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Gegenüberstellung zweier Gehirne mithilfe einer Positronen-Emissions-Tomografie (PET): links im gesunden Zustand, rechts mit Alzheimer.
© picture alliance / dpa/Lutz Kracht/MPI

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Sylvaine von Liebe
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Gegenüberstellung zweier Gehirne mithilfe einer Positronen-Emissions-Tomografie (PET): links im gesunden Zustand, rechts mit Alzheimer.

Forscher der University of California in San Francisco (UCSF) haben ein Computersystem darauf trainiert, Vorzeichen einer Alzheimer-Erkrankung in medizinischen Aufnahmen frühzeitig zu erkennen. Ihr Erfolg ist verblüffend: Die Technik identifizierte die ersten Anzeichen von Alzheimer viel früher als der Mensch. Für viele Demenzkranke könnte das schon bald ein Weg zur früheren Diagnose und damit zu einer besseren Therapie sein.

Hundert Prozent Treffsicherheit bei Alzheimer

Anlass zu dieser Hoffnung gibt eine Pilotstudie, die das Team um Jae Ho Sohn durchgeführt hat und die jetzt im Fachblatt "Radiology" veröffentlicht wurde. Das grobe Fazit der Studie: Unter gewissen Voraussetzungen können Computer bestimmte Muster besser erkennen als Menschen. Möglich machen dies lernfähige Algorithmen. Belegen konnten das die US-Forscher mit den Datensätzen von mehr als 2.000 sogenannten Hirnscans von über 1.000 Alzheimer-Patienten. Mit den Datensätzen der Bilder wurden die Computersysteme darauf trainiert, Alzheimer im Frühstadium zu erkennen. Und tatsächlich: Nach dem Training diagnostizierte der Algorithmus mit einer Treffsicherheit von hundert Prozent Alzheimer richtig. Unschlagbar, selbst für erfahrene Spezialisten.

Computer erkennt Veränderungen im Gehirn besser

Ursache hierfür ist, dass es auch erfahrenen Ärzten schwer fällt, kleine Veränderungen im Gehirn zu erkennen und richtig einzuordnen. Die bildgebenden Verfahren in der Medizin werden zwar immer besser - so können heute selbst kleinste Verschiebungen im Hirnstoffwechsel mithilfe einer Positronen-Emissions-Tomografie (PET) sichtbar gemacht werden - trotzdem gelingt es auch erfahrenen Medizinern oft nicht, die für Frühstadien von Alzheimer typischen Veränderungen zu erkennen.

Häufig wird Alzheimer daher von Ärzten erst dann diagnostiziert, wenn sich die ersten Symptome zeigen. Computersysteme sind hier klar im Vorteil, wie die aktuelle Studie der Forscher aus San Francisco gezeigt hat: Das System der US-Forscher konnte auch Alzheimer-Fälle anhand von Aufnahmen identifizieren, die mehrere Jahre vor dem Auftreten der ersten Symptome entstanden sind.

Warum eine frühe Alzheimer-Diagnose wichtig ist

Aktuellen Zahlen der Deutschen Alzheimer-Gesellschaft zufolge leben derzeit in Deutschland 1,7 Millionen Menschen mit Demenz. Die Mehrheit von ihnen hat Alzheimer. Weltweit soll sich die Zahl der Demenzkranken nach Experteneinschätzung bis 2050 verdreifachen. Gerade deshalb sind gute Therapien wichtig. Bei der neu veröffentlichen Studie handelt es sich zwar erst um eine Pilotstudie, die mit weiteren Untersuchungen überprüft werden muss. Trotzdem sehen die Forscher schon jetzt in den neu gewonnen Erkenntnissen ein erhebliches Potenzial für eine bessere Behandlung von Alzheimer-Patienten.

"Wenn wir die Alzheimer-Krankheit früher erkennen, dann ist das eine Chance für Forscher, neue und bessere Wege zu finden, um das Fortschreiten der Erkrankung zu verlangsamen oder sogar zu stoppen." Jae Ho Sohn vom Radiology and Biomedical Imaging Department der University of California in San Francisco und Co-Autor der Studie

Ähnliche Untersuchungen, wie die der US-Forscher, hatte ein Team der McGill University in Toronto bereits Anfang Oktober veröffentlicht. Auch die Forscher um Mallar Chakravarty gehen davon aus, dass künstliche Intelligenz Ärzte bei der Alzheimer-Diagnose bald helfen könnte.