Update des Julich Brain Atlas – neue Daten für Hirnmodelle
Version 3.1 des Julich Brain Atlas wurde veröffentlicht und kann kostenlos über die europäische Forschungsinfrastruktur EBRAINS heruntergeladen werden. Im Atlas hinzugekommen sind 52 neue Wahrscheinlichkeitskarten von kortikalen und subkortikalen Strukturen in einem dreidimensionalen Referenzraum. Für die Computational Neurosciences wurden zusätzlich Programmier-Schnittstellen entwickelt, die die Integration der Daten in Gehirnmodelle vereinfachen.
Der Julich Brain Atlas enthält nun zytoarchitektonische Karten von 227 Bereichen des menschlichen Gehirns, einschließlich kortikaler Bereiche und subkortikaler Kerne. Er bildet Unterschiede in der Verteilung, Dichte und Morphologie von Zellen in einem dreidimensionalen Raum in probabilistischen Karten ab, die die Variabilität zwischen einzelnen Gehirnen widerspiegeln. Es handelt sich um die bisher umfassendste und vollständigste mikrostrukturelle Karte des menschlichen Gehirns.
Die Zell- bzw. Zytoarchitektur dient als Grundlage für die räumlich genaue Verknüpfung und Annotierung von Daten auf verschiedenen Größenskalen der Gehirnorganisation. Der Julich Brain Atlas ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Forscher:innen und Mediziner:innen, der helfen soll, Bilder von einzelnen Gehirnen besser zu interpretieren. Er bildet die Grundlage für den Multilevel Human Brain Atlas auf EBRAINS, der neuroanatomische Merkmale mit Karten der molekularen Architektur, Funktion und Konnektivität über mehrere Skalen hinweg integriert.
Zur Nutzung des Atlas stehen den Wissenschaftler:innen neue digitale Werkzeuge auf der EBRAINS-Infrastruktur zur Verfügung. Die siibra-toolsuite (kurz für „software interfaces for interacting with brain atlases“) bietet neben einem im Browser verwendbaren 3D-Viewer auch besonders auf die Modeling-Community zugeschnittene Programmier-Werkzeuge wie siibra-python. So lassen sich hochaufgelöste anatomische Daten leichter in komplexe Hirnmodelle einbinden.
„Der Julich Brain Atlas stellt wichtige anatomische Daten bereit, welche für mathematische Modelle der Informationsverarbeitung im Gehirn genutzt werden können. Der Atlas stellt damit für die Computational Neuroscience Community ein interessantes Werkzeug dar.“ (Prof. Dr. Susanne Schreiber, 1. Vorsitzende des Bernstein Netzwerk Computational Neuroscience)
Alle Karten sind in den gängigen Referenzräumen Colin27, MNI152 und fsaverage verfügbar, so dass sowohl eine volumenbasierte Version mit kortikalen und subkortikalen Arealen als auch eine oberflächenbasierte Version mit kortikalen Arealen zur Verfügung steht. Darüber hinaus sind umfangreiche Metadaten enthalten, um die Bereitstellung von Daten über die EBRAINS-Infrastruktur gemäß den FAIR-Grundsätzen zu ermöglichen.
