Der erste Test seiner Art kann Demenz neun Jahre vor der Diagnose vorhersagen

Forscher der Queen Mary University of London haben eine neue Methode entwickelt, mit der Demenz mit einer Genauigkeit von über 80 Prozent und bis zu neun Jahre vor der Diagnose vorhergesagt werden kann. Diese neue Methode ermöglicht eine genauere Vorhersage von Demenz als Gedächtnistests oder Messungen der Hirnschrumpfung, zwei häufig verwendete Methoden zur Diagnose von Demenz.

Ein Team um Professor Charles Marshall entwickelte einen prädiktiven Test durch die Analyse funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRI), um Veränderungen im Default Mode Network (DMN) des Gehirns zu erkennen. Das DMN verbindet Hirnregionen, um bestimmte kognitive Funktionen zu erfüllen, und ist das erste neuronale Netzwerk, das von der Alzheimer-Krankheit betroffen ist.

Die Forscher nutzten fMRI-Scans von mehr als 1.100 Freiwilligen aus der UK Biobank, einer großen biomedizinischen Datenbank und Forschungsressource mit genetischen und medizinischen Informationen von einer halben Million Teilnehmern in Großbritannien, um die effektive Konnektivität zwischen den zehn Gehirnregionen zu beurteilen, die das Ruhezustandsnetzwerk bilden.

Die Forscher ordneten jedem Patienten einen Demenzwahrscheinlichkeitswert zu, der auf dem Grad basierte, in dem sein effektives Konnektivitätsmuster entweder mit dem Demenz anzeigenden Muster oder dem kontrollierten Muster übereinstimmte.

Sie verglichen diese Vorhersagen mit den in der britischen Biobank gespeicherten medizinischen Daten jedes Patienten. Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell den Beginn einer Demenz bis zu neun Jahre vor der offiziellen Diagnose mit einer Genauigkeit von über 80 % vorhersagte. In Fällen, in denen die Freiwilligen später an Demenz erkrankten, konnte das Modell auch auf zwei Jahre genau vorhersagen, wie lange es dauern würde, bis eine Diagnose gestellt wurde.

Die Forscher untersuchten außerdem, ob Veränderungen im DMN durch bekannte Risikofaktoren für Demenz verursacht werden könnten. Ihre Analyse zeigte, dass das genetische Risiko für Alzheimer stark mit Veränderungen der Konnektivität im DMN verbunden war, was die Annahme stützt, dass diese Veränderungen spezifisch für die Alzheimer-Krankheit sind. Sie fanden außerdem heraus, dass soziale Isolation durch ihre Auswirkungen auf die Konnektivität im DMN wahrscheinlich das Demenzrisiko erhöht.

Professor Charles Marshall, Leiter des Forschungsteams am Zentrum für Präventive Neurowissenschaften des Wolfson Institute of Population Health der Queen Mary University, sagte: „Vorhersagen, wer in Zukunft an Demenz erkranken wird, sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung von Behandlungen, die den irreversiblen Verlust von Gehirnzellen verhindern können, der die Symptome der Demenz verursacht. Obwohl wir immer besser darin werden, Proteine im Gehirn zu identifizieren, die Alzheimer verursachen können, leben viele Menschen jahrzehntelang mit diesen Proteinen in ihrem Gehirn, ohne Demenzsymptome zu entwickeln.“

„Wir hoffen, dass wir mit der von uns entwickelten Messung der Gehirnfunktion viel präziser bestimmen können, ob und wann jemand tatsächlich an Demenz erkrankt, sodass wir feststellen können, ob er von zukünftigen Behandlungen profitieren könnte.“

Samuel Ereira, Hauptautor und Postdoktorand am Center for Preventive Neuroscience des Wolfson Institute for Population Health, fügte hinzu: „Indem wir diese Analysemethoden mit großen Datensätzen verwenden, können wir diejenigen identifizieren, die ein hohes Demenzrisiko haben, und auch herausfinden, welche Umweltfaktoren diese Menschen in dieses hohe Risiko gebracht haben.“

„Das Potenzial dieser Methoden, sie auf verschiedene neuronale Netzwerke und Populationen anzuwenden, ist enorm, um die Beziehung zwischen Umwelt, Neurobiologie und Krankheit besser zu verstehen, sowohl bei Demenz als auch möglicherweise bei anderen neurodegenerativen Erkrankungen. Die fMRI ist ein nicht-invasives medizinisches Bildgebungsverfahren und benötigt etwa sechs Minuten, um die notwendigen Daten auf einem MRI-Scanner zu erfassen. Sie kann daher in bestehende Diagnosepfade integriert werden, insbesondere dort, wo MRI bereits eingesetzt wird.“

Hojat Azadbakht, CEO von AINOSTICS (einem KI-Unternehmen, das mit führenden Forschungsgruppen zusammenarbeitet, um bildgebende Verfahren für das Gehirn zur Frühdiagnose neurologischer Erkrankungen zu entwickeln), kommentierte: „Der entwickelte Ansatz hat das Potenzial, eine große klinische Lücke zu schließen, indem er einen nicht-invasiven Biomarker für Demenz liefert. In einer von einem Team der Queen Mary University veröffentlichten Studie konnten sie Menschen identifizieren, die später an Alzheimer erkrankten, und zwar bis zu neun Jahre vor der klinischen Diagnose. Gerade in diesem präsymptomatischen Stadium können neue krankheitsmodifizierende Techniken den Patienten den größten Nutzen bringen.“