Das Netzwerk schafft es aber nicht nur, die neuronalen Signale einer Hirnregion bei Ratten zu entschlüsseln. Es ist auch in der Lage, Verhalten über unterschiedliche neuronale Methoden (etwa der Mikroskopie oder der Einsatz von Tetroden) und Hirnareale hinweg beim Menschen vorherzusagen. Den Forschern gelang es etwa die Handbewegungen von StudienteilnehmerInnen vorherzusagen, indem sie die Bewegung der einzelnen Finger vorher aufgenommen hatten. Das Netzwerk konnte dann aus den neuronalen Rohdaten bestimmen, wie lange und in welche Richtung die Bewegung der Finger stattfand.
„Bisherige Methoden übersehen in neuronalen Aufzeichnungen viele potenzielle Informationen, weil sie nur die Elemente entschlüsseln können, die wir bereits verstehen“, sagt Caswell Barry vom University College (UCL) und Letztautor der zugrundeliegenden Studie, die jetzt im Fachmagazin elife erschienen ist. „Unser Netzwerk ist aber in der Lage, auf viel mehr des neuronalen Codes zuzugreifen und lehrt uns so, einige dieser unbekannten Elemente zu lesen.“
„Unser Netzwerk macht eine schnelle automatisierte Analyse von unverarbeiteten neuronalen Daten möglich. Dadurch sparen wir Zeit, die wir wiederum nur für die vielversprechendsten Hypothesen verwenden können“, ergänzt Christian Doeller, Direktor am MPI CBS. Zudem könne es in Zukunft ermöglichen, kognitive Prozesse auf höherer Ebene beim Menschen genauer vorherzusagen, etwa das Denken und Problemlösen.
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