Das Gehirn ist das komplexeste Objekt im bekannten Universum. Etwa 100 Milliarden Neuronen setzen Hunderte von Neurotransmittern und Peptiden in einer Dynamik frei, die Zeitskalen von der Mikrosekunde bis zur Lebenszeit umfasst. Angesichts dieser Komplexität können Neurobiologen produktive Karrieren damit verbringen, einen einzigen Rezeptor zu untersuchen. Könnten Psychologen den Geist produktiver verstehen, wenn sie das Gehirn ganz außer Acht ließen?
Marr (1977) schlug vor, dass mentale Prozesse auf drei Analyseebenen untersucht werden können: rechnerisch (die Ziele des Prozesses), algorithmisch (die Methode) und implementierend (die Hardware). Diese Trennung impliziert, dass die gleichen Rechenziele und Algorithmen von einem menschlichen Gehirn oder einem Computer ausgeführt werden können und dass das physikalische Medium – Neuron oder Silizium – irrelevant ist. Dieses Konzept war grundlegend für die kognitionswissenschaftliche Bewegung und hat ihren Vertretern die Erlaubnis gegeben, das Gehirn bequem zu ignorieren. Aber es wurde ernsthaft in Frage gestellt: Eine Berechnung auf hohem Niveau (z. B. die Entscheidung über den nächsten Zug in einem Schachspiel) kann auf praktisch unendlich viele Arten durchgeführt werden. Die Entwicklung eines Computermodells, das das Rechenziel erreicht, sagt wenig darüber aus, ob es dies auf die gleiche Weise tut wie ein Mensch. Die Hardware liefert entscheidende Einschränkungen für den Raum der möglichen Modelle.
Die Debatte darüber, ob wir das Gehirn studieren müssen, um den Geist zu verstehen, wird jetzt von einem Netzwerk von Tausenden von Wissenschaftlern und Gelehrten weltweit geführt. Der sich abzeichnende Konsens scheint zu sein, dass die Umsetzung wichtig ist. Interessanterweise wird die umgekehrte Frage auch von Neurobiologen gestellt – müssen wir den Geist betrachten, um das Gehirn zu verstehen? – und weitgehend und zunehmend bejaht.
Wir können viel über den Geist lernen, ohne ein Neuron von einem Astrozyten unterscheiden zu können. Wie ich mir selbst und gelegentlich auch anderen sage: „Wenn du die menschliche Leistung verstehen willst, studiere die menschliche Leistung.“ Aber Hirndaten liefern Informationen über den Geist, die sich nicht einmal aus den sorgfältigsten Verhaltensstudien ableiten lassen. Kurz gesagt, Hirndaten bieten eine physikalische Grundlage, die die unzähligen ansonsten plausiblen Modelle der Kognition einschränkt. Sie geben uns einen direkten Einblick darin, welche mentalen Prozesse ähnliche und welche unterschiedliche neurobiologische Prozesse beinhalten, so dass wir die Biologie nutzen können, um „die Natur an ihren Gelenken zu zerschneiden“ und die Struktur der mentalen Prozesse zu verstehen (Kosslyn, 1994). Die Hirnfunktion bietet auch eine gemeinsame Sprache für den direkten Vergleich und die Gegenüberstellung von Prozessen, die ansonsten „Äpfel und Birnen“ sind, wie z. B. Aufmerksamkeit und Emotion. Diese gemeinsame Sprache ist eine Grundlage für die Integration von Wissen über verschiedene Arten von Forschung – Grundlagenforschung und klinische Forschung, menschliche und nicht-menschliche Forschung.
Da die allgemeinen Einsatzmöglichkeiten von Neuroimaging bereits an anderer Stelle ausführlich erörtert wurden, konzentriere ich mich hier auf einige Beispiele dafür, wie die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) in meiner Arbeit nützlich war (siehe Jonides, Nee, & Berman, 2006). Da jede Methode ihre Grenzen hat, erörtere ich auch einige der Fallstricke, die es mit sich bringt, psychologische Rückschlüsse aus Neuroimaging-Daten zu ziehen.
