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Roger D. Traub

Roger D. Traub sieht Berlin als seine zweite wissenschaftliche Heimat. Vier Jahre lang war der international renommierte Wissenschaftler auf dem Gebiet der rechnergestützten Neurowissenschaften als Einstein Visiting Fellow im Exzellenzcluster NeuroCure an der Charité – Universitätsmedizin Berlin tätig.

„Berlin ist der logischste Arbeitsort für mich, mich  verbinden viele gemeinsame Interessen mit den Experten an der Charité, aber meine Frau möchte New York nicht verlassen“, sagt Traub. Als Gast von NeuroCure wird er Berlin jedoch weiterhin regelmäßige Besuche abstatten.

Die Hirnformel

Roger D. Traub setzt auf Mathematik, um das menschliche Gehirn zu verstehen. Der Neurologe und Mathematiker vom IBM Thomas J. Watson Research Center in New York entwickelt mit experimentellen Neurowissenschaftlern Computermodelle von Nervenzellen und neuronalen Schaltkreisen, um damit unter anderem die Ursachen von Epilepsie zu ergründen.

Roger D. Traub steht in der Lobby des Hotel Adina, wenige Schritte vom Berliner Hauptbahnhof entfernt. Er trägt Cordhose, Wanderschuhe und ein Jeanshemd mit Perlmutt-Knöpfen, in seiner Brusttasche steckt einen Notizblock mit drei Kugelschreibern. Er grüßt zurückhaltend, fast vorsichtig. Das Interview soll in der Hotelbar stattfinden, wo noch das Frühstücksbüffet aufgebaut ist. Traub setzt sich in einen roten Ohrensessel, der vor einem großen Fenster steht. Draußen sind die Backsteinbauten der Charité zu sehen. Seit Jahren bucht er sich hier ein Zimmer, wenn er nach Berlin kommt. Die Kellnerin bringt Wasser mit Kohlensäure.

Roger D. Traub ist Mathematiker und Neurologe, er entwickelt minutiöse Computermodelle von Nervenzellen und von Netzwerken Tausender Nervenzellen im Gehirn, um herauszufinden, wie diese funktionieren und wie die Zellen untereinander kommunizieren. Dabei arbeitet er mit experimentellen Neurowissenschaftlern der Charité – Universitätsmedizin Berlin zusammen, die Hirnaktivitäten an Hirnschnitten (in vitro) oder durch Messungen am intakten Gehirn (in vivo) erforschen. Als Einstein Visiting Fellow ist Traub in den letzten vier Jahren um die 20 Mal nach Berlin gekommen.

Denn die Berliner Experimente haben ein wichtiges Modell Traubs gestützt, das beschreibt, wie sogenannte sharp waves entstehen, also in der Hirnstromkurve „spitz“ aussehende Wellen. Sharp waves können im normalen Gehirn, aber auch in krankhaft veränderter Form bei Patienten mit Epilepsie gemessen werden. Bisher dachte man, das sharp waves ausschließlich durch Synapsen generiert werden. Doch Traubs Modell und die Experimente an der Charité legen nahe, dass zusätzlich sogenannte gap junctions eine sehr wichtige Rolle spielen. Diese Zellverbindungen befinden sich in den Fortsätzen der Nervenzellen, die elektrische Impulse im Gehirn transportieren. Falls die Annahme zutrifft, würde das neue Therapiemöglichkeiten für Epilepsie eröffnen.

Roger D. Traub klappt seinen Laptop auf und öffnet einen Power-Point-Vortrag, mit dem er Laien seine Welt erklärt. Oder zumindest eine oberflächliche Version seiner Welt. Auf dem Bildschirm erscheint die schematische Darstellung des neuronalen Schaltkreises eines Hummers, der aus nur 15 Nervenzellen besteht.

„Es ist ein bisschen wie bei einer Waschmaschine mit nur wenigen Programmen: Die Signale des Schaltkreises sorgen dafür, dass die Magenmuskeln des Hummers korrekt funktionieren und die Zähne im Magen in verschiedene Richtungen rotieren. Das System des Hummers ist so klein, dass es möglich ist, einzelne Zellen zu isolieren, ihre Eigenschaften zu definieren und die Verbindungen unter ihnen in einem Modell zu kartieren. Im Experiment kann man dann Elektroden an den Zellen anbringen und beobachten, wie diese auf künstliche Stimulierung reagieren und ein bestimmter Muskel den Befehl bekommt zu kontrahieren.“

Er schaut auf.

„Das Gleiche würde ich gerne beim menschlichen Gehirn verstehen. Da wissen wir von all dem nichts. Wir müssten bestimmte Module des Gehirns isolieren, herausnehmen und in vitro untersuchen, was nicht möglich ist. Und selbst wenn, wüssten wir mit den zellulären Informationen nichts anzufangen – es sind einfach zu viele Zellen, und wir wissen nicht, wie sie verbunden sind.“

Wird Ihnen manchmal schwindelig, wenn Sie versuchen das menschliche Gehirn zu verstehen?

