Künstliche Intelligenz hilft Forschenden, Gehirnprozesse schneller zu verstehen und Therapien zielgerichteter zu planen. KI Anwendungen in der Neurowissenschaft reichen von der Auswertung komplexer Datensätze bis zur präzisen Diagnose am Krankenbett. Neue Studien zeigen: Algorithmen erkennen Gangstörungen, lesen Bedeutungen aus Hirnsignalen und erklären, wie Wahrnehmung im Gehirn entsteht. Auf der 2025 Society for Neuroscience stellten Forschende praktische und klinische Beispiele vor. Moderiert wurde die Runde von Christopher Rozell vom Georgia Institute of Technology. Sein Fazit: KI wird zum Zusatzmotor der Forschung und Medizin. Die Beiträge zeigen, wie KI Anwendungen in der Neurowissenschaft heute Daten ordnen, Muster erkennen und Entscheidungen stützen. Der Nutzen reicht von effizienteren Experimenten bis zu neuen Therapiepfaden.

KI Anwendungen in der Neurowissenschaft: Von Datenflut zu Diagnosen

Die vorgestellten Projekte decken den Weg von der Grundlagenforschung bis zur Klinik ab. Sie nutzen maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze, um drei zentrale Aufgaben zu lösen:

verschiedene Datentypen aus dem Gehirn zu verknüpfen

klinische Phänomene früher und objektiver zu erkennen

Modelle zu bauen, die biologische Prozesse besser nachahmen

Christopher Rozell beschrieb den aktuellen Trend als „AI plus X“: KI ergänzt jedes Fach, auch die Neurowissenschaft. Fünf Beispiele zeigen, wie das konkret aussieht.

Wie hirnähnliche Netze Wahrnehmung besser nachbilden

Marcel Oberlaender: Mehr Biologie in künstlichen Netzen

Das Gehirn vereint viele Sinneseindrücke zu einem klaren Bild der Welt. Moderne künstliche neuronale Netze (ANNs) lösen ähnliche Aufgaben, aber sie sind stark vereinfacht. Marcel Oberlaender vom Max-Planck-Institut für Neurobiologie des Verhaltens und sein Team fragten: Werden ANNs besser, wenn sie mehr echte Hirnmerkmale enthalten? Die Forschenden bauten dafür Netze, die zwei reale Eigenschaften des Gehirns berücksichtigen:

Vielfalt von Nervenzelltypen

biologischere Verschaltung der Zellen

Das Ergebnis: Diese hirnähnlichen ANNs benötigten weniger Trainingsdaten und weniger Zeit, um die gleiche Leistung zu erreichen wie Standardmodelle. Das ist ein wichtiger Hinweis. Denn es zeigt, dass biologisches Detail die Daten­effizienz steigern kann. Das hilft, Wahrnehmung und Verarbeitung im Gehirn schrittweise zu erklären. Solche Modelle können Forschende gezielt testen: Welche Zelltypen und Verbindungen sind für stabile Wahrnehmung wirklich entscheidend?

Neuronen rückwärts denken: Von der Spannung zur Kanalmischung

Roy Ben-Shalom: NeuroInverter baut den „digitalen Zwilling“

Fast alle neurologischen Krankheiten haben gestörte Erregungsleitung als Kernproblem. Patch-Clamp-Messungen zeigen, wie ein Neuron elektrisch reagiert. Sie sagen aber nicht, welche Ionenkanäle diese Reaktion erzeugen. Klassische Modelle gehen vorwärts: Sie nutzen Morphologie und Kanalanteile, um das Spannungs­muster zu berechnen. Roy Ben-Shalom von der University of California, Davis, drehte diesen Weg um. Sein Team entwickelte ein Deep-Learning-Modell namens NeuroInverter. Die KI erhält als Eingabe die Spannungsantwort einer Zelle. Als Ausgabe schätzt sie die Zusammensetzung der Ionenkanäle. Das Modell wurde an mehr als 170 verschiedenen Neuronentypen getestet und lieferte passende Vorhersagen. Ben-Shalom beschreibt das Ziel so: Aus einer einfachen Messung entsteht ein „digitaler Zwilling“ des Neurons. Dieser Zwilling spiegelt die inneren Bauteile wider. Forschende können damit Hypothesen zu Krankheitsmechanismen schneller prüfen. Zum Beispiel: Welche Kanalveränderung führt zu epileptischer Übererregung? Welche Anpassung stabilisiert die Signalweitergabe? Für Modelle von Krankheiten ist das ein großer Sprung nach vorn.

