Wie lassen sich die extrem vielschichtigen Informationen über das menschliche Gehirn sinnvoll zusammenführen? Forschende untersuchen dieses komplexe Organ auf ganz unterschiedlichen Ebenen: Sie analysieren Moleküle und Zellen, erfassen Gehirnstrukturen mit bildgebenden Verfahren oder untersuchen die Verbindungen zwischen verschiedenen Hirnregionen. Die dabei entstehenden Daten sind häufig über viele Datenbanken verteilt und in unterschiedlichen Formaten wie Bildern und Tabellen gespeichert.

Genau hier setzt „siibra“ an (kurz für „Software Interfaces for Interacting with Brain Atlases“). Die Software-Suite bündelt verschiedene Hirndaten in einem gemeinsamen digitalen Atlas und macht sie für Forschende leichter zugänglich. Vorgestellt wurde die Entwicklung jetzt in der renommierten Fachzeitschrift „Nature Methods“.

Entwickelt wurde „siibra“ von einem internationalen Forschungsteam am Institut für Neurowissenschaften und Medizin am Forschungszentrum Jülich unter Federführung von Timo Dickscheid, der seit Oktober 2025 die Professur für Computer Vision am Institut für Computervisualistik der Universität Koblenz innehat. Dort dreht sich alles um die Verarbeitung von Bildern in Computern. Die komplexen Bilddaten des Atlas sind dabei ein faszinierendes Anwendungsfeld und liefern zudem Einblicke darüber, wie das Gehirn selbst visuelle Information umsetzt.

Ein gemeinsamer Zugang zu komplexen Hirndaten

Die Software besteht aus einem interaktiven 3D-Webviewer, einer Programmbibliothek und einer Online-Schnittstelle (Web-API). Damit können Forschende Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einheitlichen räumlichen Bezugssystem betrachten, kombinieren und analysieren.

Schon heute kommt „siibra“ in EBRAINS, der europäischen digitalen Forschungsplattform für Neurowissenschaften, zum Einsatz. Dort bildet die Software die technische Grundlage des Human Brain Atlas, eines umfangreichen digitalen Atlas des menschlichen Gehirns.

Von der Datensammlung zur Analyse

Eine besondere Stärke von „siibra“ besteht darin, dass es den Zugriff auf unterschiedliche Datentypen, etwa zu Zellen, Molekülen, Fasern, Funktionen und Verbindungen im Gehirn, ermöglicht. Dazu gehören insbesondere auch große Bilddaten im Giga- oder Terabyte-Bereich, die sich nicht ohne Weiteres herunterladen und lokal speichern lassen. Über „siibra“ können Daten für bestimmte Regionen gezielt abgefragt und effizient zugegriffen werden. So entstehen durchgängige Arbeitsabläufe – von der Orientierung im Atlas bis hin zu vollständig reproduzierbaren, datenbasierten Analysen.

Dadurch lassen sich wissenschaftliche Analysen einfacher nachvollziehen und wiederholen. Das erleichtert den Vergleich von Forschungsergebnissen und unterstützt die Entwicklung neuer Analyseverfahren sowie Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Präzisere Zuordnung von Hirnregionen

Da sich die Gehirne einzelner Menschen anatomisch unterscheiden, ist die genaue Zuordnung von Messdaten zu Hirnregionen oft eine Herausforderung. „siibra“ berücksichtigt solche natürlichen Unterschiede und hilft dabei, Messungen zuverlässiger einzuordnen. Das ist besonders wichtig, wenn Daten aus unterschiedlichen Untersuchungsmethoden miteinander verglichen werden.

Wie sich dieser Ansatz konkret auswirkt, zeigt eine Fallstudie zur Neubewertung von Zielregionen tiefer Hirnstimulation im Thalamus wie dem VIM – einer wichtigen Umschaltstation im Gehirn. Die erneute Bewertung bereits veröffentlichter Daten mit Hilfe von „siibra“ legt nahe, dass dieses Kerngebiet bei der Lokalisierung von Stimulationen mitunter mit Nachbargebieten verwechselt werden könnte. „siibra“ hat somit das Potential dazu beizutragen, dass solche Stimulationen präziser werden, in dem es detaillierte Karten der Mikrostruktur mit Bildgebungsdaten von Patienten verknüpft.

Blick in die Zukunft

Die Integration vormals getrennter Datensätze in ein gemeinsames räumliches Referenzsystem eröffnet neue Perspektiven, etwa für digitale Hirnmodelle, KI-gestützte Analysen und klinische Anwendungen, wie das Beispiel der Tiefenhirnstimulation verdeutlicht.

Dass diese Perspektiven umgesetzt werden können, hängt von der Verfügbarkeit und Qualität hochpräziser Hirndaten ab, mit denen „siibra“ agieren kann. Dabei wird auch eine Rolle spielen, inwiefern solche Daten global mit schnellen Zugriffsraten verfügbar sind. „siibra“ wird den Bedarfen der Wissenschaftsgemeinschaft ständig angepasst. So sind unter anderem neue KI-gestützte Analysewerkzeuge sowie die Anbindung an weitere internationale Datenplattformen geplant.

Hier geht es zum Artikel in der Fachzeitschrift „Nature Methods“:
https://www.nature.com/articles/s41592-026-03159-x

Zur Website zu „siibra“:
https://siibra.eu

Zur Website von EBRAINS:
https://ebrains.eu