Nein, meine Strategie ist, dass ich mir Teilprobleme herauspicke. Ich habe als Neurologe viel mit kranken Menschen gearbeitet und festgestellt, dass es sehr viel zu tun gibt, was für die Menschheit nützlich ist, ohne dass man das Gehirn als Ganzes verstehen muss. Wenn in unserem Kopf etwas falsch läuft, passiert das oft auf eine sehr spezifische Weise, die man zu fassen bekommen kann, um etwas Gutes zu bewirken. Wenn man stattdessen versucht, das Ganze zu verstehen, hat man schnell ein Leben verbraucht, ohne viel zu erreichen.

Haben Sie denn das Gefühl, bereits viel verstanden zu haben?

Im spezifischen Sinne schon. Unsere Arbeit hat zum Beispiel einen Beitrag dazu geleistet, dass Epilepsie anders verstanden wird, und sie hat neue Ideen hervorgebracht, wie man diese Krankheit behandeln kann. Das ist sicher nützlich. In Bezug auf das Ganze habe ich höchstens ein besseres Verständnis davon erlangt, warum es so schwierig ist, viel zu verstehen.

Der Fernseher über der Theke zeigt Nachrichten: Ein schlimmes Unwetter in New York. Traub will am Nachmittag seine Frau anrufen, um nach dem Rechten zu fragen.

Es ist also nicht möglich, dass menschliche Gehirn am Computer nachzubauen?

Mit unserem derzeitigen Verständnis noch lange nicht. Ob es prinzipiell möglich sein wird, kann ich nicht sagen. Sicherlich gibt es gewisse konstruktive Prinzipien und wenn wir die besser verstehen, könnten wir ein irgendwie geartetes Modell des Gehirns schaffen. Aber im Moment ist nicht einmal klar, welche wichtigen Details wir verstehen müssen. Es ist sehr verführerisch zu denken, dass wir einfach digitale Ideen auf das Gehirn übertragen können. Aber wir haben nur gute Beschreibungen des Gehirns als physikalischem Apparat. In Bezug auf die logische Struktur, sozusagen die Befehle und Programme, tappen wir hingegen noch vollkommen im Dunkeln und wissen noch nicht einmal, ob eine Suche danach der richtige Ansatz wäre.

Sie sagen dennoch, dass wir ohne mathematische Modelle in der Hirnforschung verloren wären – warum?

Weil sonst alles noch komplizierter wäre. Wenn man nur die Aufzeichnungen der Gehirnschwingungen aus Experimenten hätte, könnte man nicht sagen, wie diese zustande kommen oder warum sie so aussehen, wie sie aussehen. Man hätte extrem viele Einzelfakten ohne jeden Zusammenhang. Mit Modellen kann man einen Sinn hineinbringen und Annahmen treffen, die sich dann wieder experimentell überprüfen lassen und uns allmählich weiterbringen.

Welche Rolle spielt die Mathematik bei all dem?

Wenn man die Physik von Nervenzellen oder Netzwerken von Nervenzellen beschreibt und die Schwingungen simuliert, verwendet man Differentialgleichungen. Nervenzellen verhalten sich ein wenig wie nichtlineare elektrische Schaltkreise mit Widerständen und Kapazitäten. Die Nichtlinearität kommt daher, dass ihre Membrankanäle Leitwerte haben, die zeit- und spannungsabhängig sind. Der Code, den ich programmiere, löst solche Differentialgleichungen.

Traub beugt sich über seinen Laptop, klickt sich geduldig durch verzweigte Ordnerstrukturen. Dann hat er gefunden, was er zeigen will: Ein Paper, das er 2005 im „Journal of Neurophysiology“ veröffentlicht hat, es beschreibt sein größtes Modell. Über sechs Jahre lang hat er es in der Computersprache Fortran programmiert und dabei alle verfügbaren Informationen über Membraneigenheiten verschiedener Nervenzelltypen einfließen lassen. Das Ergebnis sind mehr als 35.000 Zeilen Programmcode, die viele unterschiedliche Phänomene im menschlichen Gehirn simulieren können, zum Beispiel Gamma-Schwingungen, denen beim Lernen eine wichtige Rolle zugeschrieben wird. Er hat seinem Baby den Namen „Groucho“ gegeben, nach einem Kindheitshelden, dem Komiker Groucho Marx. „Für mich ist Groucho ein mächtiges Grundlagenwerkzeug, das ich ständig nutze“, sagt Traub. „Es hat bereits mehrfach Schwingungen vorausgesagt, die im Experiment ganz ähnlich bestätigt wurden und den Experimentatoren neue Anhaltspunkte geben konnten.“

Kann es zu einer Obsession werden, immer genauere Modelle zu schaffen?

Ja, es ist eine Obsession, aber selbst wenn man es obsessiv betreibt, reicht das nicht aus, um ans Ziel zu kommen.

Das heißt, Sie sind nicht zufrieden damit, wie nah Ihre Modelle der Realität kommen?

