Algorithmus – frühzeitige Alzheimer-Diagnose verzögert Krankheitsbild

Aktuell leiden in Deutschland etwa 1,6 Millionen Menschen an Demenz. Dabei sind die meisten von ihnen von der Alzheimer-Krankheit betroffen, einer Form der Demenz. Tag für Tag werden durchschnittlich 900 Neuerkrankungen festgestellt, die sich im Lauf eines Jahres auf mehr als 300.000 Demenzkranke summieren. Aufgrund der demografischen Veränderungen kommt es zu weitaus mehr Neuerkrankungen als zu Sterbefällen unter den bereits Erkrankten: Die Zahl der Demenzerkrankten nimmt kontinuierlich zu.

Alzheimer ist eine nicht heilbare Hirnerkrankung. Das Absterben von Nervenzellen im Gehirn verursacht bei Betroffenen zunehmend Gedächtnisverlust. Sie werden vergesslich, verwirrt und orientierungslos. Im Verlauf der Erkrankung verändern sich auch Persönlichkeit und Verhalten – oftmals hin zu Unruhe, Aggressivität und Depression. Urteilsvermögen und Sprachfähigkeit lassen nach. Der Verlust der Nervenzellen im Gehirn kann trotz intensiver Forschung nicht medikamentös aufgehalten werden. Einzige Abhilfe: Der Krankheitsverlauf kann verzögert, die Symptome gelindert werden.

Bereits lange bevor die Erkrankung von Ärzt:innen diagnostiziert werden kann, beginnt sich der Hirnstoffwechsel Betroffener kaum wahrnehmbar zu verändern. Forscher haben jetzt einen selbstlernenden Algorithmus darauf trainiert, die subtilen Vorzeichen der Krankheit in speziellen Scans zu erkennen. Biomarker für die Veränderungen im Hirnstoffwechsel können mit bildgebenden Verfahren sichtbar gemacht werden. Abweichungen vom gesunden Muster sind mit dem menschlichen Auge nur äußerst schwierig zu erkennen. In der Studie kalifornischer Radiologen analysierte der Algorithmus der eingesetzten künstlichen Intelligenz die Datensätze mit einer Trefferquote von 100 %. Der selbstlernende Algorithmus identifizierte Alzheimer-Patient:innen rund sechs Jahre vor dem abschließenden ärztlichen Befund. Ein enormer Zeitvorsprung, um Therapien ansetzen zu können.