In der Ruhe liegt die Kraft

„Ruhe“ ist im Gehirn ein relativer Zustand. Selbst wenn wir stillliegen und an nichts Besonderes denken, verbraucht das Hirn etwa ein Fünftel der vom Körper benötigten Energie für sich. Auch die Nervenzellen sind nicht still, das zeigen spontane Aktivitätsschwankungen im Magnetresonanztomografen. Sie geben Hirnforschern Hinweise darauf, dass manche Regionen selbst in diesem „Ruhezustand“ miteinander kommunizieren: Ihre Aktivität ändert sich über einen bestimmten Zeitraum in ähnlicher Weise.

Netzwerke aus solchen im Ruhezustand gekoppelten Hirnregionen sind in den letzten Jahren stark in den Fokus der Forschung gerückt. Sie sind relativ leicht zu messen, erklärt Valentin Riedl, Leiter der Forschungsgruppe Intrinsische Hirn-​Netzwerke am Klinikum rechts der Isar in München: „Die einzige Aufgabe der Probanden ist, ruhig im Scanner zu liegen.“

Viel Statistik fließt anschließend in die Auswertung: Nicht nur muss – wie stets bei der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) – die Aktivität einzelner Hirnregionen in mehreren Schritten berechnet werden. Anschließend gilt es, deren Zeitverläufe miteinander zu vergleichen. „Ein Netzwerk wird darüber definiert, dass das fMRT-​Signal in verschiedenen Regionen des Gehirns synchron schwankt“, sagt Riedl. „Die Annahme ist: Wenn weit voneinander entfernte Regionen derart synchronisiert sind, muss es zwischen ihnen Kommunikation geben.“ Diese so genannte funktionale Konnektivität kann sich mit der strukturellen Konnektivität decken, also damit, wie die direkten anatomischen Verbindungen per Nervenfaser verlaufen – sie muss es aber nicht.

Etwa ein Dutzend Ruhenetzwerke sind Forschern derzeit bekannt, die relativ konsistent in verschiedenen Studien immer wieder beschrieben werden. Die Mehrzahl dieser Netzwerke besteht aus Regionen, die auch bei spezifischen Aufgaben gemeinsam aktiv werden. So umfasste das erste Ruhenetzwerk, das der Biomediziner Bharat Biswal 1995 entdeckte, Regionen, die für gewöhnlich an der Bewegungssteuerung beteiligt sind. Auch Hirnregionen für das Sehen sind im Ruhezustand miteinander verknüpft. „Man hat auch Netzwerke für komplexere kognitive Aufgaben gefunden“, berichtet Riedl. Es sind Gruppen von Hirnregionen, die normalerweise bei Gedächtnis-​, Aufmerksamkeits– oder Orientierungsaufgaben gemeinsam aktiv sind. Riedl betont allerdings, dass „die Definition über die aufgabenbasierte Aktivierung nur grob sein kann“, – was diese Areale im Ruhezustand tun ist unklar.

Und dann gibt es das Default Mode Network. „Der Name ist wahnsinnig intelligent gewählt“, zollt Riedl dessen Entdecker Marcus Raichle von der Washington Universität in St. Luis Respekt, „weil er einen Basiszustand zu beschreiben scheint.“ Raichle hatte in einer 2001 veröffentlichten Studie mittels Positronen-​Emissions-​Tomografie den Energieverbrauch des ruhenden Gehirns untersucht. Teile von präfrontalem Cortex, Praecuneus und Gyrus cinguli fielen ihm auf, weil ihr Energieverbrauch zwar im Ruhezustand dem des restlichen Gehirns entsprach – bekamen die Probanden dann allerdings Aufgaben, verhielten sich diese Regionen sehr untypisch: Statt bei spezifischen ähnlichen Aufgaben die Aktivität zu steigern, sank diese stattdessen. Anders gesagt: Die Areale des Default-​Netzwerkes waren offenbar in „Ruhe“ besonders aktiv.

Und als Michael Greicius von der Stanford School of Medicine zwei Jahre später nachwies, dass genau diese Regionen auch funktional verknüpft sind – in Ruhe genauso wie bei einfachen Wahrnehmungsaufgaben – folgte schnell eine Welle weiterer Untersuchungen.

