Fünf Muster der Hirnalterung entdeckt

Vor acht Jahren schickten sich Forschende um Dr. Zhijian Yang von der University of Pennsylvania an, mithilfe von Deep-Learning-Methoden Muster in MRT-Bildern zu identifizieren, die alternde Gehirne charakterisieren. Die Resultate ihrer Arbeit veröffentlichten sie jetzt im Wissenschaftsjournal »Nature Medicine«.

Für das menschliche Auge sind diese graduellen Veränderungen kaum zu erkennen. Aber die von den Forschenden trainierten Algorithmen zur Bildanalyse von Gehirn-MRT-Bildern erlaubten es, fünf distinkte Muster zu erkennen.

Ausgehend von Gehirn-MRT-Aufnahmen von 1150 gesunden Menschen im Alter zwischen 20 und 49 Jahren und 8992 älteren Erwachsenen – darunter viele, bei denen eine kognitive Beeinträchtigung eingesetzt hatte –, war der Algorithmus schließlich in der Lage, wiederkehrende Merkmale alternder Gehirne zu erkennen.

Unter Einbeziehung von fast 50.000 Menschen, die an verschiedenen Studien zum Altern und zur neurologischen Gesundheit teilnahmen, gelang es den Forschenden zunächst, fünf primäre Dimensionen (R-Indizes) der Hirnatrophie zu definieren: Subkortikale Atrophie (R1), Atrophie des medialen Temporallappens (R2), Parieto-temporale Atrophie (R3), diffuse kortikale Atrophie (R4) und Perisylvische-Atrophie (R5). Auf dieser Basis wurden Muster der Hirnatrophie identifiziert und für jede Person durch Messungen der R-Indizes quantifiziert.

Durch Assoziationen mit biomedizinischen, lebensstil- und genetischen Faktoren erhielten die Forschenden Einblicke in die Ätiologie der beobachteten Veränderungen. So stellten sie signifikante Zusammenhänge zwischen den R-Indizes und verschiedenen demografischen, klinischen, lebensstilbezogenen und genetischen Faktoren fest.

Beispielweise korrelieren die R2- und R3-Indizes stark mit dem kognitiven Verfall, ausgehend von kognitiv normal über eine leichte kognitive Beeinträchtigung bis hin zur Demenz. Ebenso korrelierten die Indizes mit Biomarkern der Alzheimer-Krankheit wie Amyloid- und

Auch fanden die Forschenden klare Zusammenhänge zwischen bestimmten Mustern der Hirnatrophie und verschiedenen physiologischen und Umweltfaktoren, einschließlich Alkoholkonsum und Rauchen, sowie verschiedenen genetischen und biochemischen Signaturen.

Darüber hinaus zeigten sich signifikante positive Korrelationen zwischen den Volumina der Hyperintensität der weißen Substanz und den R2- bis R5-Indizes. Alle fünf R-Indizes zeigten signifikante Assoziationen untereinander, wobei die stärksten Korrelationen zwischen R3, R4 und R5 beobachtet wurden.

Der Index R5 weist auf ein hohes Sterberisiko hin, was auf seine starke Verbindung mit neuropsychiatrischen, kardiovaskulären und systemischen Gesundheitsfaktoren zurückzuführen ist.