LOS ANGELES / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-Modell, das die Geschwindigkeit der Gehirnalterung anhand von MRT-Scans misst, könnte ein bedeutendes Werkzeug zur Früherkennung von kognitivem Verfall darstellen.
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Die jüngste Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz bietet eine vielversprechende Möglichkeit, die Geschwindigkeit der Gehirnalterung zu messen und damit kognitive Beeinträchtigungen frühzeitig zu erkennen. Forscher der University of Southern California (USC) haben ein KI-Modell entwickelt, das auf der Analyse von MRT-Scans basiert und die Veränderungen im Gehirn über die Zeit hinweg verfolgt. Diese Methode ermöglicht es, die am stärksten betroffenen Gehirnregionen zu identifizieren und die Veränderungen mit der kognitiven Funktion zu korrelieren.
Die Erkenntnisse der Forscher zeigen, dass eine schnellere Gehirnalterung stark mit kognitiven Beeinträchtigungen verbunden ist. Dies deutet darauf hin, dass eine frühzeitige Intervention helfen könnte, neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer zu verhindern. Diese bahnbrechende Entwicklung könnte zu besseren Diagnosen, personalisierten Behandlungen und einer früheren Identifizierung des Alzheimer-Risikos führen.
Das KI-Modell nutzt eine dreidimensionale konvolutionale neuronale Netzwerkarchitektur, um die Gehirnalterung präzise zu messen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die auf einem einzigen MRT-Scan basieren, vergleicht dieser longitudinale Ansatz Basis- und Folge-Scans derselben Person. Dadurch können neuroanatomische Veränderungen, die mit beschleunigter oder verlangsamter Alterung verbunden sind, genauer erfasst werden.
Ein weiteres Merkmal des Modells ist die Fähigkeit, sogenannte “Salienz-Karten” zu erstellen, die die spezifischen Gehirnregionen hervorheben, die für die Bestimmung des Alterungstempos am wichtigsten sind. Diese Karten bieten wertvolle Einblicke in die neuroanatomischen Veränderungen, die mit kognitiven Funktionstests korrelieren, und könnten als frühes Biomarker für neurokognitive Beeinträchtigungen dienen.
Die Anwendung des Modells auf eine Gruppe von gesunden Erwachsenen und Alzheimer-Patienten zeigte eine enge Korrelation zwischen der berechneten Gehirnalterungsgeschwindigkeit und den Ergebnissen kognitiver Funktionstests. Dies unterstreicht das Potenzial des Modells, sowohl gesunde als auch beeinträchtigte Alterungsprozesse besser zu charakterisieren und die Wirksamkeit von Behandlungen auf individueller Basis zu bewerten.
Die Forscher sind zuversichtlich, dass das Modell dazu beitragen kann, Menschen mit einer schnelleren Gehirnalterung zu identifizieren, bevor Symptome einer kognitiven Beeinträchtigung auftreten. Dies könnte insbesondere bei der Entwicklung neuer Medikamente zur Prävention von Alzheimer von Bedeutung sein, da die Wirksamkeit bestehender Medikamente oft durch den späten Beginn der Behandlung eingeschränkt ist.
Insgesamt stellt diese Entwicklung einen wichtigen Schritt in der Nutzung von KI zur Verbesserung der Gesundheitsdiagnostik dar. Die Fähigkeit, die Gehirnalterung präzise zu messen und mit kognitiven Veränderungen zu verknüpfen, könnte die Art und Weise, wie wir neurodegenerative Erkrankungen verstehen und behandeln, grundlegend verändern.
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