Jahrelang gingen Wissenschaftler davon aus, dass diese Organisation hauptsächlich von chemischen Signalen abhängt, die zwischen den Zellen ausgetauscht werden. Diese Signale verlieren jedoch über große Entfernungen an Stärke, was für große Strukturen wie das sich entwickelnde Gehirn eine Schwierigkeit darstellt.
Forscher des Cold Spring Harbor Laboratory haben daher einen anderen Ansatz verfolgt. Sie fragten sich, ob die Familiengeschichte der Zellen, also ihre Abstammungslinie (Linie), eine Schlüsselrolle bei ihrer Platzierung spielt. Die Idee beruht auf der Tatsache, dass Zellen mit einem gemeinsamen Vorfahren dazu neigen, im Laufe der Teilungen benachbart zu bleiben, ähnlich wie Familienmitglieder sich oft in derselben Region niederlassen.
Um diese Hypothese zu testen, entwickelte das Team zunächst ein mathematisches Modell. Dieses Modell zeigt, wie organisierte Strukturen einfach aus den Verwandtschaftsbeziehungen zwischen den Zellen entstehen können, ohne dass eine Fernkommunikation erforderlich ist. Anschließend untersuchten sie die Genexpression in sich entwickelnden Mäusegehirnen.
Die Beobachtungen an Mäusen wurden durch Experimente an Zebrafischen ergänzt, die bestätigten, dass das Modell auf Gehirne unterschiedlicher Größe anwendbar ist. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass chemische Signale und Abstammungsmechanismen gemeinsam wirken, um die Zellen an ihren richtigen Platz zu führen.
Diese Entdeckung könnte Auswirkungen über den Bereich der Neurowissenschaften hinaus haben. Sie könnte uns etwas über das Wachstum anderer Gewebe lehren, wie etwa bestimmter Tumore, bei denen sich Zellen unorganisiert vermehren. Darüber hinaus inspiriert sie die Entwicklung von Systemen der künstlichen Intelligenz, die sich selbst replizieren und Informationen von einer Generation zur nächsten weitergeben können.
Die Neurowissenschaftler verfolgten die Genexpressionsmuster in zwei benachbarten Regionen des Zebrafischgehirns, rot und blau gefärbt.
Bildnachweis: Zador lab/CSHL
Die Art und Weise, wie eine so ausgefeilte Struktur wie das Gehirn aus einer einzigen Zelle aufgebaut wird, bietet auch Forschungsansätze zum Ursprung der Intelligenz.
Die Rolle der Zelllinie bei der Gewebeorganisation
Der Begriff der Zelllinie bezeichnet die Verwandtschaftsbeziehung zwischen Zellen, die von derselben Ursprungs- oder Vorläuferzelle abstammen. Während der Entwicklung erzeugt jede Zellteilung Tochterzellen, die nicht nur das genetische Material erben, sondern nach dieser neuen Theorie auch eine positionsbezogene Information im Zusammenhang mit ihrer Abstammung.
Im Gegensatz zu chemischen Signalen, die durch das Gewebe wandern müssen, ist diese auf der Abstammung basierende Positionsinformation den Zellen innewohnend. Sie ergibt sich aus den Teilungs- und Wanderungsmustern: Zellen aus derselben Linie haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, räumlich nahe beieinander zu bleiben, während sich das Organ entwickelt. Dieser Mechanismus ermöglicht eine großräumige Organisation, ohne dass eine detaillierte zentrale Koordination erforderlich ist.
Diese Perspektive verändert unser Verständnis der Morphogenese, des Prozesses, bei dem Gewebe ihre Form annehmen. Sie zeigt, dass einfache Regeln der Abstammung und Nähe äußerst geordnete und funktionelle Strukturen wie das Gehirn aus einem sehr einfachen Ausgangszustand hervorbringen können.
Biologische Inspirationen für die künstliche Intelligenz
Die im Gehirn entdeckten Entwicklungsprinzipien, wie die Informationsweitergabe durch die Abstammungslinie, eröffnen Forschungswege für die künstliche Intelligenz. Sie sind insbesondere für den Bereich der sich selbst replizierenden und evolutiven Systeme relevant, in denen künstliche Agenten sich autonom vermehren und organisieren müssen.
In diesen Systemen geht es darum, einen Mechanismus zu integrieren, bei dem eine "Generation" von Agenten nicht nur Daten, sondern auch einen Kontext oder eine funktionelle "Position" an die nächste Generation weitergibt. Dies könnte es Netzwerken von Agenten ermöglichen, eine detaillierte und spezialisierte Organisation zu entwickeln, ohne dass jeder Einzelne explizit programmiert werden muss.
Dieser als bio-inspiriert bezeichnete Ansatz versucht, die in der Natur beobachteten effizienten Prozesse nachzuahmen. Er steht im Gegensatz zu traditionellen KI-Methoden, die oft auf einer festen Architektur und einer Zentralisierung der Entscheidungen beruhen.
Indem Informatiker untersuchen, wie das Gehirn diese Meisterleistung vollbringt, können sie robustere und anpassungsfähigere Algorithmen entwerfen. Diese Systeme könnten schließlich Aufgaben in sich verändernden oder unbekannten Umgebungen besser bewältigen, indem sie das "Wissen" ihrer Vorgänger auf verteilte Weise erben und anpassen.