungsgehalt dieses Themenkomplexes? Neurowissenschaften: Von der Grundlagenforschungzu Anwendungen An der Schwelle zu einer Spitzentechnologie (vgl. Genetik)! Große Chancen, viele Risiken und offene Fragen

  5. Die Entschlüsselung von Hirnaktivität • Wie werden im Gehirn Informationen verarbeitet?Gebiet der neuronalen Kodierung • Heute: Entwicklung von Brain-Computer-Interfaces Gabriel Curio (Charité) Klaus-Robert Müller (Fraunhofer)

  6. Das Gehirn / Nervenzellverbände Zeichnung von S. Ramón y Cajal

  7. Nervenzellen (Neuronen) Dendriten Zellkörper Nerven-faser Synapse

  8. Aktionspotentiale (Spikes) • Elektrische Impulse in der Nervenfaser • Im Modell: Nervenfaser

  9. Messung der Aktivität von Zellen • Mikroelektroden • Heute: > 100 Zellen gleichzeitig (Hoag 2003) Serie von Aktions-potentialen (Spiketrain)

  10. Arbeitsprogramm • Zusammenhänge zwischen Hirnaktivität und Wahrnehmung, Handlungen und inneren Zuständen

  11. Beispiel: Handbewegungen Wessberg et al., Nature 408 (2000) 361

  12. Beispiel: Armbewegungen Wessberg et al., Nature 408 (2000) 361

  13. Beispiel: Armbewegungen

  14. Chancen: Motorische Neuroprothesen • Robotersteuerung funktioniert auch ohne reale Handbewegungen... E. N. Brown, Harvard Medical School

  15. Risiken: Militärische Anwendungen • DARPA

  16. DARPA National Science Foundation / Department of Commerce, Conference „Converging Technologies for Improving Human Performance“, 2002

  17. „Roborat“ • Chronische Implantation von Elektroden:rechter/linker somatosensorischer Cortex – Tastreizemediales Vorderhirnbündel – Belohnungen • Ratten können sich frei bewegen • Training der Tiere: Stimulation derElektroden als Befehl zur Bewegung;Konditionierung durch Belohnungs-reize Talwar et al., Nature 417 (2002) 38von DARPA gefördert

  18. „Roborat“ • Resultat: Bewegung auf komplexen Wegen inkl. Klettern und Springen • Durch MVB-Stimulation werden die Tiere „motiviert“ • Bewegung auch in Gelände, das die Ratten normalerweise meiden(z. B. helle, offene Flächen)

  19. Prof. Shimoyama, Bio-Robot Research Team, Tokyo University: „Roboroach“ Kakerlake mit Implantat Associated Press, Juli 2001 Anwendungen • „[...] a guided rat can be developed into an effective `robot´ […]“ • Suche nach Verschütteten • Minenräumung(!) • Spionage

  20. Teil II:Mathematische Aspekte

  21. Das stochastische Gehirn • Reaktion einer Nervenzelle istnicht immer gleich! (Daten von S. Mandon)

  22. Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kl. 12) • Neuronaler Code: Zähle bei jeder Versuchswiederholung die Anzahl der Aktionspotentiale • Rekonstruktion von Reizen indrei Schritten:1. Messung der Statistik der Neuronen2. Eine einzelne Messung bei unbekanntem Reiz a3. Schätzung des Reizes a

  23. Schritt 1: Statistik eines Neurons • Zufallsexperiment: Messung (bei geg. a) • Elementarereignisse:0, 1, 2, ... , n Aktionspotentiale • Absolute / relative Häufigkeiten

  24. Schritt 1: Statistik eines Neurons • Modellierung der Statistikbei bekanntem Mittelwert np:Binomialverteilung

  25. Schritt 1: Statistik eines Neurons p p • Binomialverteilungen für verschiedene Winkel a:verschiedene Werte von p

  26. Schritt 2: Eine Messung • Durchführung einer einzelnen Messung mit unbekanntemReiz a • Resultat z. B.: k=5 Aktionspotentiale

  27. Schritt 3: Rekonstruktion • Schätzung von afür die Messung k=5: • Trageals Funktionvon aauf: Die Stelle des Maximumsliefert den Schätzwert!Maximum-Likelihood-Schätzung

  28. Teil III: Projekt in Klasse 12 • Projektarbeit zweier Schüler • Fächer: Biologie, Mathematik, Deutsch Erarbeitung des biologischen Hintergrundes Erarbeitung der grundlegenden Schätzmethode

  29. Projekt in Klasse 12 • Besuch zweier Uni-Institute: Institut für Institut für T‘heoretische Physik Hirnforschung

  30. Projekt in Klasse 12 • Auswertung von Original-Daten • Erörterung überTierversuche

  31. Zusammenfassung • Neurowissenschaftliche Forschung istaktuell und gesellschaftlich sehr relevant • Neurowissenschaftliche Themen gehörenzum Teil zu den „normalen“ Curricula;fächerübergreifender Unterricht istnotwendig • Selbst neueste Forschungsergebnisse lassen sich - quantitativ! – im Rahmen der Schulmathematik/-biologie behandeln

  32. Stellenausschreibung Postdoctoral position in neurobiology / engineering in Woods Hole A 4-year DARPA research project, funded annually, to steer the behavior of sharks in the natural environment through stimulation of selected sensory brain areas. Expertise in brain stimulation, multi-electrode recording and neural data analysis most desirable. Interfacing with wireless data transmission and stereotactic electrode positioning. Send applications and inquiries to Jelle Atema, PhD Professor Boston University Marine Program Marine Biological Laboratory Woods Hole, MA 02543 Connectionist List, 30.6.2005

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