Netzwerke 2021 | Wie das iBehave-Netzwerk die Zukunft der Neurowissenschaften gestaltet

Die Neurowissenschaft ist heute ein stark datengetriebenes Feld. Eine gute Datenanalyse ist jedoch kein Hexenwerk – aber sie braucht Training, Austausch und Formate, in denen man voneinander lernen kann. Wie das iBehave-Netzwerk diese Herausforderungen umsetzt, beschreibt Dr. Nicholas A. Del Grosso, Neurowissenschaftler und Leiter der Technologieplattform iBOTS im Interview mit dem DLR Projektträger.

Welche Fragestellungen stehen im Zentrum von iBehave?

Wir wollen verstehen, wie zielgerichtetes Verhalten entsteht – also wie ein Organismus ein Ziel auswählt, eine Entscheidung trifft und eine Handlung ausführt. Gleichzeitig untersuchen wir, wie diese Prozesse bei neurologischen Erkrankungen verändert sind. Die Projekte verbinden Verhaltensanalysen, neuronale Aktivität, Machine Learning und Modellierung. Ein Beispiel ist die Frage, ob sich epileptische Anfälle anhand früher Verhaltensmuster vorhersagen lassen. Ein anderes Projekt vergleicht kognitive Kontrolle zwischen Mensch und Maus. Ein wichtiger Grundsatz ist dabei Offenheit: Wir entwickeln unsere Analysewerkzeuge und Pipelines so, dass sie langfristig nutzbar und leicht zu teilen sind.

In iBehave arbeiten Forschende aus 6 wissenschaftlichen Einrichtungen zusammen: Welche Erfahrungen haben Sie in der disziplinübergreifenden Zusammenarbeit gemacht? Wie wird diese Zusammenarbeit gestaltet?

Neurowissenschaft ist von Haus aus interdisziplinär – Biologie, Informatik, Medizin, Physik und Technik gehören zusammen. In iBehave arbeiten die Universität beziehungsweise die Uniklinik Bonn, das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen, das Forschungszentrum Jülich, das Max-Planck-Institut für Neurobiologie des Verhaltens, die RWTH Aachen und die Universität zu Köln Hand in Hand. Alle Expertisen existieren nicht nur nebeneinander, sondern arbeiten von Anfang an gemeinsam.

Natürlich entstehen hierbei auch technische Reibungen. Diese lassen sich produktiv aber umsetzen, wenn es die nötige Hilfestellung gibt. Genau dort setzen wir an: durch Methodencoaching, Pair Programming, und strukturierte Hilfestellung. Wir haben bisher über 150 individuelle Beratungstermine begleitet, oft als intensives Pair Programming, nicht nur als kurze Hilfestellung per E-Mail. Dazu kommen Coding Clubs, Workshops und Best-Practice-Formate, die eine gemeinsame Sprache und gemeinsame Standards schaffen. Viele technische Herausforderungen werden so zu produktiven Lernmomenten für alle Beteiligten.

Zentrales Element des Netzwerks ist unter anderem die Technologieplattform iBOTS. Wozu dient die Plattform?

iBOTS ist das technische Fundament unseres Netzwerks. Im Mittelpunkt stehen Analyse, Reproduzierbarkeit und Open Science. Wir bieten jedes Jahr rund 10 bis 15 Workshops an – von Python über Datenmanagement und Snakemake bis zu Machine Learning – und 3 bis 8 weitere Veranstaltungen. Diese Formate sind sehr praxisnah und direkt auf die Bedürfnisse der Projekte zugeschnitten. Viele Promovierende lernen dort zum ersten Mal, robuste Analysepipelines aufzubauen. Darüber hinaus entwickeln wir Tools, Dokumentationen, Vorlagen und Prototypen, die viele Gruppen wiederverwenden können. Genau für solche Aufgaben fehlt im normalen Forschungsalltag oft die Zeit.

CADRE, die andere zentrale Technologieplattform des iBehave-Netzwerks, bietet Einzelschulungen und Beratung zur Nutzung moderner Prototyping– und Fertigungstechnologien. Vom Bau kundenspezifischer Elektronik für die Datenerfassung bis hin zum Einsatz von 5-Achsen-CNC- und 3D-Druckverfahren vermittelt CADRE Forschern, wie sie mit modernsten Werkzeugen iterative Verbesserungen in allen Bereichen ihres Versuchsaufbaus erzielen können. Darüber hinaus unterhält CADRE einen kostenlos nutzbaren Makerspace, in dem Forscher ihre Projekte in ihrem eigenen Tempo weiterentwickeln können.

Wie profitiert die Forschung in den Neurowissenschaften von der Förderung im Rahmen der „Netzwerke“?

Die Förderung hat ermöglicht, technische Grundlagen und gemeinsame Infrastruktur aufzubauen, die vorher in vielen Gruppen fehlte. Zahlreiche Teams standen vor denselben Herausforderungen: komplexe Daten, verstreute Tools, wenig Zeit für reproduzierbare Workflows. Jetzt können wir diese Hürden gemeinsam angehen. Über 300 Forschende haben bereits von Schulungen und Beratungsangeboten profitiert. Die Förderung macht Open Science für viele erstmals praktisch umsetzbar und stärkt eine Forschungskultur, in der Methoden nicht an einzelne Personen gebunden sind.

Was sind die nächsten Schritte in iBehave und iBOTS?

Im Kern treiben wir drei Dinge voran.

Erstens: Wir bauen unser Trainingsangebot stark aus – praxisnah, modular und offen zugänglich. Die Inhalte reichen von Python bis Machine Learning und entstehen direkt aus über 150 realen Projektanfragen. Auf unserer neuen Website stellen wir alles mit Screencasts und Übungsdaten frei bereit.

Zweitens: Wir professionalisieren unsere Infrastruktur. Eine eigene Eventplattform soll Organisation und Materialien zentral bündeln. Unsere offen dokumentierten Analysebausteine und Pipelines werden bereits extern genutzt. Parallel entwickeln wir Masterprogramme in Neurotechnologie und Research Software Engineering, um Daten- und Softwarekompetenz fest im Curriculum zu verankern.

Drittens: Wir sichern die Zukunft von iBOTS institutionell. Wir wollen in die Data-Science-Strukturen der Universität Bonn und der Uniklinik Bonn eingebunden werden und iBOTS dauerhaft als verbindende Supportstruktur und Schnittstelle zwischen Grundlagenforschung, Klinik und Open Science etablieren.