Madrid – Forschende der Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) und des Hospital Universitario Severo Ochoa haben eine Methode entwickelt, die künstliche Intelligenz und die Analyse der nächtlichen Hirnaktivität einsetzt, um die Früherkennung von Alzheimer zu erleichtern. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift GeroScience veröffentlicht.
Die Forscher analysierten eine einzigartige Datenbank mit Polysomnographien (nächtliche Aufzeichnungen der Hirnstromaktivität) und Biomarkerdaten aus dem Liquor cerebrospinalis. Die Datenbank umfasste 42 Patientinnen und Patienten mit leichter bis mittelschwerer Alzheimer-Erkrankung sowie 58 kognitiv gesunde Kontrollpersonen.
Mithilfe von maschinellem Lernen konnten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler anhand der nächtlichen Hirnwellen gesunde Personen von Alzheimer-Patienten mit hoher Genauigkeit unterscheiden. Durch die Kombination mit Schlüssel-Biomarkern wie Beta-Amyloid (A?42), phosphoryliertem Tau (p-tau181), Gesamt-Tau (t-tau) und Neurofilament Light Chain (NfL) identifizierte der Algorithmus drei unterschiedliche biologische Subgruppen von Alzheimer-Patienten mit graduellen Unterschieden in den Biomarkerprofilen.
„Die Aufzeichnung der elektrischen Hirnaktivität im Schlaf eröffnet ein Fenster zu biologischen Prozessen, die über Jahre zu Vergesslichkeit und den typischen Symptomen der Alzheimer-Erkrankung führen können“, erläuterte die Studienleiterin Arrate Muñoz-Barrutia von der UC3M.
Die Methode könnte künftig als kostengünstiges, nicht-invasives Screening-Tool ergänzend zu Bluttests (etwa auf p-tau217) eingesetzt werden. Sie ermöglicht zudem die gleichzeitige Behandlung von Schlafstörungen, die die Krankheitsprogression beschleunigen können.
Die Forschenden betonen, dass KI nicht medizinische Untersuchungen ersetzen, sondern die Früherkennung unterstützen soll. Die Arbeit unterstreicht die Bedeutung interdisziplinärer Zusammenarbeit zwischen Neurologie, Pneumologie und Ingenieurwissenschaften.
Die Studie basiert auf einer Datenbank, die zuvor von Forschenden aus Lleida unter Federführung von Gerard Piñol Ripoll und Ferrán Barbé erstellt wurde. Sie wurde durch das Instituto de Salud Carlos III gefördert.
