Erster Test seiner Art kann Demenz neun Jahre vor der Diagnose vorhersagen
Zuletzt überprüft: 14.06.2024
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Forscher der Queen Mary University of London haben eine neue Methode zur Vorhersage von Demenz mit einer Genauigkeit von über 80 % und bis zu neun Jahre vor der Diagnose entwickelt. Diese neue Methode ermöglicht eine genauere Vorhersage von Demenz als Gedächtnistests oder Messungen der Gehirnschrumpfung, zwei häufig verwendete Methoden zur Diagnose von Demenz.
Das Team unter der Leitung von Professor Charles Marshall entwickelte einen prädiktiven Test durch die Analyse von funktionellen MRT-Scans (fMRI), um Veränderungen im Standardmodusnetzwerk (DMN) des Gehirns zu erkennen. Das DMN verbindet Gehirnregionen, um bestimmte kognitive Funktionen auszuführen, und ist das erste neuronale Netzwerk, das von Alzheimer betroffen ist.
Die Forscher verwendeten 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 britischer Teilnehmer, um die effektive Konnektivität zwischen zehn Gehirnregionen zu bewerten, aus denen das Default Mode Network besteht. p>
Die Forscher wiesen jedem Patienten einen Demenzwahrscheinlichkeitswert zu, basierend auf dem Grad, in dem sein effektives Konnektivitätsmuster entweder dem demenzindikativen oder dem kontrollierten Muster entsprach.
Sie verglichen diese Vorhersagen mit den in der UK Biobank gespeicherten medizinischen Daten jedes Patienten. Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell den Beginn einer Demenz bis zu neun Jahre vor der formellen Diagnose mit einer Genauigkeit von über 80 % genau vorhersagte. In Fällen, in denen die Freiwilligen später an Demenz erkrankten, konnte das Modell zudem mit einer Genauigkeit von zwei Jahren vorhersagen, wie lange es dauern würde, bis eine Diagnose gestellt wurde.
Die Forscher untersuchten auch, 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 ist, was die Annahme stützt, dass diese Veränderungen spezifisch für die Alzheimer-Krankheit sind. Sie fanden auch heraus, dass soziale Isolation wahrscheinlich das Demenzrisiko erhöht, da sie die Konnektivität im DMN beeinflusst.
Professor Charles Marshall, der das Forschungsteam am Center for Preventive Neuroscience am Wolfson Institute of Population Health der Queen Mary leitete, sagte: „Vorhersagen, wer in Zukunft an Demenz leiden wird, werden für die Entwicklung von Behandlungen von entscheidender Bedeutung sein, die den irreversiblen Verlust von Gehirnzellen verhindern können, der Demenzsymptome verursacht. Obwohl wir immer besser darin werden, Proteine im Gehirn zu identifizieren, die Alzheimer verursachen können, leben viele Menschen jahrzehntelang mit diesen Proteinen im Gehirn, ohne Demenzsymptome zu entwickeln.
„Wir hoffen, dass die von uns entwickelte Messung der Gehirnfunktion es uns ermöglicht, viel genauer zu bestimmen, ob und wann jemand an Demenz erkranken wird, sodass wir feststellen können, ob er von zukünftigen Behandlungsmethoden profitieren könnte.“
Samuel Ereira, Hauptautor und Postdoktorand im akademischen Programm des Center for Preventive Neuroscience des Wolfson Institute for Population Health, fügte hinzu: „Indem wir diese Analysen auf große Datensätze anwenden, können wir Identifizieren Sie Personen mit hohem Demenzrisiko und finden Sie auch heraus, welche Umweltfaktoren diese Menschen in Hochrisikogebiete getrieben haben.
„Es besteht ein enormes Potenzial, diese Techniken auf verschiedene neuronale Netzwerke und Populationen anzuwenden, um die Beziehung zwischen Umwelt, Neurobiologie und Krankheit sowohl bei Demenz als auch möglicherweise bei anderen neurodegenerativen Erkrankungen besser zu verstehen. FMRI ist eine nicht-invasive medizinische Bildgebungstechnik und benötigt etwa sechs Minuten, um die erforderlichen Daten auf einem MRT-Scanner zu erfassen. Daher kann es in bestehende Diagnosepfade integriert werden, insbesondere dort, wo MRT bereits verwendet wird."
Hojat Azadbakht, CEO von AINOSTICS (einem KI-Unternehmen, das mit führenden Forschungsgruppen zusammenarbeitet, um Gehirnbildgebungstechniken zur Frühdiagnose neurologischer Störungen 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, bis zu neun Jahre vor Erhalt einer klinischen Diagnose. In diesem präsymptomatischen Stadium können neue krankheitsmodifizierende Techniken den Patienten am meisten nützen.