Computational Neuroscience verbindet Ansätze aus den Neurowissenschaften, der Mathematik, der Physik, der Informatik und den Ingenieurwissenschaften, um zu verstehen, wie das Gehirn Informationen verarbeitet. Die Entwicklung dieser Disziplin beruht nicht nur auf wissenschaftlichen Durchbrüchen, sondern auch auf langfristiger finanzieller Förderung, spezialisierten Forschungszentren und Möglichkeiten zur interdisziplinären Zusammenarbeit.

In seinem im Oktober 2026 in Neuron veröffentlichten NeuroView-Artikel „How private foundations and governments helped build theoretical neuroscience“ zeichnet Xiao-Jing Wang (New York University, USA) die Entwicklung der theoretischen Neurowissenschaften und der Computational Neuroscience seit den 1980er-Jahren nach. In den USA gehörten dazu unter anderem die Einrichtung des ersten Graduiertenprogramms für Computational and Neural Systems am California Institute of Technology (Caltech) sowie Sommerkurse an den renommierten Einrichtungen Cold Spring Harbor Laboratory auf Long Island und dem Marine Biological Laboratory in Woods Hole. Wang, der Ende der 1980er-Jahre selbst in das Forschungsgebiet einstieg, beleuchtet in seinem Artikel die Rolle von visionären Förderern sowie Forschungseinrichtungen und Kooperationsprogrammen bei dessen Entwicklung.

Unter anderem betrachtet Wang das Bernstein Netzwerk Computational Neuroscience, welches 2004 im Rahmen einer Förderinitiative des deutschen Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) ins Leben gerufen wurde. Das Netzwerk umfasste zunächst vier Zentren in Berlin, Göttingen, Freiburg und München und wurde später um Zentren in Heidelberg-Mannheim und Tübingen erweitert. Andreas Herz (Bernstein Center for Computational Neuroscience München) erinnert sich an den äußerst kompetitiven Auswahlprozess. Ein zentrales Kriterium war, dass die Einrichtungen bereits in ihren Anträgen für die erste fünfjährige BMBF-Förderung eine langfristige Unterstützung ihrer geplanten Zentren zusichern mussten. Dazu gehörten ein eigenes Gebäude und die Verstetigung der in den Förderanträgen vorgesehenen neuen Professuren. „Die Psychologie dieses Prozesses war faszinierend“, sagt Herz. „Da niemand wusste, wie umfangreich die langfristige institutionelle Unterstützung sein musste, um mit einem Antrag erfolgreich zu sein, ist es uns gelungen, beträchtliche Investitionen unserer Universitäten zu sichern.“

Heute verbindet das Netzwerk mehr als 600 Wissenschaftler:innen aus über 20 Ländern. Mit Initiativen wie dem Valentin Braitenberg Award for Computational Neuroscience, dem Brains for Brains Nachwuchspreises und der jährlich stattfindenden Bernstein Conference fördert es den wissenschaftlichen Austausch, zeichnet herausragende Forschungsleistungen aus und unterstützt den wissenschaftlichen Nachwuchs auf diesem Gebiet. Wang hebt hervor, dass das Netzwerk dazu beigetragen hat, Deutschland als wichtigen Standort für Computational Neuroscience zu etablieren. Zudem verweist er auf Forschende, deren wissenschaftliche Laufbahn im Bernstein Netzwerk begann und die heute akademische Positionen an Einrichtungen auf der ganzen Welt einnehmen.

Ein zentrales Thema in Wangs Artikel ist die Bedeutung von guten Rahmenbedingungen, die es ermöglichen, dass theoretisch und experimentell arbeitende Forschende voneinander lernen und gemeinsame Forschungsfragen entwickeln. Spezialisierte Forschungszentren und Kooperationsprogramme bieten mehr als finanzielle Unterstützung: Sie schaffen Gemeinschaften, in denen Ideen, Methoden und Fachwissen ausgetauscht werden können. Außerdem erleichtern sie Forschenden mit einem quantitativen Hintergrund, etwa in Mathematik oder Physik, den Einstieg in die Neurowissenschaften. Gleichzeitig ermöglichen sie es experimentell arbeitenden Forschenden, computergestützte Ansätze in ihre Arbeit zu integrieren. Dieser Austausch ist eine wesentliche Voraussetzung für interdisziplinäre Forschung.

Die von Wang beschriebene Geschichte zeigt auch, warum langfristige Investitionen in die Grundlagenforschung wichtig sind. Wie er darlegt, reichen die Auswirkungen der Förderung theoretischer Neurowissenschaften weit über die Entwicklung des Forschungsgebiets selbst hinaus. Fortschritte in der Computational Neuroscience haben neue Forschungsrichtungen ermöglicht, die die grundlegende Hirnforschung mit weiterreichenden technologischen und gesellschaftlichen Herausforderungen verbinden, darunter Computational Psychiatry, Künstliche Intelligenz und Gehirn-Computer-Schnittstellen. Während sich das Forschungsgebiet weiterentwickelt, bleibt die langfristige Förderung interdisziplinärer Forschungsgemeinschaften entscheidend, um unser Verständnis des Gehirns zu vertiefen und neue wissenschaftliche Entdeckungen zu ermöglichen.