(openPR) Wie lassen sich die extrem vielschichtigen Informationen \u00fcber das menschliche Gehirn sinnvoll zusammenf\u00fchren? Forschende untersuchen dieses komplexe Organ auf ganz unterschiedlichen Ebenen: Sie analysieren Molek\u00fcle und Zellen, erfassen Gehirnstrukturen mit bildgebenden Verfahren oder untersuchen die Verbindungen zwischen verschiedenen Hirnregionen. Die dabei entstehenden Daten sind h\u00e4ufig \u00fcber viele Datenbanken verteilt und in unterschiedlichen Formaten wie Bildern und Tabellen gespeichert.<\/p>\n
Genau hier setzt \u201esiibra\u201c an (kurz f\u00fcr \u201eSoftware Interfaces for Interacting with Brain Atlases\u201c). Die Software-Suite b\u00fcndelt verschiedene Hirndaten in einem gemeinsamen digitalen Atlas und macht sie f\u00fcr Forschende leichter zug\u00e4nglich. Vorgestellt wurde die Entwicklung jetzt in der renommierten Fachzeitschrift \u201eNature Methods\u201c.<\/p>\n
Entwickelt wurde \u201esiibra\u201c von einem internationalen Forschungsteam am Institut f\u00fcr Neurowissenschaften und Medizin am Forschungszentrum J\u00fclich unter Federf\u00fchrung von Timo Dickscheid, der seit Oktober 2025 die Professur f\u00fcr Computer Vision am Institut f\u00fcr Computervisualistik der Universit\u00e4t Koblenz innehat. Dort dreht sich alles um die Verarbeitung von Bildern in Computern. Die komplexen Bilddaten des Atlas sind dabei ein faszinierendes Anwendungsfeld und liefern zudem Einblicke dar\u00fcber, wie das Gehirn selbst visuelle Information umsetzt.<\/p>\n
Ein gemeinsamer Zugang zu komplexen Hirndaten<\/p>\n
Die Software besteht aus einem interaktiven 3D-Webviewer, einer Programmbibliothek und einer Online-Schnittstelle (Web-API). Damit k\u00f6nnen Forschende Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einheitlichen r\u00e4umlichen Bezugssystem betrachten, kombinieren und analysieren.<\/p>\n
Schon heute kommt \u201esiibra\u201c in EBRAINS, der europ\u00e4ischen digitalen Forschungsplattform f\u00fcr Neurowissenschaften, zum Einsatz. Dort bildet die Software die technische Grundlage des Human Brain Atlas, eines umfangreichen digitalen Atlas des menschlichen Gehirns.<\/p>\n
Von der Datensammlung zur Analyse<\/p>\n
Eine besondere St\u00e4rke von \u201esiibra\u201c besteht darin, dass es den Zugriff auf unterschiedliche Datentypen, etwa zu Zellen, Molek\u00fclen, Fasern, Funktionen und Verbindungen im Gehirn, erm\u00f6glicht. Dazu geh\u00f6ren insbesondere auch gro\u00dfe Bilddaten im Giga- oder Terabyte-Bereich, die sich nicht ohne Weiteres herunterladen und lokal speichern lassen. \u00dcber \u201esiibra\u201c k\u00f6nnen Daten f\u00fcr bestimmte Regionen gezielt abgefragt und effizient zugegriffen werden. So entstehen durchg\u00e4ngige Arbeitsabl\u00e4ufe \u2013 von der Orientierung im Atlas bis hin zu vollst\u00e4ndig reproduzierbaren, datenbasierten Analysen.<\/p>\n
Dadurch lassen sich wissenschaftliche Analysen einfacher nachvollziehen und wiederholen. Das erleichtert den Vergleich von Forschungsergebnissen und unterst\u00fctzt die Entwicklung neuer Analyseverfahren sowie Anwendungen im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n
Pr\u00e4zisere Zuordnung von Hirnregionen<\/p>\n
Da sich die Gehirne einzelner Menschen anatomisch unterscheiden, ist die genaue Zuordnung von Messdaten zu Hirnregionen oft eine Herausforderung. \u201esiibra\u201c ber\u00fccksichtigt solche nat\u00fcrlichen Unterschiede und hilft dabei, Messungen zuverl\u00e4ssiger einzuordnen. Das ist besonders wichtig, wenn Daten aus unterschiedlichen Untersuchungsmethoden miteinander verglichen werden.<\/p>\n
Wie sich dieser Ansatz konkret auswirkt, zeigt eine Fallstudie zur Neubewertung von Zielregionen tiefer Hirnstimulation im Thalamus wie dem VIM \u2013 einer wichtigen Umschaltstation im Gehirn. Die erneute Bewertung bereits ver\u00f6ffentlichter Daten mit Hilfe von \u201esiibra\u201c legt nahe, dass dieses Kerngebiet bei der Lokalisierung von Stimulationen mitunter mit Nachbargebieten verwechselt werden k\u00f6nnte. \u201esiibra\u201c hat somit das Potential dazu beizutragen, dass solche Stimulationen pr\u00e4ziser werden, in dem es detaillierte Karten der Mikrostruktur mit Bildgebungsdaten von Patienten verkn\u00fcpft.<\/p>\n
Blick in die Zukunft<\/p>\n
Die Integration vormals getrennter Datens\u00e4tze in ein gemeinsames r\u00e4umliches Referenzsystem er\u00f6ffnet neue Perspektiven, etwa f\u00fcr digitale Hirnmodelle, KI-gest\u00fctzte Analysen und klinische Anwendungen, wie das Beispiel der Tiefenhirnstimulation verdeutlicht.<\/p>\n
Dass diese Perspektiven umgesetzt werden k\u00f6nnen, h\u00e4ngt von der Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t hochpr\u00e4ziser Hirndaten ab, mit denen \u201esiibra\u201c agieren kann. Dabei wird auch eine Rolle spielen, inwiefern solche Daten global mit schnellen Zugriffsraten verf\u00fcgbar sind. \u201esiibra\u201c wird den Bedarfen der Wissenschaftsgemeinschaft st\u00e4ndig angepasst. So sind unter anderem neue KI-gest\u00fctzte Analysewerkzeuge sowie die Anbindung an weitere internationale Datenplattformen geplant.<\/p>\n
Hier geht es zum Artikel in der Fachzeitschrift \u201eNature Methods\u201c:
https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41592-026-03159-x<\/p>\n
Zur Website zu \u201esiibra\u201c:
https:\/\/siibra.eu<\/p>\n
Zur Website von EBRAINS:
https:\/\/ebrains.eu<\/p>\n
wissenschaftliche Ansprechpartner:
Prof. Dr. Timo Dickscheid
Universit\u00e4t Koblenz
Institut f\u00fcr Computervisualistik<\/p>\n
0261 287-2772<\/p>\n
Originalpublikation:
https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41592-026-03159-x<\/p>\n
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