Gefäßverkalkungen, Bluthochdruck, zunehmendes Alter – viele Faktoren tragen dazu bei, das Risiko einer Alzheimererkrankung zu erhöhen. Um zukünftig noch präzisere Prognosen stellen zu können, entwickelte ein amerikanisches Forschungsteam einen ausgefeilten Algorithmus, der dazu in Lage ist das genaue Alzheimerrisiko mit einer beinahe hundertprozentigen Wahrscheinlichkeit zu ermitteln.
Symptomfreie Verläufe erschweren Diagnose
„Mediziner auf der ganzen Welt versuchen das Bewusstsein für eine frühzeitige Alzheimer-Diagnose zu schärfen, die den Betroffenen eine bessere Chance auf eine Behandlung bietet“, äußert sich Studienautor Rytis Maskeliūnas von der Kaunas University of Technology zu den Hintergründen des aktuellen Forschungsprojekts. Alzheimer macht sich in den meisten Fällen durch leichte kognitive Beeinträchtigungen wie Gedächtnisverlust, Sprachstörungen oder mangelnde Orientierung bemerkbar. Diese Beschwerden leiten oftmals das erste Stadium der Demenzerkrankung ein. Dank gezieltem Einsatz der funktionellen Magnetresonanztomografie konnte bereits ermittelt werden, welche Gehirnregionen mit den beginnenden Symptomen der Erkrankung in Verbindung stehen.
Bislang stießen Fachkräfte jedoch beim frühzeitigen Untersuchungsbefund oftmals an ihre Grenzen, da die Krankheit zu Beginn häufig symptomfrei verläuft. Hierbei kommt das sogenannte Neuroimaging ins Spiel: Darunter wird ein medizinisches Verfahren verstanden, dass das menschliche Nervensystem anatomisch genau abbildet.
Fortschrittliche KI erleichtert Kategorisierung
Obwohl sich diese Verfahrensweise durch eine hohe Aussagekraft auszeichnet, erfordert die manuelle Auswertung von MRT-Aufzeichnungen nicht nur ausgeprägte Fachkenntnisse, sondern ist darüber hinaus mit einem intensiven Zeitaufwand verbunden. Um eine zeiteffiziente Diagnose zu ermöglichen, greifen Neuromediziner vermehrt auf neuartige KI-Verfahren wie das Deep Learning zurück. Bei dieser Methode handelt es sich um eine spezielle Technik zur Informationsverarbeitung, die auf der detaillierten Analyse großer Datenmengen beruht. Basierend auf vorhandenen Angaben ist es möglich, die Informationsbreite immer weiter auszubauen und mit bereits gespeicherten Daten zu verknüpfen. Dadurch entwickelt sich ein autonomer Informationsalgorithmus, der darauf konzipiert ist, Entscheidungen eigenständig abzuschätzen und je nach Datenlage abzuändern.
Werden im Verlauf dieses Verfahrens leichte kognitive Beeinträchtigungen festgestellt, muss nicht zwangsläufig eine Alzheimererkrankung vorliegen, da es sich gleichermaßen um ein Symptom einer anderweitigen Krankheit handeln könnte. Aus diesem Grund sollten derartige Abweichungen eher als ein Indikator betrachtet werden, der den Befund durch klinisches Fachpersonal erleichtert.
Fachliche Kompetenz weiterhin erforderlich
Trotz des technologischen Fortschritts appelliert das Forschungsteam an die Neurologen, sich niemals vollkommen auf einen Algorithmus zu verlassen. Das Verfahren eröffne dennoch neue medizinische Möglichkeiten aufgrund der effizienten Datenverwaltung und der umfangreichen Suchmaschinenoptimierung. Dank der maschinellen Unterstützung können Fachleute anschließend jene Fälle genauer analysieren, die das technologische Verfahren als relevant einstuft. Letztendlich würden nicht nur Patienten, sondern auch medizinische Fachkräfte aus diesen Methoden einen klaren Vorteil ziehen, da die Diagnose sowie die darauffolgende Therapie beschleunigt wird.
Effizienter Algorithmus
Im Rahmen des aktuellen Projektes kam eine Modifikation des etablierten ResNet18 zum Einsatz. Beim ursprünglichen Modell handelt es sich um ein künstliches neuronales Netz, das auf Konstrukten der Großhirnrinde basiert. Die Forscher verwendeten den ausgefeilten Entwurf, um funktionelle MRT-Aufnahmen von 138 Probanden zu klassifizieren. Die Ergebnisse wurden sechs unterschiedlichen Kategorien zugeordnet – von gesund über die Bandbreite leichter mentaler Dysfunktionen bis hin zur Alzheimererkrankung. Dank dem effizienten Konzept waren die Fachleute dazu in der Lage, alzheimertypische Beschwerden im vorliegenden Datensatz in kürzester Zeit ausfindig zu machen. Die erzielte Klassifizierungsgenauigkeit betrug 99,9 Prozent, was deutlich über dem Schnitt bereits etablierter Methoden liegt.
Bedeutender Durchbruch
„Obwohl dies nicht der erste Versuch war, den frühen Ausbruch der Alzheimerkrankheit anhand ähnlicher Daten zu diagnostizieren, ist unser größter Durchbruch die Genauigkeit des Algorithmus. Natürlich sind solch hohe Zahlen kein Indikator für die tatsächliche Leistung im wirklichen Leben, aber wir arbeiten mit medizinischen Einrichtungen zusammen, um mehr Daten zu erhalten“, erläutert Maskeliūnas. Der Forscher intendiert, den modernen Algorithmus zu einer Software weiterzuentwickeln, die über ein breites Datenspektrum von Risikogruppen verfügt. Sobald Anomalien auftreten, die in Zusammenhang mit einem vorzeitigen Alzheimerausbruch stehen, könnten spezialisierte Mediziner unmittelbar informiert werden, sodass eine angemessene Behandlung zeitgerecht in die Wege geleitet wird.
Weiterentwicklungen erwünscht
Um das progressive Modell noch effektiver zu gestalten, baut der Experte auf das europäische Prinzip des offenen Wissens, welches sicherstellt, dass wissenschaftliche Erkenntnisse von allen genutzt und weiterentwickelt werden können. Der neue Ansatz könnte zukünftig zum zentralen Bestandteil komplexerer Systeme werden, die sich auf unterschiedliche Parameter fokussieren. Dazu zählen beispielsweise Mimikerfassung, Stimmanalysen sowie die Verfolgung von Augenbewegungen. Derartige Technologien könnten schlussendlich auch zur Selbstkontrolle angewendet werden, um schweren Krankheitsverläufen rechtzeitig entgegenzuwirken.
Was meinen Sie?