"Ich versuche, die neuronalen Grundlagen dessen zu verstehen, was uns zum Lernen und zur Bewegung befähigt." So beschreibt Mackenzie W. Mathis, Professorin an der EPFL, die zentrale Frage ihrer Forschung zusammen. Die Wissenschaftlerin arbeitet zwischen den Bereichen Neurowissenschaften, Machine Learning und Ingenieurwesen. In der Praxis bringt sie unter anderem Mäusen bei, Videospiele zu spielen, und zeichnet dabei ihre Gehirnaktivität und ihr Verhalten während des Prozesses auf. Ein entscheidender Punkt ihrer Forschung ist die Entwicklung von Computeralgorithmen, die zur Analyse der gewonnenen Daten benötigt werden. Aufgrund ihrer hervorragenden Arbeit wurde ihr der Schweizer Latsis-Wissenschaftspreis 2024 verliehen. Sie fühlt sich durch diese Anerkennung, mit der sie nicht gerechnet hatte, "sehr geehrt, zumal die Preisträger eine lange und prestigeträchtige Reihe von renommierten Wissenschaftlern bilden, was die Messlatte hoch legt".
Wenn die Werkzeuge zur Beantwortung einer Frage nicht existieren, sollte man nicht die Frage ändern, sondern diese Werkzeuge schaffen.
Mackenzie W. Mathis
Aber Mackenzie W. Mathis hat nicht auf diesen Preis gewartet, um in ihrer Forschung hohe Ansprüche an sich selbst zu stellen: "Wenn die Werkzeuge zur Beantwortung einer Frage nicht existieren, sollte man nicht die Frage ändern, sondern diese Werkzeuge schaffen." Diese Formulierung trifft den Ton und passt zu ihrem wissenschaftlichen Werdegang: Die Forscherin hat sich insbesondere durch die Entwicklung von Open-Source-Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und für die Neurowissenschaften nützlich sind, in diesem Bereich einen Namen gemacht. Einer dieser Algorithmen, DeepLabCut, der 2018 in seiner ersten Version veröffentlicht wurde, ermöglicht es, Tiervideos auf so unterschiedliche Elemente wie das Zucken der Schnurrhaare einer Maus, den Galopp eines Pferdes oder die Wellenbewegungen eines Aals zu analysieren. Die Software, die von der Jury des Eric-Kandel-Preises für junge Wissenschaftler 2023 als "Durchbruch in den Biowissenschaften" bezeichnet wurde, hatte bis zum Sommer 2024 mehr als 700.000 Installationen und sorgt weiterhin für Aufsehen.
Ein Fenster zum Gehirn von Mäusen
Doch Mackenzie W. Mathis weist darauf hin, dass ihre Forschung über die Entwicklung von Computerwerkzeugen hinausgeht: "Die Menschen, die sie entwickeln, sitzen neben denen, die sie benutzen." Eine der wichtigsten Fragen, die sein Team zu lösen versucht, ist zu verstehen, wie unser Gehirn in der Lage ist, sich direkt an Veränderungen der Umgebung anzupassen. "Wenn man einen Kaffee trinkt, ändert sich das Gewicht der Tasse mit jedem Schluck, wenn das Volumen reduziert wird", legt sie dar. Dennoch nehmen wir das nicht aktiv wahr, weil unser Gehirn die Kraft unserer Muskeln anpasst, ohne überhaupt darüber nachzudenken." Diese Anpassungsfähigkeit ist beim Erlernen von motorischen Funktionen oder beim Sport noch deutlicher.Um dieses Phänomen zu untersuchen, verwendet die Forscherin Mäuse, die genetisch so verändert wurden, dass sie die Aktivierung ihrer Neuronen beobachten können, und bringt ihnen bei, Videospiele zu spielen. Die Nagetiere lernen, einen Joystick in Richtung eines bestimmten Bereichs zu steuern, um Belohnungen zu erhalten, oder durch Virtual-Reality-Welten zu navigieren, die auf einem Bildschirm angezeigt werden. Und die Umgebung wird manchmal verändert, z. B. indem externe Kräfte auf den Joystick ausgeübt werden, um zu sehen, wie sich die Tiere anpassen. Während ihrer Gaming-Sessions werden die Mäuse gefilmt und ihre neuronale Aktivität aufgezeichnet.
Neuronale Aktivität mit Verhalten verknüpfen.
An diesem Punkt kommen die Algorithmen des maschinellen Lernens, die Mackenzie W. Mathis bei der Entwicklung helfen, ins Spiel kommen. Denn um Schlussfolgerungen zu ziehen, muss man einerseits die relevanten Signale aus der Aufzeichnung der Gehirnaktivität extrahieren und andererseits quantifizierbare Daten über die genauen Bewegungen des Körpers, der Hände oder sogar der winzigen Finger der Maus haben.Diese detaillierte Verfolgung wird durch die Software DeepLabCut ermöglicht, die die Bewegungen der Tiere nachverfolgt. Die letzte Erweiterung aus dem Jahr 2024, die sogenannte Supertiermodelle enthält, erleichtert dies noch weiter. Diese automatisieren und standardisieren die Analysen für Arten, die häufig in der Verhaltensneurowissenschaft verwendet werden, wie z. B. Mäuse, wodurch die Robustheit der Ergebnisse erhöht und die Wiederverwendung von Daten zwischen verschiedenen Forschungsgruppen erleichtert wird.
