Blue Brain-prosjektet: En rekonstruksjon av hjernen

september 30, 2019
Det ambisiøse sveitsiske prosjektet kjent som "Blue Brain", jobber mot å skape den mest detaljerte digitale modellen av hjernens arkitektur og funksjon til dags dato.

Akkurat som at astrofysikere vender blikket sitt opp og vekk fra planeten vår for å oppdage hvordan verdensrommet fungerer, ser nevrovitenskapen inn i menneskekroppen for å løse alle gåtene om hjernen. Et så ambisiøst mål, en felles ambisjon blant forskere gjennom flere tiår, er nå et faktisk forskningsprosjekt. Initiativet, kalt Blue Brain-prosjektet, ble opprettet i 2005 av den sveitsiske professoren Henry Markham.

Blue Brain: Et digitalt kart av hjernen

Det er veldig karakteristisk av mennesker å tegne kart for å representere resultater fra forskning eller kunnskap generelt. Det er slik informasjon spres fra generasjon til generasjon.

På samme måte som at kart over den «nye verdenen» representerte stier og veier for et helt nytt kontinent, har Blue Brain-prosjektet som mål å bygge et digitalt kart som rekonstruerer, med så mye presisjon som dagens teknologi tillater, den menneskelige hjernens nevrale forbindelser og hvordan de fungerer. Dette kartet vil tillate forskere å utforske selv de mest avsidesliggende krokene av dette organet.

For å få en nøyaktig representasjon av den menneskelige hjernens arkitektur og funksjonelle dynamikk, setter dette prosjektet rekonstruksjonen av musehjerner som sitt utgangspunkt.

Brain Mind Institute ved École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) tok sikte på å rekonstruere, på en biologisk detaljert måte, hjernens struktur og dynamikk i mai 2005. Teknikken som brukes, kalt «reverse engineering», som vi på norsk kan kalle omvendt konstruksjon, gjør faktisk at prosjektet hovedsakelig består av simuleringer og digitale representasjoner av hjernen.

Forskerne valgte en musehjerne som en representativ base for den menneskelige hjernen (som definitivt er mye mer kompleks). De valgte den på grunn av likhetene mellom dem, på en annen skala, som en hjerne fra pattedyr.

Teknologien bak dette initiativet bruker en Blue Gene-superdatamaskin som opererer på programvaren NEURON.

Blue Brain er uten tvil et ambisiøst prosjekt.

Andre relaterte prosjekter

Videre er prosjektets empiriske grunnlag, og modellen som ble brukt som grunnmuren, begge et kart over forbindelsene mellom nevroner i hjernen kalt Connectome. Denne modellen innebærer en realistisk digital simulering av hjernens nevroner. Forskere håper dette vil bli et fullstendig leksikon av hjernens og sinnets mysterier.

Men, selvfølgelig ville et prosjekt av denne størrelsen neppe overleve lenge uten internasjonale samarbeidspartnere. Det er derfor det også har blitt opprettet andre delprosjekter, for å spesifikt støtte Blue Brain. Noen av disse prosjektene er:

  • Cajal Blue Brain-prosjektet, koordinert av CesViMa (Supercomputing and Visualization Center of Madrid).
  • Joshua Blue prosjektet av IBM, som tar sikte på å bygge datamaskiner med kunstig intelligens og programvare som etterligner den menneskelige hjernen.
  • HBP eller Human Brain-prosjektet, mange europeiske universiteter bidrar til Blue Brain med sin egen vitenskapelig og datarelatert innsats for å utforske den menneskelige hjernen gjennom dette initiativet.

Hva er forskjellene mellom Blue Brain-prosjektet og andre lignende prosjekter?

Rekonstruksjoner og simuleringer muliggjort av superdatamaskiner, lar Blue Brain presentere en radikalt ny tilnærming til forståelsen av hjerneaktivitet. De oppnår dette ved å adressere det som en struktur over flere nivåer, eller lag. Denne «lag» formen, gir rom til sinnets funksjonelle mangfold og dens uendelige kompleksitet.

Dette perspektivet muliggjør en av de minst tilgjengelige vitenskapelige utfordringene som nåværende vitenskap står overfor. Forståelsen av hjernen som et komplisert system over flere målestokker. For en jobb som denne, er slike nevrovitenskapelige simuleringer helt fundamentalt.

Den overraskende mengden detalj som nevral modellering fungerer med i dette prosjektet, vil til slutt også innebære en konstruksjon av hjernen på molekylnivå. Dette vil videre åpne dørene for nye studier av genuttrykk og, til slutt, muligheter for enestående kliniske fordeler.

Et kort blikk på prosjektets historie

  • 2005. Den første cellulære modellen ble fullført.
  • 2008. Den første kunstige cellulære neokortikale kolonnen på 10.000 celler ble bygget.
  • 2011. Blue Brain-prosjektet bygget en modell som multipliserte den tidligere modellen med 100, og når totalt en million celler.
  • 2014. Offisiell cellulær rekonstruksjon av en musehjerne.
  • 2023. Innen dette året antar Blue Brain-prosjektet at de har skapt en fullstendig rekonstruksjon av den menneskelige hjernen med totalt 100 milliarder celler.

Blue Brain prosjektet kan gi utallige fordeler for både forskning og klinisk praksis.

En bevisst innsats

I tillegg til de kliniske fordelene som en slik dyp kunnskap om hjernen vil gi, er det et endelig mål som er langt mer mystisk enn det vi kan forestille oss.

Ved å avdekke den intrikate artikuleringen av hjernens strukturer, kan forskere endelig oppnå mer enn en teoretisk kunnskap om menneskets bevissthet. En oppgave som mange av historiens største tenkere og vitenskapsmenn viet hele sine liv til.

Foreløpig, og som et forspill til de fantastiske funnene som vil komme, har Blue Brain-prosjektet publisert sitt første digitale nevrale atlas for en musehjerne i 3D. Det ble publisert i 2018. Dette atlaset tilbyr grundig informasjon om ulike typer hjerneceller. Det spesifiserer hvor mange av dem det finnes, og deres posisjon i totalt 737 ulike hjerneområder.

Å gå fra en klassisk anatomibok om hjernen med enkle tegninger, til et 3D-atlas av denne typen, er et av de største skrittene som har blitt tatt i vitenskapen igjennom menneskets historie.

  • Schonberg T, Fox CR, Poldrack RA (2011) Mind the gap: bridging economic and naturalistic risk-taking with cognitive neuroscience. Trends Cogn Sci 15: 11–19.
  • Vorhold V (2008) The neuronal substrate of risky choice: an insight into the contributions of neuroimaging to the understanding of theories on decision making under risk. Ann N Y Acad Sci 1128: 41–52.