Wissenschaftler finden Weg, Demenz vorherzusagen
Mithilfe einer riesigen Datenbank und künstlicher Intelligenz haben Shanghaier Wissenschaftler Biomarker im Plasma entdeckt, die Demenz vorhersagen 15 Jahre, bevor Symptome auftreten.
Die Wissenschaftler sagten, dass ihre Forschungsergebnisse eine wichtige Rolle bei der Frühintervention gesunder Erwachsener spielen könnten, bei denen ein hohes Risiko besteht, an der Störung zu erkranken.
Ein Artikel über die von Teams des Instituts für Wissenschaft und Technologie für vom Gehirn inspirierte Intelligenz der Universität Fudan und des Huashan-Krankenhauses der Universität durchgeführte Forschung wurde am 13. Februar in Nature Aging veröffentlicht.
In einem am selben Tag in Nature veröffentlichten Leitartikel hieß es, die Arbeit der Forscher sei „ein Schritt in Richtung [der Entwicklung] eines Werkzeugs, nach dem Wissenschaftler seit Jahrzehnten suchen: Bluttests das Alzheimer und andere Demenzformen bereits in einem sehr frühen, präsymptomatischen Stadium erkennen kann".
Es sei oft schwierig, Hirnerkrankungen zu diagnostizieren, sagten Ärzte. Lumbalpunktionen seien invasiv und Untersuchungen von Gehirnbildern teuer. Im Gegensatz dazu Bluttests sind bequem, nicht-invasiv und kostengünstig, sagte Cheng Wei, Co-Autor des Artikels und Forscher am Institut.
Wissenschaftler der Fudan-Universität äußerten die Hoffnung, dass Bluttests zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Demenz innerhalb von sechs Monaten im klinischen Alltag eingesetzt werden können. Die Früherkennung der Erkrankung ermöglicht frühzeitige Interventionen und bietet die Möglichkeit, das Fortschreiten der Erkrankung zu verlangsamen oder sogar aufzuhalten.
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation sind weltweit über 55 Millionen Menschen von Demenz betroffen, und diese Zahl wird voraussichtlich weiter steigen. Demenz entwickelt sich langsam, vom asymptomatischen Stadium bis hin zum voll ausgeprägten klinischen Syndrom, und kann im Laufe von zehn oder mehr Jahren auftreten.
„Wenn bei den Patienten kognitive Verhaltensprobleme auftreten, kann die Störung bereits in ein mittleres oder spätes Stadium fortgeschritten sein und der beste Zeitpunkt für eine Intervention ist bereits verstrichen“, sagt Feng Jianfeng, ein Computerbiologe am Institut der Fudan-Universität und ein weiterer Co-Autor der Studie.
Die Forscher nutzten die Hilfe der riesigen Biobank-Kohorte des Vereinigten Königreichs, die mehr als 52.600 gesunde Erwachsene umfasste und eine durchschnittliche Nachbeobachtungszeit von 14 Jahren hatte. Unter ihnen wurden 1.417 Menschen mit Demenz aller Ursachen, 691 mit Alzheimer und 285 mit vaskulärer Demenz diagnostiziert.
Bei jedem Teilnehmer wurden 1.463 Proteine im Plasma getestet, die mit dem Herzstoffwechsel, Entzündungen, der Neurologie und der Onkologie in Zusammenhang stehen. Die Forscher nutzten Überlebensassoziationsanalysen und Algorithmen des maschinellen Lernens, um eine Modellanalyse durchzuführen.
Sie entdeckten signifikante Assoziationen zwischen drei Proteinen – GFAP, NEFL und GDF15 – und dem Risiko dieser drei Demenzarten. Sie fanden außerdem heraus, dass das Protein LTBP2 bei der Entstehung der Erkrankung eine Rolle spielt.
Diese Biomarker sowie herkömmliche Risikofaktoren wie Alter, Geschlecht, Bildungsniveau und Genetik wurden verwendet, um die hohe Genauigkeit des Vorhersagemodells von über 90 Prozent zu ermöglichen.
„Unsere Studie ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie KI ein Forschungsparadigma ermöglichen kann, das die interdisziplinäre Zusammenarbeit fördert“, sagte Feng. „Mithilfe von maschinellem Lernen haben wir die Kombinationen anhand eines umfangreichen Datensatzes extrahiert und optimiert und ein proteinbasiertes Demenzvorhersagemodell mit hoher Genauigkeit entwickelt.“
Das Team konzentriert sich nun auf die Datenerhebung und Kreuzvalidierung unter den von Demenz bedrohten Bevölkerungsgruppen in China. Durch die Erhebung relevanter Daten wird das Modell zur Vorhersage des Demenzrisikos an die Merkmale der chinesischen Bevölkerung angepasst.