Deep Learning enthüllt Gen-Ziele und potenzielle Medikamente zur Verlangsamung des Gehirnalterungsprozesses

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Verlangsamung des Alterungsprozesses des Gehirns ist eine vielversprechende Strategie zur Prävention zahlreicher Krankheiten und zur Förderung der Langlebigkeit. Eine neue Studie, die in Science Advances veröffentlicht wurde, zeigt, wie Deep Learning genutzt werden kann, um Gen-Ziele und potenzielle Medikamente zu identifizieren, die das biologische Altern des Gehirns verlangsamen könnten.

Die Verlangsamung des Alterungsprozesses ist eine mächtige Strategie zur Prävention vieler Krankheiten und zur Förderung der Langlebigkeit. Frühere Forschungen haben gezeigt, dass die Fähigkeit, das Altern um nur 2 % zu verzögern, in weniger als einem halben Jahrhundert zu Einsparungen im Gesundheitswesen von 7,1 Billionen US-Dollar führen könnte. Im Laufe der Jahre wurde deutlich, dass das Alterungsmuster des Gehirns einen erheblichen Einfluss auf das gesamte menschliche Altern hat, da es für das erhöhte Risiko von Neurodegeneration und den Rückgang sowohl der physischen als auch der kognitiven Gesundheit verantwortlich ist.

Ein entscheidender Parameter in der Gehirngesundheitsforschung ist die Gehirnalterslücke (BAG), die den Unterschied zwischen dem geschätzten biologischen Gehirnalter einer Person und ihrem chronologischen Alter misst. Mit anderen Worten, die BAG misst, wie alt das Gehirn einer Person im Vergleich zu ihrem tatsächlichen Alter auf einem MRT oder anderen Gehirnaltermessungstechniken erscheint. Die Gehirnalterslücke ist auch ein zuverlässiger Biomarker (oder Proxy) zur Untersuchung der Gehirngesundheit. Eine größere BAG wird häufig bei Personen mit Gehirnerkrankungen wie Alzheimer, Demyelinisierung und Schizophrenie beobachtet und ist auch mit niedrigeren kognitiven Testergebnissen verbunden.

Während die Auswirkungen der BAG gut erforscht sind, bleibt die Identifizierung der Faktoren, die den Alterungsprozess des Gehirns antreiben, eine Herausforderung. Gene spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, wie das Gehirn altert. In dieser Studie verwendeten Forscher Deep-Learning-Modelle, die auf MRT-Scans, Lebensstil-Daten, Gesundheitsakten und genetischen Informationen von fast 39.000 Teilnehmern der UK Biobank trainiert wurden, um spezifische Gene zu identifizieren, die zu einer sich vergrößernden BAG beitragen.

Ihre Ergebnisse zeigten, dass sieben Gene (MAPT, TNFSF12, GZMB, SIRPB1, GNLY, NMB und C1RL) vielversprechende Ziele für die Gehirnalterung sind. Das 3D-ViT-Modell sagte das biologische Gehirnalter der Teilnehmer genau voraus, indem es wichtige Signaturen in ihren MRT-Scans analysierte. Forscher verwendeten die Saliency-Map-Analyse, eine Technik, die die einflussreichsten Bereiche in einem Bild oder Datensatz hervorhebt, um die Gehirnregionen zu identifizieren, die für die Schätzung des Gehirnalters entscheidend sind.

Die Ergebnisse wiesen auf den Linsenkern hin, eine Gehirnregion, die für kognitive Funktionen wie Aufmerksamkeit und Arbeitsgedächtnis verantwortlich ist, sowie auf den hinteren Schenkel der inneren Kapsel, der viele Teile des Gehirns mit der Großhirnrinde verbindet – der äußeren Schicht des Gehirns, die für Denken, Gedächtnis und Lernen zuständig ist. Durch die Kombination von Erkenntnissen über spezifische Gen-Ziele, mit dem Altern verbundene Gehirnregionen und bestehende klinische Studiendaten identifizierten die Forscher 13 Medikamente und Nahrungsergänzungsmittel, darunter Hydrocortison, Testosteron, Diclofenac und Metformin, die umfunktioniert werden können, um das Gehirnaltern zu verlangsamen.

Die Forscher stellten fest, dass die genetische Grundlage des Alterns, die in dieser Studie aufgedeckt wurde, die Entwicklung neuer Medikamente zur Verlangsamung des Gehirnalterns und zur Verbesserung der allgemeinen Gesundheit erleichtern kann. Die Ergebnisse dieser Studie wurden jedoch aus einer Bevölkerung einer bestimmten Region gewonnen. Weitere Forschungen müssen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen durchgeführt werden, um das wahre Ausmaß dieser Ergebnisse zu bewerten.

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