{"id":710628,"date":"2026-01-11T17:34:12","date_gmt":"2026-01-11T17:34:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/710628\/"},"modified":"2026-01-11T17:34:12","modified_gmt":"2026-01-11T17:34:12","slug":"algebra-trifft-neurowissenschaft-wie-leipziger-mathematiker-helfen-das-gehirn-zu-entschluesseln","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/710628\/","title":{"rendered":"Algebra trifft Neurowissenschaft: Wie Leipziger Mathematiker helfen, das Gehirn zu entschl\u00fcsseln"},"content":{"rendered":"<p class=\"text\">\nModerne bildgebende Verfahren lassen tief ins Hirn blicken und decken immer neue Zusammenh\u00e4nge auf. Detaillierte Karten der Verbindungen im Gehirn zeigen etwa, wie Hunderte von Regionen ihre Aktivit\u00e4t \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndern und koordinieren. Diese Netzwerke allerdings zu interpretieren, ist eine Herkulesaufgabe. Den Neurowissenschaftlern, die klassischerweise das Gehirn untersuchen, sind jetzt Mathematiker zur Seite gesprungen. Genauer gesagt, das Institute of Mathematical Sciences in Chennai, Indien und das Max-Planck-Institut f\u00fcr Mathematik in den Naturwissenschaften (MPIMIS) Leipzig.\n<\/p>\n<p>Topologische Datenanalyse an Daten von hunderten Personen<\/p>\n<p class=\"text\">\nDie Mathematiker haben untersucht, welche Ver\u00e4nderungen mit dem Altern einhergehen und welche mit Autismus-Spektrum-St\u00f6rungen (ASD) verbunden sind. Dazu nutzten sie bereits vorhandene Ruhe-fMRT-Daten von mehr als 1.000 Personen und analysierten diese mathematisch. Dabei wendeten die Forschenden die sogenannte persistente Homologie an, erkl\u00e4rt J\u00fcrgen Jost, Leiter des MPIMIS.\n<\/p>\n<p class=\"text\">\n&#8222;Das ist eine Methode der algebraischen Topologie. Man versucht erst einmal zu erkennen, wie viele Komponenten es \u00fcberhaupt in den Bildern gibt, aber vor allen Dingen, wie viele Schleifen es in abstrakten Daten gibt, die sich nicht zusammenziehen lassen&#8220;, so der Mathematiker. Damit beschreibt er die mathematischen Unterschiede zwischen den Bildern, also in diesem Fall auch die Unterschiede zwischen den MRT-Daten. &#8222;Gibt es Schleifen, die sich nicht zusammenziehen lassen in den bearbeiteten Bildern \u2013 das ist dann die persistente Homologie \u2013 auf welcher Skala zeigen die sich? Zeigen die sich bei den einzelnen Pixeln, zeigen die sich bei kleinen Gehirnregionen oder zeigen die sich erst im Gehirn als Ganzem?&#8220;\n<\/p>\n<p>Unterschiede zwischen Gehirnarealen ausgemacht<\/p>\n<p class=\"text\">\nDie zentrale Neuerung der Studie sei die Entwicklung von Node Persistence (deutsch: beharrliche Knoten) \u2013 ein neues Ma\u00df, mit dem sich einzelne Hirnregionen identifizieren lassen, deren funktionelle Verbindungen sich unterscheiden. Die mathematische Analyse machte 108 solcher Hirnareale im Vergleich zwischen \u00c4lteren und J\u00fcngeren aus. So konnten Jost und seine Kollegen bei \u00e4lteren Menschen Unterschiede besonders in Gebieten finden, die mit der Motorik zusammenh\u00e4ngen. &#8222;Das ist vielleicht nicht besonders \u00fcberraschend, das wei\u00df man aus allt\u00e4glicher Erfahrung, aber dass man das an den Daten auch sehen kann, ist schon einmal ein wichtiger Schritt&#8220;, erkl\u00e4rt Jost.\n<\/p>\n<p class=\"text\">\nHerauszufinden, ob in den mathematischen Analysen Regionen identifiziert wurden, die der Neurologie bisher nicht im Zusammenhang mit Alterung aufgefallen sind, sei der n\u00e4chste Schritt. &#8222;Das ist nat\u00fcrlich auch ein gewisses Ziel der Ver\u00f6ffentlichung, dass die Neurologen sie lesen und dann sagen: &#8218;Oh, da gibt es ja etwas, was wir bisher noch nicht gesehen haben.&#8216; Da k\u00f6nnen wir gespannt bleiben.&#8220;\n<\/p>\n<p>Abweichungen auch auf h\u00f6heren Hirnebenen<\/p>\n<p class=\"text\">\nAuch auf h\u00f6heren Betrachtungsebenen mit Blick auf das Gehirn, also nicht nur in den Hunderten einzelnen Hirnarealen, sondern auch auf einer Zwischenstufe und global betrachtet, ergaben sich Unterschiede zwischen Jung und Alt. So zeigten sich in der mesoskopischen Ebene \u2013 also der zwischen dem Kleinteiligen und dem gro\u00dfen Ganzen \u2013 Abweichungen bei \u00c4lteren hinsichtlich Aufmerksamkeitsnetzwerken und in Verbindungen, die dann aktiv sind, wenn wir uns in Ruhe befinden.\n<\/p>\n<p class=\"text\">\nMit Blick auf das ganze Gehirn zeigte sich, dass junge Erwachsene komplexere und l\u00e4nger bestehende topologische Strukturen aufweisen als \u00e4ltere Personen, die Aktivit\u00e4t im Gehirn und dessen Netzwerken also gleichm\u00e4\u00dfiger verteilt ist.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Moderne bildgebende Verfahren lassen tief ins Hirn blicken und decken immer neue Zusammenh\u00e4nge auf. 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