Forscher entwickeln ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell zur Vorhersage des Gehirnalters

Forscher der Radiological Society of North America haben ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Modell zur Vorhersage des Gehirnalters entwickelt, das Abweichungen von einer gesunden Gehirnalterung bei Patienten mit leichten kognitiven Beeinträchtigungen quantifizieren kann.

Die Studie wurde im Juni in der Zeitschrift Radiology: Artificial Intelligence veröffentlicht.

Früherkennung von kognitiven Beeinträchtigungen

Laut den Forschern könnte das Modell zur Früherkennung von kognitiven Beeinträchtigungen eingesetzt werden.

Patienten mit amnestischer leichten kognitiver Beeinträchtigung (aMCI), einer Übergangsphase von der normalen Alterung zur Alzheimer-Krankheit, haben Gedächtnisdefizite, die schwerwiegender sind als bei gesunden Menschen mit gleichem Alter und Bildungsstand. Allerdings sind sie nicht schwerwiegend genug, um ihre tägliche Funktion zu beeinträchtigen.

Die Studie wurde von Ni Shu, Ph.D., vom State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, in Beijing, China, und anderen Kollegen durchgeführt.

Das Team verwendete einen maschinellen Lernalgorithmus, um ein Modell zur Vorhersage des Gehirnalters zu trainieren, das auf den T1-gewichteten MRT-Bildern von 974 gesunden Erwachsenen im Alter von 49,3 bis 95,4 Jahren basierte.

Das trainierte Modell wurde dann verwendet, um die vorhergesagte Altersdifferenz von aMCI-Patienten in Datensätzen der Beijing Aging Brain Rejuvenation Initiative zu schätzen, die 616 gesunde Kontrollen und 80 aMCI-Patienten umfassten, sowie der Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, die 589 gesunde Kontrollen und 144 aMCI-Patienten umfasste.

Darüber hinaus untersuchte das Team auch die Zusammenhänge zwischen der vorhergesagten Altersdifferenz und kognitiven Beeinträchtigungen, genetischen Risikofaktoren, pathologischen Biomarkern der Alzheimer-Krankheit und klinischen Fortschritten bei aMCI-Patienten.

Die Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass aMCI-Patienten eine Gehirnalterungskurve aufwiesen, die sich von der typischen normalen Alterungskurve unterscheidet. Die vorgeschlagenen Modelle zur Vorhersage des Gehirnalters könnten individuelle Abweichungen von dieser normalen Kurve quantifizieren.

Das Team fand auch heraus, dass die vorhergesagte Altersdifferenz stark mit den individuellen kognitiven Beeinträchtigungen von aMCI-Patienten in Bereichen wie Gedächtnis, Aufmerksamkeit und Exekutivfunktion zusammenhing.

“Das vorhergesagte Modell, das wir generiert haben, war sehr genau bei der Schätzung des chronologischen Alters bei gesunden Teilnehmern auf der Grundlage nur des Aussehens von MRT-Scans”, heißt es im Paper. “Im Gegensatz dazu schätzte das Modell das Gehirnalter für aMCI-Patienten im Durchschnitt um 2,7 Jahre höher als das tatsächliche Alter der Patienten ein.”

Das Modell zeigte auch, dass progressive aMCI-Patienten stärkere Abweichungen von der typischen normalen Alterung aufwiesen als stabile aMCI-Patienten. Durch die Verwendung von Werkzeugen wie der vorhergesagten Altersdifferenz und Biomarkern für die Alzheimer-Krankheit kann die Fortschreitung von aMCI besser vorhergesagt werden.

Durch die Kombination der vorhergesagten Altersdifferenz mit anderen Biomarkern für die Alzheimer-Krankheit kann die beste Leistung für die Unterscheidung zwischen progressiver und stabiler aMCI erreicht werden.

“Diese Arbeit zeigt, dass die vorhergesagte Altersdifferenz das Potenzial hat, ein robuster, zuverlässiger und computerisierter Biomarker für die Früherkennung von kognitiven Beeinträchtigungen und die Überwachung der Reaktion auf die Behandlung zu sein”, sagten die Autoren.