Ganganalyse per Smartphone statt Laboranlage

Trisha Kesar: Alltagsvideos erkennen Gangdefizite

Alter, Schlaganfall und Multiple Sklerose beeinträchtigen oft den Gang. Vor jeder Therapie steht die Messung. Die Klinik nutzt Bewertungen durch Fachkräfte oder teure Motion-Capture-Systeme. Beides hat Grenzen: Subjektivität auf der einen Seite, hohe Kosten und aufwendige Infrastruktur auf der anderen Seite. Trisha Kesar von der Emory University testete einen einfacheren Weg. Ihr Team analysierte Smartphone-Videos von normalem und beeinträchtigtem Gehen mit maschinellem Lernen. Das System klassifizierte klinisch relevante Gangmuster mit über 85 Prozent Genauigkeit. Der Vorteil liegt auf der Hand:

Die Aufnahme gelingt mit Geräten, die viele Menschen schon haben.

Die Auswertung ist objektiver und einheitlicher als eine reine Sichtprüfung.

Die Hürde für den Einsatz in Praxen und in der Gemeinde sinkt deutlich.

So kann die Therapie präziser starten. Ärztinnen und Therapeuten erfassen Defizite, verfolgen Fortschritte und passen Übungen an. Genau hier zeigen sich KI Anwendungen in der Neurowissenschaft von ihrer stärksten Seite: Sie bringen robuste Analytik in den Alltag der Versorgung.

Parkinson: Freezing of Gait erkennen, bevor es passiert

Jay Alberts und Paul Cantlay: Virtuelle Realität liefert Frühwarnzeichen

Bei Parkinson kann „Freezing of Gait“ (FOG) auftreten: Plötzlich bleiben die Füße wie festgeklebt. Tiefe Hirnstimulation (DBS) hilft bei vielen Symptomen, aber für FOG ist der Startzeitpunkt unklar. Das macht eine rechtzeitige Stimulation schwierig. Jay Alberts von der Cleveland Clinic und sein Team nutzten virtuelle Realität, um FOG auszulösen und zu untersuchen. Sie fanden spezifische neuronale Signaturen, die in solchen Situationen auftreten. Darauf trainierten sie ein maschinelles Lernmodell. Das Modell konnte die Wahrscheinlichkeit eines nahenden FOG-Ereignisses vorhersagen – bevor es geschah. Paul Cantlay aus dem Team betonte die Konsequenz: Mit einer solchen Vorhersage wird adaptive Stimulation möglich. Das System könnte schon eingreifen, ehe das Einfrieren beginnt. Das eröffnet neue Chancen für die Symptomkontrolle. Auch hier zeigt sich, was KI in der Klinik leisten kann: frühe Warnung, rechtzeitige Intervention, weniger Ausfälle im Alltag.

Wortbedeutungen aus Hirnaktivität lesen

Mathew Nelson: Semantik ergänzt Lautentschlüsselung

Brain-Computer-Interfaces (BCIs) geben Menschen mit schweren Behinderungen ihre Stimme zurück. Bisher konzentrierten sich viele Ansätze auf Laute und Phonetik. Das führt jedoch leicht zu Verwechslungen, wenn Wörter ähnlich klingen. Das Team um Mathew Nelson von der University of Alabama at Birmingham ging daher auf die Ebene der Bedeutung. Probandinnen und Probanden dachten an Wörter aus Kategorien wie Kleidung oder Tiere. Die Forschenden zeichneten die Hirnaktivität auf und trainierten ein Modell, das die semantische Kategorie aus dem Signal rekonstruiert. Das gelang mit 77 Prozent Genauigkeit. Der nächste Schritt ist klar formuliert: Semantik und Phonetik sollen zusammenfließen. Dann kann ein BCI nicht nur hören, wie ein Wort klingt, sondern auch, was es bedeuten soll. Das macht die Kommunikation robuster. Fehler durch ähnlich klingende Wörter nehmen ab. Für Nutzerinnen und Nutzer entsteht so ein direktes, verlässlicheres Sprachfenster.

Warum diese Beispiele wichtig sind

Die fünf Projekte zeigen ein Muster. KI senkt Hürden, beschleunigt Erkenntnisse und öffnet neue Therapiepfade. Einige zentrale Effekte:

Daten­effizienz: Hirnähnliche Netze erreichen mit weniger Daten die gleiche Leistung. Das spart Zeit und Ressourcen in der Forschung.