Schon Raichle hatte vermutet, dass das Netzwerk für eine kontinuierliche Beobachtung der Umwelt zuständig sein und diese Daten ständig auf ihre Relevanz bewerten könnte. Inzwischen wurde es auch in Bezug gestellt zum Treibenlassen der Gedanken, zu selbstbezogenem Denken – Themen, die in der kognitiven Psychologie etwa zeitgleich in den Fokus rückten, wie etwa Felicity Callard von der Durham Universität und Ko-​Autoren in einem Review von 2013 feststellen. Ja, sogar als Basis des menschlichen Bewusstseins an sich wurde das Default Mode Network diskutiert.

Doch schon früh gab es auch Stimmen, wie etwa die von Alexa Morcom von der Universität von Edinburgh in Neuroimage 2007, die eine besondere Rolle von Raichles Basiszustand des Gehirns, und damit des Default Mode Networks, bezweifelten. „Ein Default Mode Network wurde auch bei anästhesierten Affen gefunden, und ähnlich sogar bei Nagern“, begründet Valentin Riedl, dass es wohl kaum für typisch menschliche Leistungen wichtig sein könne.

Überhaupt ist bei allen Ruhenetzwerken noch völlig unklar, welche Information sie in Abwesenheit spezifischer Aufgaben verarbeiten. Ist doch die „Ruhe“ im Hirnscanner psychologisch „ein völlig unkontrollierter Zustand“, wie Riedl eingesteht. „Jeder Proband denkt dabei an irgendetwas anderes. Der eine geht vielleicht seinen Einkaufszettel durch, während der nächste über seine Probleme grübelt oder die Scan-​Impulse zählt.“ Der Forscher spricht von einem „großen kognitiven Rauschen“, das Kollegen seiner Zunft über hunderte von Probanden „rausmitteln“ müssen. Dennoch gelte für die derart ermittelten funktionalen Verknüpfungen: „Was übrigbleibt, tritt dafür konsistent auf.“

So hat etwa eine Gruppe Forscher um Malaak Moussa von der Wake Forest School of Medicine, in Winston-​Salem, North Carolina, 2012 einige der wichtigsten Ruhenetzwerke auch mit einem grundsätzlich anderen statistischen Ansatz gefunden. Diese Netzwerke wurden bisher hauptsächlich per fMRT ermittelt. Es gibt mittlerweile erste Studien, die näher an die einzelnen Nervenzellen herangehen und den fMRT-​Ergebnissen elektrophysiologische Messungen gegenüberstellen. Dabei messen die Wissenschaftler Ströme im Hirn ihrer Probanden, sei es über den methodisch jüngeren Umweg der magnetischen Felder, mit Elektroden an der Schädeloberfläche oder bei Versuchstieren auch im Gehirn selbst. Diese Methoden liefern ein deutlich direkteres Maß für das, was in den Nervenzellen vorgeht, als die von Blutfluss und Sauerstoffzufuhr abhängigen fMRT-​Werte. Doch auch anhand der Hirnströme lässt sich zum Beispiel nachvollziehen, dass etwa das Default Mode Network bei bestimmten Aufgaben seine Aktivitäten reduziert.

Unklar bleibt trotzdem, ob die statistisch ermittelten Verknüpfungen eines Ruhenetzwerks einen echten Informationsfluss abbilden. „Es kann sein, dass etwa im so genannten Aufmerksamkeits-​Netzwerk laufend aufmerksamkeitsbasierte Prozesse ablaufen“, beschreibt Valentin Riedl eine mögliche Interpretation der Daten. Auch still im Scanner liegend könne ein Proband schließlich seine Aufmerksamkeit zum Beispiel auf die Geräusche lenken. Als anderes Extrem sieht er die Möglichkeit, dass die Verknüpfungen innerhalb eines Ruhenetzwerks nur Ausdruck eines Synchronisationsmodus sind, „in dem Regionen, die viel zusammenarbeiten, sich einen Takt setzen, der keinen Inhalt hätte.“

