Die Neurowissenschaft ist die Gesamtheit der wissenschaftlichen Disziplinen, die das Nervensystem, insbesondere das Gehirn, in seinen strukturellen, funktionellen, evolutionären und pathologischen Aspekten untersuchen. Ziel ist es, die biologischen Mechanismen hinter kognitiven, emotionalen und Verhaltensphänomenen zu verstehen. Neurowissenschaften unterscheiden sich von den Kognitionswissenschaften durch ihren experimentellen und biologischen Ansatz und nutzen Methoden von molekular bis hin zu rechnergestützten Ansätzen sowie fortschrittliche Bildgebungs- und Modellierungstechniken.
Anwendungsfälle und Beispiele
Neurowissenschaften werden in der Grundlagenforschung zur Entschlüsselung neuronaler Schaltkreise sowie in klinischen Anwendungen wie der Diagnose und Behandlung neurodegenerativer Erkrankungen (Alzheimer, Parkinson), in der Verhaltensneurologie und der Psychiatrie eingesetzt. Sie sind auch an der Entwicklung neuronaler Prothesen, der Optimierung von Gehirn-Maschine-Schnittstellen und der Verbesserung von KI-Algorithmen, die vom Gehirn inspiriert sind, beteiligt.
Wichtige Softwaretools, Bibliotheken, Frameworks
Wichtige Werkzeuge sind Datenanalyse-Software wie MATLAB, Python (mit Bibliotheken wie MNE, Nilearn, Brainstorm), Gehirnbildgebungsplattformen wie FreeSurfer oder SPM sowie neuronale Simulationsumgebungen wie NEURON oder NEST. Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch werden ebenfalls für die Modellierung biologischer und künstlicher neuronaler Netzwerke verwendet.
Neueste Entwicklungen und Trends
Zu den aktuellen Trends gehören die verstärkte Integration von KI in die Gehirndatenanalyse, der Aufstieg multimodaler computergestützter Neurowissenschaften und das Aufkommen der Neuroethik. Gehirn-Maschine-Schnittstellen werden leistungsfähiger, und die Konnektomik (Kartierung neuronaler Verbindungen) eröffnet neue Perspektiven in Gesundheit und KI.