Hirnforschung Wie nächtliche Schatten ...

Vor zwei Jahren kam heraus, dass der bereits seit zwanzig Jahren wegen Mordes einsitzende Amerikaner Brian Dugan offenbar noch ein weiteres Opfer vergewaltigt und getötet hatte. Nun forderte die Staatsanwaltschaft in Illinois die Todesstrafe. Dugan selbst bekannte sich schuldig. Doch seine Anwälte versuchten trotzdem, das Urteil abzuwenden: Mit Hirnscans wollten sie beweisen, dass ihr Mandant ein Psychopath war und seine Handlungen nicht kontrollieren konnte. Das Gericht ließ sich davon nicht überzeugen. Doch allein die Tatsache, dass Befunde aus der Hirnforschung eine juristische Rolle spielten, bot reichlich Diskussionsstoff.

Inzwischen preisen zwei Firmen in den Vereinigten Staaten sogar Lügendetektoren auf der Basis der Kernspintomographie an. Das sei die erste und einzige direkte Methode für die Wahrheitsprüfung in der Geschichte der Menschheit, schreibt das Unternehmen „No Lie MRI“ auf seiner Website. Wo aber steht die Neurowissenschaft wirklich?

Man kann ablesen, ob jemand ein Haus oder ein Gesicht betrachtet

Im vergangenen September sorgte eine Gruppe aus Berkeley für Aufsehen. Die Forscher hatten drei Probanden Videos vorgespielt und dabei deren Hirnaktivität im Tomographen verfolgt. Aus den Daten konnten sie anschließend tatsächlich einige Filmschnipsel rekonstruieren. Mit Hilfe bestimmter mathematischer Algorithmen war das zuvor schon mit statischen Bildern gelungen. Für den Laien klingt das aufregend. Wer sich jedoch die rekonstruierten Filmchen auf der Labor-Website (http://gallantlab.org/) ansieht, muss feststellen, dass die Technik noch ein recht unscharfes Abbild der Gedankenwelt liefert.

Aber es lässt sich nicht leugnen: Die Neurowissenschaftler haben in jüngster Zeit Fortschritte gemacht. Aus Hirnscanner-Daten können sie zweifelsfrei ablesen, ob jemand ein Haus oder ein Gesicht betrachtet. Auch ist es möglich, anhand der Hirnaktivität zwischen verschiedenen Erinnerungen, Emotionen oder Absichten zu unterscheiden, die eine Person im Kopf hat. „Doch das bedeutet nicht, dass man eine universelle Gedankenlesemaschine bauen kann“, sagt John-Dylan Haynes vom Bernstein Center for Computational Neuroscience in Berlin. Und er räumt ein: „Es ist schwierig, die Begeisterung für dieses Forschungsgebiet rüberzubringen, ohne falsche Vorstellungen zu wecken.“

Eine unglaubliche Datenmenge

Was fehlt eigentlich noch, um wirklich Gedanken lesen zu können? Mindestens fünf Baustellen sind noch offen. Der Reihe nach sind das Probleme bei der Auflösung der Hirnscanner, der nötigen Computertechnik, der Komplexität der Analyse-Algorithmen, beim Verständnis der Verarbeitungsprozesse im Gehirn sowie bei der Frage nach der Individualität.

Kernspintomographen messen die Hirnaktivität nur indirekt über den Sauerstoffgehalt im Blut. Anstatt etwas über einzelne Nervenzellen zu verraten, betrachtet die Technik große Zellverbünde. Detaillierte Gedanken auszulesen würde eine Methode mit wesentlich besserer räumlicher und zeitlicher Auflösung erfordern. „Die ist im Moment nicht einmal am Horizont sichtbar“, sagt Haynes. Die unzureichende Auflösung ist dabei Segen und Fluch zugleich. Zwar limitiert sie die Genauigkeit der Beobachtung, aber sie begrenzt auch die Datenmenge, die die Forscher handhaben müssen. „Wenn wir uns vorstellen, wir wüssten von allen 85 Milliarden Nervenzellen, was sie zu einem bestimmten Zeitpunkt machen, und dasselbe dann hundert Millisekunden später und wieder hundert Millisekunden später - das wäre eine unglaubliche Datenmenge“, sagt der Neurowissenschaftler.

Würde in Zukunft also irgendwann eine neue Technik mit viel besserer Auflösung entwickelt, müssten auch Speicherkapazitäten und Rechenpower der Analysecomputer ordentlich in die Höhe schnellen, um die Datenmengen auswerten zu können. Hinzu kommt, dass die Auflösung der Geräte nur ein Faktor für den Detailgehalt der rekonstruierten Gedanken ist. Ebenfalls wichtig ist die Komplexität der Algorithmen, die die Hirnaktivität in Sinnesinformationen oder Gefühle übersetzen.

Noch kennt man die Verarbeitungsprozesse im Gehirn zu wenig

„Die Idee ist ja letztlich, einen Teil des Gehirns nachzubauen“, sagt Michael Hanke, der an der Universität Magdeburg an Auswertungsmethoden feilt. Dieses virtuelle Gehirn müsste ähnlich komplex verdrahtet sein wie die echten grauen Zellen. „Aber selbst wenn man etwas baut, das die gleichen Verschaltungen wie das menschliche Gehirn hat, heißt das nicht, dass es auch dasselbe tut“, vermutet der Psychologe.