Rückschlusskraft: Modelle wie NeuroInverter leiten aus einer einfachen Messung auf innere Mechanismen zurück. So werden digitale Zwillinge plausibler und nützlicher.

Zugänglichkeit: Smartphone-Analysen bringen objektive Messung an Orte ohne Speziallabore. Das unterstützt flächendeckende Versorgung.

Früherkennung: Vorhersagen von FOG erlauben Interventionen, bevor Symptome ausbrechen. Das verbessert Alltag und Sicherheit von Betroffenen.

Kommunikation: Semantische Dekodierung macht BCIs verständlicher und genauer. Das erhöht die Unabhängigkeit von Patientinnen und Patienten.

Grenzen und was jetzt folgt

Keines der Systeme ist schon perfekt. Die Genauigkeit bei semantischer Dekodierung liegt derzeit bei 77 Prozent. Das ist ein starker Anfang, aber noch keine fehlerfreie Übersetzung. Die Smartphone-Ganganalyse erreicht über 85 Prozent, doch sie ersetzt nicht jede Spezialmessung. Und adaptive Stimulation gegen Freezing of Gait braucht verlässliche, individuelle Modelle und passende Technik im Alltag. Trotzdem ist der Trend eindeutig. Die Teams verfolgen klare nächste Schritte:

Mehr biologische Details in künstlichen Netzen testen, um Wahrnehmung noch präziser zu modellieren.

Digitale Zwillinge für weitere Zelltypen und Krankheitsbilder validieren.

Ganganalysen in verschiedenen Umgebungen prüfen, um robuste Praxisprotokolle zu entwickeln.

Vorhersage-Modelle für FOG mit Stimulationssystemen koppeln und klinisch erproben.

Semantik, Phonetik und weitere Sprachebenen zu einem umfassenden BCI kombinieren.

Jedes Projekt zeigt, wie nah Grundlagen und Anwendung zusammenrücken. Der gemeinsame Nenner ist klar: KI ordnet die Datenflut und liefert konkrete Handlungsoptionen.

Einordnung der Beiträge

– Christopher Rozell: ordnete die Entwicklung als „AI plus X“ ein und moderierte die Diskussion beim 2025er Treffen der Society for Neuroscience. – Marcel Oberlaender: zeigte, dass ANNs mit mehr neuronaler Vielfalt und realistischen Verbindungen Wahrnehmungsaufgaben effizienter lernen. – Roy Ben-Shalom: präsentierte NeuroInverter, das aus Spannungsantworten auf die Ionenkanal-Zusammensetzung schließt und digitale Zwillinge von Neuronen ermöglicht. – Trisha Kesar: bewertete Gangbilder aus Smartphone-Videos mithilfe von ML und erreichte über 85 Prozent Genauigkeit für klinisch relevante Muster. – Jay Alberts und Paul Cantlay: nutzten VR und ML, um Freezing of Gait bei Parkinson noch vor dem Ereignis zu erkennen und adaptive Stimulation zu ermöglichen. – Mathew Nelson: entschlüsselte semantische Kategorien aus Hirnsignalen und legte die Basis, Semantik mit Phonetik für robustere BCIs zu kombinieren.

Was das für Forschung und Klinik bedeutet

Diese Beispiele sind mehr als Einzelfälle. Sie markieren eine Bewegung hin zu präziseren, schnelleren und zugänglicheren Verfahren. Forschende können Hypothesen gezielt prüfen. Klinikerinnen und Kliniker erhalten objektive Messwerte ohne große Labors. Patientinnen und Patienten profitieren von früheren Warnsignalen und besseren Kommunikationshilfen. So werden KI Anwendungen in der Neurowissenschaft zum verbindenden Element. Sie überbrücken Lücken zwischen Labor und Klinik, zwischen Messung und Entscheidung, zwischen Signal und Bedeutung. Je mehr die Modelle echte biologische Strukturen berücksichtigen, desto besser passen Vorhersagen und Interventionen zur Realität des Gehirns. Am Ende steht ein klares Bild: KI ergänzt die menschliche Expertise. Sie macht Muster sichtbar, die das Auge verpasst. Sie rechnet Szenarien durch, die die Zeit am Bett nicht erlaubt. Und sie öffnet Wege, um Symptome zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten. Genau deshalb werden KI Anwendungen in der Neurowissenschaft in den nächsten Jahren Forschung, Diagnostik und Therapie weiter prägen.

(Source: https://www.the-scientist.com/ai-tools-unravel-thoughts-actions-and-neuronal-makeup-73779)

For more news: Click Here

FAQ