Alzheimer-Früherkennung: KI erkennt kognitive Einschränkungen in Gesprächen

Die medizinische Forschung treibt die Entwicklung von Screening-Verfahren voran, die Alzheimer und andere Demenzerkrankungen erkennen sollen – lange bevor erste Symptome auftreten.

Im Fokus stehen passive Überwachungssysteme durch künstliche Intelligenz, digitale Testverfahren per Smartphone und hochauflösende bildgebende Verfahren. Der Hintergrund: Die Fallzahlen steigen, die demografische Belastung verschärft sich.

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KI analysiert Arzt-Patienten-Gespräche

Ein vielversprechender Ansatz: die automatisierte Sprachanalyse. Eine Mitte Juni veröffentlichte Studie der Icahn School of Medicine am Mount Sinai in New York trainierte eine KI darauf, kognitive Einschränkungen anhand von Gesprächsaufzeichnungen zu erkennen.

966 Probanden ab 55 Jahren nahmen teil. Die KI analysierte kurze Audiosequenzen von je 30 Sekunden auf spezifische Sprachmuster. Die Sensitivität lag bei 68,2 Prozent – etwa zwei von drei Betroffenen wurden korrekt erkannt. Die Spezifität betrug 64 Prozent, was 36 Prozent Fehlalarmen entspricht.

Das Ziel: ein passives Screening, das im klinischen Alltag ohne zusätzlichen Zeitaufwand funktioniert. Validiert wurden die Ergebnisse mit dem etablierten MoCA-Test (Montreal Cognitive Assessment).

Smartphone-Tests und schärfere Bilder

Parallel zeigen digitale Gedächtnistests per Smartphone großes Potenzial für die Verlaufskontrolle. Eine Studie des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), mehrerer Universitätskliniken und des Start-ups neotiv untersuchte die neotivTrials-App.

202 Teilnehmer zwischen 52 und 85 Jahren absolvierten über sieben bis zwölf Monate alle zwei Wochen digitale Tests. Die Ergebnisse deckten sich mit klinischen Langzeitdaten aus acht Jahren. Solche Verfahren könnten kognitiven Abbau schneller erfassen als herkömmliche Methoden.

Ergänzt wird dies durch Fortschritte in der Radiologie. Am Universitätsklinikum Leuven ging im Juni ein neuartiger PET-Scanner (NeuroExplorer) in den Routinebetrieb. Die Technologie liefert bis zu 20-mal schärfere Bilder als herkömmliche Verfahren. Das ermöglicht die Detektion biologischer Prozesse in kleinsten Hirnstrukturen – Jahre vor den ersten Symptomen von Alzheimer, Parkinson oder ALS.

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Demenzfälle könnten auf 2,1 Millionen steigen

Die Notwendigkeit besserer Früherkennung unterstreichen aktuelle Prognosen. Eine Modellrechnung des Wissenschaftlichen Instituts der AOK (WIdO) mit den Universitäten Trier, Rostock und Köln sagt einen deutlichen Anstieg der Demenzfälle in Deutschland voraus.

Demnach könnte die Zahl der Erkrankten von rund 1,3 Millionen im Jahr 2020 auf bis zu 2,1 Millionen im Jahr 2060 steigen. Besonders groß ist die regionale Varianz: Für München wird eine Prävalenz von 1,7 Prozent erwartet, für den Landkreis Elbe-Elster bis zu 6,2 Prozent.

Das Verhältnis von Erwerbsfähigen zu Demenzkranken könnte sich von 38:1 (2020) auf 21:1 (2060) verschlechtern. Experten betonen jedoch: Durch konsequente Prävention und die Adressierung von 14 bekannten Risikofaktoren ließe sich der Anstieg auf 1,3 bis 1,5 Millionen Fälle begrenzen.

Glucosamin könnte Alzheimer-Risiko erhöhen

Neben technologischen Fortschritten liefert die Forschung auch Hinweise auf Risikofaktoren bei der Selbstmedikation. Eine in Nature Metabolism veröffentlichte Studie der University of Florida wertete Gesundheitsakten von 2012 bis 2024 aus.

Das Ergebnis: Personen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung, die Glucosamin einnahmen, hatten ein um 25 Prozent höheres Risiko für Alzheimer. Bei bestehender Demenz korrelierte die Einnahme mit einem um 25 Prozent erhöhten Sterberisiko. Ein Mausmodell bestätigte die Beobachtungen: Eine tägliche Dosis von etwa 2500 mg Glucosamin verschlechterte die Gedächtnisleistung.

Auch andere Faktoren rücken in den Fokus. Daten der UK Biobank und der „All of Us“-Studie deuten darauf hin, dass niedriger Blutdruck das Alzheimer-Risiko beeinflussen kann. Forscher der Universität Leipzig beobachteten zudem, dass Risikofaktoren wie Rauchen und Bewegungsmangel bereits bei 20- bis 39-Jährigen mit schlechterer kognitiver Leistungsfähigkeit korrelieren.

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