Das Ziel besteht dann darin, die Aktivität der Neuronen mit den beobachteten Verhaltensweisen in Beziehung zu setzen. Zu diesem Zweck veröffentlichten die Wissenschaftlerin und ihr Team 2023 einen neuen Algorithmus namens CEBRA, mit dem sie die zugrunde liegende neuronale Dynamik des Gehirns identifizieren wollten. Dieses mathematische Modell entschlüsselt die Gehirninformationen und kann Daten von verschiedenen Tieren kombinieren. Die Forscherin und ihre Gruppe konnten es beispielsweise verwenden, um anhand von Aufzeichnungen der Neuronenaktivierung in ihren Gehirnen zu erkennen, was eine Maus sah oder wohin eine Ratte gerade lief. "In Zukunft könnte dies die Grundlage für Neuroprothesen beim Menschen schaffen, die das Sehvermögen oder die Mobilität nach einer Verletzung wiederherstellen", glaubt sie.
Die Neurowissenschaften stecken noch in den Kinderschuhen.
Während man allmählich weiß, in welchen Gehirnregionen und wann Veränderungen stattfinden, bleiben die Details über die genauen Neuronentypen und Mechanismen, die daran beteiligt sind, rätselhaft. "In den Neurowissenschaften befinden wir uns in einem prä-Newtonschen Zeitalter", ruft die Forscherin aus. Mit der künstlichen Intelligenz verstehen wir immer besser die Netzwerke, die von einigen hundert Neuronen gebildet werden. Aber allein in einer Maus gibt es 70 Millionen davon, es gibt also noch viel zu tun. Das gefällt ihm nicht: "Für mich ist die Wissenschaft nicht nur ein Job, sondern mein Leben. Und das ist ein echtes Privileg." Mit Begeisterung arbeitet sie daran, die Komplexität biologischer neuronaler Netzwerke mithilfe künstlicher Intelligenz Schritt für Schritt zu entschlüsseln.Kurze Biografie der Preisträgerin
Mackenzie W. Mathis wurde im März 1984 in Kalifornien geboren, wo sie im Central Valley, das von den Bergen der Sierra Nevada gesäumt wird, mit dem Reiten auf hohem Niveau aufwuchs. Aus dieser Zeit behält sie ihre Leidenschaft für Tiere und ihre motorischen Fähigkeiten.Zunächst studierte sie an der Universität von Oregon Naturwissenschaften, um Chirurgin zu werden. Ihr Wunsch, neue Behandlungsmethoden für neurodegenerative Erkrankungen zu finden, trieb sie jedoch in die Grundlagenforschung. Nach einigen Jahren, in denen sie sich an der Columbia University in New York den Stammzellen widmete, wechselte sie zur Systemneurowissenschaft und promovierte 2017 in Harvard. Im selben Jahr ergattert sie dort eine Position, um ihr eigenes Labor am Rowland Institute at Harvard zu eröffnen. 2020 wechselt sie an das Brain Mind Institute der EPFL, wo sie ihre Forschung als Inhaberin des Bertarelli-Stiftungslehrstuhls für integrative Neurowissenschaft fortsetzt.
Die Forscherin hat bereits zahlreiche Stipendien und Auszeichnungen erhalten, darunter den FENS EJN Young Investigator Prize 2022 und den Eric Kandel Young Neuroscientist Prize 2023, den sie gemeinsam mit Alexander Mathis, dem Mitentwickler von DeepLabCut, erhalten hat. Derzeit führt sie zwei vom SNF unterstützte Projekte durch.
Schweizerischer Latsis-Wissenschaftspreis
Der Schweizer Latsis-Wissenschaftspreis wird seit 1984 jährlich vom SNF im Auftrag der Latsis International Foundation, einer 1975 gegründeten gemeinnützigen, nicht gewinnorientierten Institution mit Sitz in Genf, verliehen. Der Preis wird an eine Wissenschaftlerin oder einen Wissenschaftler verliehen, die oder der höchstens 40 Jahre alt ist und in der Schweiz arbeitet. Der mit 100.000 Franken dotierte Preis ist eine der renommiertesten wissenschaftlichen Auszeichnungen in der Schweiz.Die Preisverleihung (zusammen mit dem Marcel-Benoist-Preis) findet am Donnerstag, den 7. November 2024 um 18.00 Uhr in Bern statt. MedienvertreterInnen können sich per E-Mail anmelden: [email protected].
