LOS ANGELES / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher der University of Southern California haben ein bahnbrechendes KI-Modell entwickelt, das Gehirnscans analysiert, um den Zusammenhang zwischen Gehirnalterung und kognitivem Verfall zu untersuchen.
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Die University of Southern California hat ein innovatives KI-Modell entwickelt, das Gehirnscans nutzt, um die Geschwindigkeit der Gehirnalterung zu messen. Diese nicht-invasive Methode analysiert Magnetresonanztomographie (MRT)-Scans und zeigt, dass beschleunigte Gehirnalterung stark mit einem erhöhten Risiko für kognitive Beeinträchtigungen korreliert. Diese Entdeckung könnte einen bedeutenden Fortschritt in der Früherkennung von neurodegenerativen Erkrankungen darstellen.
Das Modell basiert auf einem dreidimensionalen konvolutionalen neuronalen Netzwerk (3D-CNN), das MRT-Scans verwendet, um präzise die Gehirnalterung und neuroanatomische Veränderungen zu verfolgen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die das Gehirnalter nur anhand eines einzelnen Scans schätzen, vergleicht dieser Ansatz Basis- und Folge-MRT-Scans derselben Person. Dadurch wird eine genauere Bewertung der neuroanatomischen Veränderungen ermöglicht, die mit beschleunigter oder verlangsamter Alterung verbunden sind.
Ein bemerkenswertes Merkmal des 3D-CNN ist die Fähigkeit, interpretierbare Salienz-Karten zu erstellen, die die spezifischen Gehirnregionen hervorheben, die für die Bestimmung des Alterungstempos entscheidend sind. In einer Studie mit 104 kognitiv gesunden Erwachsenen und 140 Alzheimer-Patienten stimmten die Messungen der Gehirnalterungsgeschwindigkeit des Modells eng mit den Veränderungen der kognitiven Funktionstestergebnisse überein.
Andrei Irimia, Professor für Gerontologie und Neurowissenschaften an der USC, betont, dass die Raten der Gehirnalterung signifikant mit Veränderungen der kognitiven Funktion korrelieren. Ein hohes Alterungstempo des Gehirns deutet auf eine schnelle Verschlechterung der kognitiven Fähigkeiten hin, was die Bedeutung der Früherkennung unterstreicht.
Das Modell bietet das Potenzial, beschleunigte Gehirnalterung zu erkennen, bevor Symptome einer kognitiven Beeinträchtigung auftreten. Dies ist besonders relevant, da neue Alzheimer-Medikamente möglicherweise nur begrenzte Wirksamkeit zeigen, wenn die Behandlung erst nach der Entwicklung signifikanter Alzheimer-Pathologien im Gehirn beginnt.
Irimia und sein Team arbeiten daran, das Risiko für Alzheimer präziser zu schätzen. Ziel ist es, eines Tages sagen zu können, dass eine Person ein bestimmtes Risiko für Alzheimer hat, was die Entwicklung präventiver Medikamente unterstützen könnte.
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