Denn selbst in einer hypothetischen Zukunft, in der Speicherplatz, Rechenpower, Hirnscanner-Auflösung und komplexe mathematische Modelle ganz nach Belieben zur Verfügung ständen, könnte man noch immer keine freien Gedanken lesen, solange man nicht wüsste, was all die möglichen Hirnaktivitätsmuster zu bedeuten haben. Hanke ist sich sicher: „Das ist der große Knackpunkt.“

Forscher können einem Algorithmus zum Beispiel beibringen, abgeleitete Hirnbilder von Kaninchen und Schlangen auseinanderzuhalten. Aber unterscheidet das Modell dann wirklich das Aussehen der beiden Tiere? Oder hat es nur gelernt, angsteinflößende von positiv besetzten Reizen zu trennen? Noch kennt man die Verarbeitungsprozesse im Gehirn zu wenig, um die gemessene Aktivität eindeutig zu interpretieren. Theoretisch ließe sich aber - wenn man genug über die Abläufe und Verschlüsselungen im Gehirn wüsste - eine Datenbank erstellen, in der typische Aktivitätsmuster für bestimmte Gedanken gespeichert sind.

Millionen Gedanken in den Griff bekommen

Allerdings stellt sich dabei ein weiteres Problem. „Menschen sind sehr kreativ darin, ganz verrückte Gedanken zu entwickeln“, sagt John-Dylan Haynes. In ihre Datenbank würden die Hirnforscher wohl kaum einen Satz wie „Mein Luftkissenfahrzeug ist voller Aale“ aufnehmen; tatsächlich kommt er in der Filmgroteske „Monty Python wunderbare Welt der Schwerkraft“ als verballhornte Übersetzung aus dem Ungarischen vor.

Wie bekommt man solche und Millionen anderer Gedanken in den Griff? Man könnte zum Beispiel Ähnlichkeitsbeziehungen nutzen. Wenn man bereits die typischen Hirnaktivitätsmuster für Gedanken an ein Fahrrad sowie an ein Auto kennt und ein neues Aktivitätsmuster finden möchte, das beiden irgendwie ähnlich ist, dann repräsentiert es womöglich ein Motorrad. „Wir müssten also nicht die Encyclopaedia Britannica von vorne bis hinten durchmessen“, veranschaulicht Haynes diese Herangehensweise. „Es reicht, wenn man ein paar Kerngedanken aufgezeichnet hat.“ Erste Hinweise für solche Ähnlichkeitsbeziehungen gebe es bereits.

Man muss den Geist nicht erst komplett entschlüsseln

Selbst wenn man auf diese Weise den Umfang einer Gedankendatenbank begrenzen könnte, läge noch eine große Hürde vor einem. Denn jedes Gehirn denkt auf seine Weise einzigartig. Ein Algorithmus, der bei einer bestimmten Person Gedanken lesen kann, funktioniert für jemand anderen noch lange nicht. Will man eine momentane Information aus der Hirnaktivität eines Menschen auslesen, muss man das Auswertungsmodell zuvor mit Daten von genau dieser Person trainieren. Dafür muss der Proband manchmal mehrere Stunden im Hirnscanner ausharren - unrealisierbar, wenn man diese Methode etwa zur Lügendetektion in Gerichtsprozessen einsetzen möchte. Einstweilen arbeiten die Neurowissenschaftler auf diesem Gebiet noch an komplizierten mathematischen Modellen, mit denen sich jedes individuelle Hirn gewissermaßen am Durchschnitt eichen ließe.

So lange wie Scanner, Auswertungsalgorithmen und unser theoretisches Verständnis vom menschlichen Gehirn noch einigermaßen im Dunkeln tappen, bleibt das Gedankenlesen mittels Kernspintomographie erst einmal Utopie. Doch muss man den Geist nicht einmal komplett entschlüsseln, um die Methode in manchen Fällen praktisch einzusetzen. Vielleicht reicht es schon, die vorhandenen Algorithmen wenigstens so weit zu verbessern, dass man mit gelähmten Patienten kommunizieren könnte. Oder testen könnte, wie viel sich im Gehirn von Wachkomapatienten abspielt.

Die Phantasie ist weit voraus

Auch außerhalb von Wissenschaft und Klinik stößt die Technik auf Interesse. Die Computerindustrie und das Publikum wären wohl begeistert, wenn sich Spiele entwickeln ließe, die der Spieler rein durch Gedankenkraft steuert. In der Werbebranche kursiert das Schlagwort vom „Neuromarketing“ als einer Methode, herauszufinden, was die wankelmütigen Konsumenten wirklich wollen. Nicht zuletzt gibt es wahrscheinlich auch einen Markt für die umstrittenen Apparate zur Lügendetektion. Der Psychologe Matthias Gamer hält die ganze Diskussion um Lügendetektion mittels Kernspintomographie allerdings für überzogen. Am Institut für Systemische Neurowissenschaften des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf untersucht auch er, wann Leute schwindeln. Nur misst er dazu keine Hirnaktivitäten, sondern autonome Körperreaktionen wie Atemfrequenz, Herzschlag und Hautleitfähigkeit. „Damit erreichen wir viel höhere Trefferquoten, als momentan mit der Kernspintomographie möglich sind“, sagt Gamer.

Lügendetektoren dieser Machart, sogenannte Polygraphen, gibt es allerdings schon seit hundert Jahren; im großen Stil wurden und werden sie in den Vereinigten Staaten eingesetzt. Doch die modernen bildgebenden Verfahren der Hirnforschung sind eben auch außerhalb der Wissenschaft stark in Mode gekommen, bunte Aktivierungskarten besitzen starke Überzeugungskraft. John-Dylan Haynes sieht zwar durchaus Potential auf diesem Gebiet, warnt jedoch davor, Marktschreiern hinterherzulaufen. „Es gibt sehr viel, über das man begeistert sein kann“, sagt er. Die Forschung hinkt der Phantasie eben meistens hinterher.