Ein Nutzen für mich bestand darin, die Struktur von Emotionen und exekutiven Kontrollprozessen zu verstehen und die Art und Weise, wie die kognitive Kontrolle in emotionalen und nicht-emotionalen Situationen funktioniert. Meine Kollegen und ich haben uns gefragt: Unterscheidet sich Schmerz von negativen Emotionen wie Traurigkeit und Wut, oder handelt es sich um Varianten eines gemeinsamen Themas? In Meta-Analysen haben wir festgestellt, dass Schmerz und negative Emotionen unterschiedliche Gehirnnetzwerke aktivieren, aber Merkmale wie die Aktivität des anterioren Cingulums und des frontalen Kortex mit einer breiteren Klasse von Prozessen, einschließlich der Aufmerksamkeit, gemeinsam haben (Wager & Barrett, 2004; Wager, Reading & Jonides, 2004). Im Gegensatz dazu sind bei den verschiedenen Varianten negativer Emotionen weitgehend überlappende Netzwerke beteiligt. Schmerz scheint sich also von negativen Emotionen zu unterscheiden, aber Gemeinsamkeiten deuten darauf hin, dass sie sich zugrunde liegende Prozesse, wie z.B. erhöhte Aufmerksamkeit, teilen.
Die Frage nach der Ähnlichkeit und Unterscheidbarkeit mentaler Prozesse steht seit den Anfängen der Psychologie im Mittelpunkt, aber endgültige Antworten sind schwer zu finden. Die Schlussfolgerungen beruhen weitgehend auf Korrelationen in der Leistung bei verschiedenen Aufgaben (oder in physiologischen Reaktionen, wenn es um Emotionen geht). Leistungsdaten sind jedoch relativ informationsarm: Die Tatsache, dass zwei Aufgaben etwa gleich lange dauern, sagt wenig darüber aus, ob die Prozesse, die bei der Auswahl der Antwort eine Rolle spielen, die gleichen sind. Physiologische Reaktionen leiden unter ähnlichen Problemen der Spezifität. Die Neurobildgebung bietet eine viel reichhaltigere Informationsquelle: Wenn zwei Aufgaben die gleichen Gehirnregionen in gleichem Maße aktivieren, sind sie wahrscheinlich mit ähnlichen Prozessen verbunden. Diese Logik bietet eine Möglichkeit, die Struktur mentaler Prozesse anhand der Ähnlichkeit ihrer Hirnaktivierungsmuster zu bewerten. In einer Studie, die auf diesen Prinzipien beruht, haben wir untersucht, ob verschiedene Aufgaben der „exekutiven Kontrolle“ ein gemeinsames Gehirnsubstrat beinhalten (Wager et al., 2005). Erhebliche, sich überschneidende Aktivierungen lassen auf ein gemeinsames Netzwerk für die kontrollierte Reaktionsauswahl schließen.
Auch wenn Fragen zum Mechanismus schwieriger zu beantworten sind, kann die Neurobildgebung auch hier aufschlussreich sein. In einer fMRI-Studie über Schmerzen fanden meine Kollegen und ich heraus, dass die Erwartung einer Schmerzlinderung durch ein Placebo den frontalen Kortex und die schmerzlindernden Mechanismen im Mittelhirn aktiviert (Wager et al., 2004). Die frontale Aktivierung deutet auf ein gemeinsames Substrat für die Aufrechterhaltung des kognitiven Kontexts hin, der sowohl die wahrnehmungsbezogenen/motorischen als auch die affektiven Prozesse prägt, und die Aktivierung des Mittelhirns deutet auf die Einschaltung opioider analgetischer Systeme hin. Solche direkten Beweise für die Mechanismen, durch die sich Erwartungen auf Schmerzen auswirken, wären ohne eine Untersuchung des Gehirns nur schwer zu erbringen.
Die Studie weist auch auf einen weiteren Vorteil der Neurobildgebung hin: In Fällen, in denen Selbstberichte ungenau sein können, kann die Bildgebung konvergierende direkte Messungen der zentralen Verarbeitung eines Reizes liefern. Während Erwartungen die Schmerzberichte aus uninteressanten Gründen im Zusammenhang mit kognitiven Verzerrungen beeinflussen könnten, liefert der Nachweis, dass Erwartungen die laufende Schmerzverarbeitung beeinflussen, konvergierende Beweise dafür, dass sie die Schmerzerfahrung beeinflussen.
Ja, es gibt viele Möglichkeiten, wie Neuroimaging-Daten missbraucht oder falsch interpretiert werden können. Die groben Werte der regionalen Hirnaktivität können in einigen Fällen wenig aussagekräftig sein, was die Ähnlichkeit psychologischer Aufgaben angeht: Zwei unähnliche Aufgaben können dieselben Regionen betreffen, aber unterschiedliche Populationen von Neuronen verwenden oder unterschiedliche Muster der Konnektivität zwischen Regionen beinhalten. Zwei ähnliche Aufgaben können unterschiedliche Regionen betreffen, aber dieselbe Art von Berechnung. Neuronale Aktivität kann übersehen werden, da das beobachtete Bildgebungssignal die neuronale Aktivität nur indirekt widerspiegelt und die beobachtete Bildgebungsaktivierung für die Aufgabe nicht unbedingt erforderlich ist.