Andere Forscher gestehen den Ruhenetzwerken mehr Aussagekraft zu. Gerhard Roth hat einmal formuliert, dass das Gehirn überwiegend mit sich selbst beschäftigt sei. Im visuellen System zum Beispiel entstammen unter zehn Prozent der Aktivität der Retina, der Rest entfällt auf interne Verarbeitung. Entsprechend vermutet Andreas Engel vom Universitätsklinikum Eppendorf in Hamburg, dass Ruhenetzwerke eher die eigenen, inneren Zustände des Gehirns abbilden. Ihn fasziniert vor allem, dass diese Fluktuation von Aktivität auf allen Lernprozessen, allem Vorwissen des Gehirns basieren. Und hier ergibt sich in seinen Augen eine faszinierende Schleife, denn das Gehirn ist permanent beschäftigt mit der Vorbereitung auf das, was der Außenwelt als nächstes an Reizen wohl einfallen mag. Diese Erwartungshaltung des Gehirns entspringt eben seinem Vorwissen – das dann wieder die Wahrnehmung der Außenwelt prägt.

Lernprozesse, die sich in Ruhenetzwerken wiederspiegeln, können durchaus auch kurzfristiger Natur sein: In einer Studie von Arielle Tambini von der Universität New York und Kollegen von 2010 korrelierten stärkere funktionale Verknüpfungen zwischen Hippocampus und Cortex mit einer besseren Erinnerung an zuvor gelernte Bild-​Paare. Und Riedls eigene Gruppe konnte bei Probanden, die sie wiederholt leichten Schmerzreizen ausgesetzt hatte, vorhersagen, wie stark sie den nächsten Reiz empfinden würden – nur aus der Veränderung bestimmter funktionaler Verknüpfungen in Ruhe. „Das deutet an, dass Ruhenetzwerke einen Bezug zu Wahrnehmung und Verhalten haben.“

Und die Forschung dringt gerade auf noch kürzere Zeitskalen vor. Im Schlaf oder mit fortschreitender Betäubung „entkoppeln sich manche Netzwerke“, sagt Valentin Riedl. Darüber hinaus „gibt es Forschergruppen, die sich Zeitfenster von 30, 40 Sekunden angucken und eine sehr starke Dynamik zeigen“, sagt er. Unklar bleibt aber, was diese Dynamiken bedeuten – herauszufinden, was die Probanden gerade denken, würde sie schließlich aus dem Zustand der „Ruhe“ herausreißen.

Dem Mediziner Riedl erleichtert die Analyse von Ruhenetzwerke vor allem die Diagnostik. Funktionale Verknüpfungen seien „praktisch bei allen neuropsychologischen Erkrankungen verändert“, erklärt er. Zudem biete der Vergleich der Aktivitäten in Ruhenetzwerken bei manchen Patientengruppen viele Vorteile: Menschen mit Morbus Alzheimer etwa bräuchten keine komplexen Aufgaben lösen, sondern könnten sich einfach treiben lassen. Unabhängig von der Ergebnissen der Grundlagenforschung sind Ruhenetzwerke für Riedl in der Praxis „im Prinzip eine einfachere Möglichkeit, einen bestimmten Hirnzustand zu definieren.“

Für Grundlagenforscher wie Andreas Engel ist der Blick auf die die intrinsische Aktivität dagegen eine fast schon philosophische Angelegenheit. Denn nicht zuletzt bilden die ineinander verschachtelten Netzwerke mit ihren langen und kurzen Zeitskalen auch Gedanken ab. Gedanken in Gedanken, kleinere und größere Projekte, einen Tag, eine Woche … für Engel verbirgt sich all das in den Ruhenetzwerken des Gehirns.

zum Weiterlesen:

• Barkhof F, et al.: Resting-​State Functional MR Imaging: A New Window to the Brain. Radiology. 2014 Jul; 272 (1): 29 – 49 (Volltext)
• Morcom AM, Fletcher PC: Does the brain have a baseline? Why we should be resisting a rest. Neuroimage. 2007 Oct; 37(4): 1073 – 82. (abstract)
• Moussa MN, et al.: Consistency of Network Modules in Resting-​State fMRI Connectome Data. PLoS One. 2012; 7(8): e44428. (Volltext)