Nein. Unser Modell zum Sharp-Wave-Mechanismus bei epileptischen Anfällen zum Beispiel ist immer noch umstritten, wir müssen es erst noch hieb- und stichfest machen. Der wichtigste Schritt dafür wären experimentelle Untersuchungen der gap junctions in epileptischem Hirngewebe. Auch Groucho wird niemals fertig sein, es muss immer weiter verbessert werden. Nach mir werden hoffentlich andere die Arbeit daran fortsetzen.

Wie können Ihre Modelle helfen, epileptische Anfälle zu verhindern?

Sie schlagen einen Mechanismus vor, um epileptische Fieberkrämpfe zu stoppen, die vor allem bei Säuglingen oder Kleinkindern auftreten. Das Modell hat gezeigt, dass bei eher saurem pH-Wert die Leitfähigkeit der gap junctions unter einen bestimmten Grenzwert fällt, wodurch die sehr schnellen – krankhaft veränderten – Schwingungen zusammenbrechen. Das wird hier an der Charité untersucht. Die betroffenen Kinder bekommen Luft mit erhöhtem Kohlendioxidanteil zum Atmen, dadurch wird der pH-Wert im Gehirn saurer und der Anfall gestoppt. Am liebsten würden wir epileptische Anfälle ganz verhindern, doch dafür gibt es zu viele unterschiedliche Arten von Epilepsie. Im Moment hoffen wir noch, dass es gemeinsame Mechanismen gibt, die allen zugrunde liegen.

Sehen Sie eigentlich Schönheit in Ihren Modellen?

Nicht wirklich, weder im Modell noch in der Biologie. Wenn man sich das Gehirn auf Molekülebene anschaut, ist es einfach nur ein furchtbares Durcheinander. Die Schönheit liegt für mich darin, dass dieses Durcheinander tatsächlich funktioniert und etwas Schönes zustande bringt.

Es war eine seltene Krankheit, die Traubs Interesse am Gehirn geweckt hat. Er war zwölf Jahre alt und lebte in Kuala Lumpur in Malaysia, wo sein Vater, ein Insektenforscher, tropische Krankheiten erforschte. Der spätere Nobelpreisträger Daniel Carleton Gajdusek, ein Freund der Familie, zeigte dem Jungen damals Fotos von Patienten aus Neu-Guinea. Sie litten an der seltenen neurologischen Kuru-Krankheit, die zu Bewegungsstörungen und krampfhaftem Lachen führt. Der junge Traub war fasziniert: Wie konnte so etwas im Gehirn entstehen? Später, in der Highschool, las er Norbert Wieners Werk zur Kybernetik aus dem Jahr 1948. Wiener behauptete, man müsse sich nicht nur in der Medizin, sondern auch in der Mathematik auskennen, um das Gehirn wirklich zu verstehen. Traub entschloss sich für diesen langen Weg. Er studierte erst Mathematik an der Princeton University und am Massachusetts Institute of Technology, dann Medizin an der University of Pennsylvania und ließ sich am New York-Presbyterian Krankenhaus zum Neurologen ausbilden. Eine Doktorarbeit in Mathematik vermied er: „Mir ging es damals nur darum, so viel Mathematik zu lernen wie erforderlich war, um die biologischen Prozesse des Gehirns zu verstehen“, sagt er. „Mathematik zu studieren, schärft das Denken, aber wenn die Gedanken zu abstrakt werden, kommen sie einem beim Nachdenken über biologische Fragen in die Quere.“

Liegt eine Entschlüsselung des Gehirns wie beim Genom in Reichweite?

Sie liegt nicht außer Reichweite für die Menschheit, aber es wird ein Langstreckenlauf. Das liegt nicht an mangelnden Computerkapazitäten, sondern daran, dass wir verstehen müssen, welche Experimente notwendig sind und welche Präparate die richtigen. Und wir müssen lernen, die richtigen Fragen zu stellen – was wollen wir wissen und was können wir zu wissen hoffen?

Welche Rolle spielt Gott in Ihren Berechnungen?

Keine.

Er lacht und sagt auf Deutsch: „Genügt das?“.

Das Frühstücksbüffet ist abgeräumt, jemand repariert die Kaffeemaschine. Gleich wird sich Traub mit Kollegen von der Charité zum Mittagessen treffen, beim Thailänder an der Ecke. Auch sein Kollege, der Einstein-Professor Dietmar Schmitz, wird dabei sein.

Ist ein Leben lang genug für einen Hirnforscher?

Meines nicht, ich bin jetzt 69. Wer heute 20 ist und sich die nächsten 50 Jahre mit dem Gehirn beschäftigt, könnte das Glück haben, viele spannende Veränderungen zu sehen. Ich selbst halte es wie Placido Domingo, der über 70 ist und immer noch singt. Auf die Frage: „Wann hören sie auf?“, sagte er: „Wenn es an der Zeit ist“. Auch ich werde weiter singen, solange ich kann. Das liegt mir in den Genen.

Interview: Mirco Lomoth

Bild: Pablo Castagnola

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