Eine der größten Fallstricke ist die Versuchung, Hirnaktivität zu beobachten und daraus Rückschlüsse auf den psychologischen Zustand zu ziehen – zum Beispiel den Abruf des episodischen Gedächtnisses aus der Aktivität des Hippocampus, Furcht aus der Aktivität der Amygdala oder visuelle Verarbeitung aus der Aktivität im „visuellen Kortex“ (Barrett & Wager, 2006; Poldrack, 2006; Wager et al, in press). Diese Schlussfolgerungen ignorieren den Umfang der Prozesse, die jeden dieser Bereiche aktivieren können, und beinhalten einen Denkfehler: „Wenn Gedächtnis, dann Hippocampus“ ist nicht dasselbe wie „Wenn Hippocampus, dann Gedächtnis“. Die Tatsache, dass nur wenige Hirnareale, einschließlich des „visuellen Kortex“, einem bestimmten Prozess gewidmet sind, bedeutet, dass die Selbsteinschätzung immer noch der Goldstandard für die Bewertung des emotionalen Erlebens und des Inhalts der Gedanken ist (Shuler & Bear, 2006). Dies ist eine ernsthafte Herausforderung für diejenigen, die zum Beispiel ihre Markenpräferenzen oder ihre politische Zugehörigkeit anhand eines Gehirnscans beurteilen möchten. (Und ist es nicht einfacher, einfach zu fragen?)
Diese Probleme sind erheblich, aber es gibt keine perfekte Methode – ein Verständnis des Geistes muss aus einer koordinierten Anstrengung hervorgehen, die konvergierende Beweise aus allen uns zur Verfügung stehenden Instrumenten nutzt. Viele der oben genannten Probleme werden durch Fortschritte bei der Datenerfassung und den Analysemethoden, durch die Anhäufung von mehr Daten über die Zuordnung zwischen Gehirnstruktur und psychologischer Funktion und durch differenziertere Ansichten darüber, welche Arten von Schlussfolgerungen plausibel sind, angegangen. Ich glaube, dass mit zunehmender Reife des Fachgebiets der Überschwang der Jugend einer besonneneren Sichtweise darüber weichen wird, wann und wie uns die Neurobildgebung Informationen über den Geist liefern kann. Was wir bereits gelernt haben, ist beachtlich, und die beschleunigte Integration in allen Bereichen führt zu immer ausgefeilteren und wahrheitsgetreueren Modellen des Geistes.
Barrett, L.F. und Wager, T.D. (2006). The structure of emotion: Evidence from neuroimaging studies. Current Directions in Psychological Science, 15, 79-83.
Jonides, J., Nee, D.E., Berman, M.G. (2006). Was hat uns die funktionelle Neurobildgebung über den Geist gesagt? So viele Beispiele, so wenig Platz. Cortex, 42, 414-427.
Kosslyn, S. M. (1994). Carving a system at its joints. In Image and Brain: The resolution of the mental imagery debate. Cambridge, MA: MIT Press.
Marr, D. und Poggio, T. (1977). From understanding computation to understanding neural circuitry. Neurosciences Res Prog Bull, 15, 470-488.
Poldrack, R.A. (2006). Können kognitive Prozesse aus Neuroimaging-Daten abgeleitet werden? Trends in Cognitive Sciences, 10, 59-63.
Shuler, M.G., Bear, M.F. (2006). Reward Timing in the Primary Visual Cortex. Science, 311, 1606-1609.
Wager, T.D. und Barrett, L.F. (2004). From affect to control: Functional specialization of the insula in motivation and regulation.
Wager, T.D., Reading S., Jonides, J. (2004). Neuroimaging studies of shifting attention: A meta-analysis. Neuroimage, 22, 1679-1693.
Wager, T.D., et al. (2005). Gemeinsame und einzigartige Komponenten der Reaktionshemmung durch fMRI. Neuroimage, 27, 323-340.
Wager, T.D. et al. (im Druck). Elements of functional neuroimaging. In J. Cacioppo and R.J. Davidson (Ed.), Handbook of Psychophysiology. Cambridge, MA: Cambridge University Press.
Wager, T.D., et al. (2004). Placebo-induzierte Veränderungen im fMRI bei der Antizipation und Erfahrung von Schmerz. Science, 303, 1162-1167.