Seit fast einem Jahrzehnt versucht ein Team von Forschern des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) herauszufinden, warum bestimmte Bilder in den Köpfen eines Menschen bestehen bleiben, während viele andere verblassen. Zu diesem Zweck machten sie sich daran, die räumlich-zeitliche Dynamik des Gehirns abzubilden, die beim Erkennen eines visuellen Bildes eine Rolle spielt. Und jetzt nutzten Wissenschaftler zum ersten Mal die kombinierten Stärken der Magnetenzephalographie (MEG), die den Zeitpunkt der Gehirnaktivität erfasst, und der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT), die aktive Gehirnregionen identifiziert, um genau zu bestimmen, wann und wo das Gehirn Prozesse verarbeitet ein unvergessliches Bild.
Ihre Open-Access-Studie wurde diesen Monat veröffentlicht in PLOS-Biologie, verwendete 78 Bildpaare, die dem gleichen Konzept entsprachen, sich jedoch in ihren Einprägsamkeitswerten unterschieden – eines war sehr einprägsam und das andere leicht zu vergessen. Diese Bilder wurden 15 Probanden gezeigt, darunter Szenen vom Skateboardfahren, Tiere in verschiedenen Umgebungen, Alltagsgegenstände wie Tassen und Stühle, Naturlandschaften wie Wälder und Strände, städtische Szenen von Straßen und Gebäuden sowie Gesichter mit unterschiedlichen Gesichtsausdrücken. Sie fanden heraus, dass ein stärker verteiltes Netzwerk von Gehirnregionen als bisher angenommen aktiv an den Kodierungs- und Erinnerungsprozessen beteiligt ist, die der Einprägsamkeit zugrunde liegen.
„Menschen neigen dazu, sich an einige Bilder besser zu erinnern als an andere, selbst wenn sie konzeptionell ähnlich sind, wie zum Beispiel verschiedene Szenen einer Person beim Skateboarden“, sagt Benjamin Lahner, MIT-Doktorand in Elektrotechnik und Informatik, CSAIL-Partner und Erstautor des Buches Studie. „Wir haben eine Gehirnsignatur der visuellen Einprägsamkeit identifiziert, die etwa 300 Millisekunden nach dem Betrachten eines Bildes entsteht und Bereiche im ventralen okzipitalen Kortex und im temporalen Kortex umfasst, die Informationen wie Farbwahrnehmung und Objekterkennung verarbeiten. Diese Signatur weist darauf hin, dass sehr einprägsame Bilder stärkere und nachhaltigere Gehirnreaktionen auslösen, insbesondere in Regionen wie dem frühen visuellen Kortex, den wir bisher bei der Gedächtnisverarbeitung unterschätzt haben.“
Während stark einprägsame Bilder etwa eine halbe Sekunde lang eine höhere und nachhaltigere Reaktion zeigen, lässt die Reaktion auf weniger einprägsame Bilder schnell nach. Diese Einsicht, führte Lahner aus, könnte unser Verständnis davon, wie Erinnerungen entstehen und fortbestehen, neu definieren. Das Team geht davon aus, dass diese Forschung Potenzial für zukünftige klinische Anwendungen birgt, insbesondere bei der Frühdiagnose und Behandlung von Gedächtnisstörungen.
Die MEG/fMRI-Fusionsmethode, die im Labor von CSAIL Senior Research Scientist Aude Oliva entwickelt wurde, erfasst geschickt die räumliche und zeitliche Dynamik des Gehirns und überwindet die traditionellen Einschränkungen der räumlichen oder zeitlichen Spezifität. Die Fusionsmethode erhielt ein wenig Hilfe von ihrem Freund des maschinellen Lernens, um die Gehirnaktivität beim Betrachten verschiedener Bilder besser untersuchen und vergleichen zu können. Sie erstellten eine „Repräsentationsmatrix“, die wie ein detailliertes Diagramm aussieht und zeigt, wie ähnlich neuronale Reaktionen in verschiedenen Gehirnregionen sind. Mithilfe dieses Diagramms konnten sie die Muster erkennen, wo und wann das Gehirn das verarbeitet, was wir sehen.
Die Auswahl der konzeptionell ähnlichen Bildpaare mit hohen und niedrigen Einprägsamkeitswerten war der entscheidende Faktor, um diese Erkenntnisse über die Einprägsamkeit zu gewinnen. Lahner erläuterte den Prozess der Aggregation von Verhaltensdaten, um Bildern Einprägsamkeitswerte zuzuweisen, wobei sie einen vielfältigen Satz von Bildern mit hoher und geringer Einprägsamkeit mit ausgewogener Darstellung in verschiedenen visuellen Kategorien kuratierten.
Trotz der erzielten Fortschritte stellt das Team einige Einschränkungen fest. Diese Arbeit kann zwar Gehirnregionen identifizieren, die signifikante Einprägsamkeitseffekte zeigen, sie kann jedoch nicht die Funktion dieser Regionen aufklären, wie sie zu einer besseren Kodierung/einem besseren Abruf aus dem Gedächtnis beiträgt.
„Das Verständnis der neuronalen Grundlagen der Einprägsamkeit eröffnet spannende Möglichkeiten für klinische Fortschritte, insbesondere bei der frühzeitigen Diagnose und Behandlung von Gedächtnisstörungen“, sagt Oliva. „Die spezifischen Gehirnsignaturen, die wir für die Einprägsamkeit identifiziert haben, könnten zu frühen Biomarkern für die Alzheimer-Krankheit und andere Demenzerkrankungen führen. Diese Forschung ebnet den Weg für neuartige Interventionsstrategien, die genau auf das neuronale Profil des Einzelnen abgestimmt sind und möglicherweise die Therapielandschaft für Gedächtnisstörungen verändern und die Patientenergebnisse erheblich verbessern.“
„Diese Ergebnisse sind aufregend, weil sie uns Einblicke in die Vorgänge im Gehirn geben, die zwischen dem Sehen und dem Speichern im Gedächtnis stattfinden“, sagt Wilma Bainbridge, Assistenzprofessorin für Psychologie an der University of Chicago, die nicht an der Studie beteiligt war. „Die Forscher hier erfassen ein kortikales Signal, das widerspiegelt, was man sich merken sollte und was frühzeitig vergessen werden kann.“
Lahner und Oliva, die außerdem Direktorin für strategisches Industrieengagement am MIT Schwarzman College of Computing, MIT-Direktorin des MIT-IBM Watson AI Lab und CSAIL-Hauptforscherin ist, schließen sich der Assistenzprofessorin der Western University, Yalda Mohsenzadeh, und der Forscherin der York University, Caitlin Mullin, an auf dem Papier. Das Team erhält ein gemeinsames Instrumentenstipendium der National Institutes of Health und ihre Arbeit wurde durch das Vannevar Bush Faculty Fellowship über ein Office of Naval Research-Stipendium, einen Preis der National Science Foundation und einen Preis der Multidisciplinary University Research Initiative über ein Army Research Office-Stipendium finanziert und das EECS MathWorks Fellowship. Ihr Artikel ist veröffentlicht in PLOS-Biologie.
