Neurowissenschaftler haben entdeckt, dass die 90 % der Hirnsignale, die typischerweise als 'Rauschen' ignoriert werden, menschliches Verhalten mit gleicher oder sogar größerer Genauigkeit vorhersagen können als die stärksten 10 % der Signale.
Die Forschung
In einer Studie, die am 17. April 2026 in Nature Human Behavior veröffentlicht wurde, analysierten Forscher der Yale School of Medicine Hirnbildgebungs- und Verhaltensdaten von über 12.000 Teilnehmern aus vier großen US-Datensätzen. Unter der Leitung von Brendan Adkinson, PhD, einem MD-PhD-Studenten im Labor des leitenden Autors Dustin Scheinost, PhD, untersuchte das Team, ob Signale, die bei der Standard-Neuroimaging-Analyse verworfen werden, bedeutungsvolle Einblicke liefern könnten.
Die Forscher ordneten alle Hirnverbindungen nach der Stärke ihres Zusammenhangs mit Verhaltensergebnissen und teilten sie in 10 sich nicht überschneidende Gruppen ein. Gruppe eins enthielt die obersten 10 % der Verbindungen – worauf sich Wissenschaftler typischerweise konzentrieren – während die Gruppen zwei bis zehn die restlichen 90 % enthielten, die normalerweise als Rauschen abgetan werden.
Das Team erstellte 10 separate Vorhersagemodelle, eines für jede Gruppe. Sie fanden heraus, dass Modelle, die niedriger eingestufte Verbindungen verwendeten (Gruppen zwei bis neun), durchweg eine ähnliche Vorhersagegenauigkeit erzielten wie Modelle, die die obersten 10 % der Verbindungen nutzten. In einigen Fällen schnitten Modelle, die auf diesen 'schwächeren' Verbindungen basierten, sogar besser ab als solche, die mit den stärksten Signalen trainiert wurden.
„Zu unserer Überraschung erreichten wir selbst dann, wenn wir die Netzwerke, auf die Menschen normalerweise zur Verhaltensvorhersage setzen, vollständig ausschlossen, fast das gleiche Genauigkeitsniveau, indem wir alles nutzten, was typischerweise übrig bleibt“, sagte Adkinson.
Warum es wichtig ist
Diese Forschung zeigt, dass prädiktive Informationen weit über Hirnverbindungen verteilt sind, anstatt nur in den stärksten Signalen konzentriert zu sein. Die Studie beweist, dass es mehrere, sich nicht überschneidende Netzwerke gibt, die dasselbe Verhalten vorhersagen können, was auf eine erhebliche Redundanz und 'funktionale Flexibilität' des Gehirns hindeutet.
Bei psychischen Erkrankungen wie Depressionen können verschiedene Personen völlig unterschiedliche neuronale Pfade nutzen, um zum gleichen Verhaltensergebnis zu gelangen. Das bedeutet, dass therapeutische Ansätze nicht darauf beschränkt sein sollten, nur die 'Top'-Netzwerke ins Visier zu nehmen. Die Konzentration auf diese übersehenen Schaltkreise könnte Durchbrüche für Patienten bringen, die gegenüber aktuellen Therapien 'behandlungsresistent' sind.
Die Ergebnisse stellen die Annahme in Frage, dass hohe statistische Stärke gleichbedeutend mit höherer biologischer Relevanz ist. Wie Adkinson anmerkt: „Viele Studien, die sich auf Techniken wie Feature Selection stützen – die das Gehirn auf einen schmalen Ausschnitt reduziert – könnten nur einen kleinen Teil der wahren Neurobiologie aufdecken, die einem bestimmten Verhalten zugrunde liegt.“
Was Sie tun können
Zu verstehen, dass Ihr Gehirn mehrere Pfade für dieselbe Funktion hat, kann verändern, wie Sie kognitive Verbesserung angehen. Wenn eine Lernmethode bei Ihnen nicht funktioniert, probieren Sie eine andere – Ihr Gehirn könnte einfach andere neuronale Verbindungen nutzen. Wenn Sie neue Fähigkeiten üben, variieren Sie Ihren Ansatz, um verschiedene Hirnnetzwerke zu aktivieren. Erkennen Sie, dass kognitive Stärken und Schwächen möglicherweise widerspiegeln, welche neuronalen Pfade Sie natürlicherweise bevorzugen, anstatt feste Grenzen darzustellen.
Quelle: Neuroscience News
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