LAUSANNE / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein an der Universität Lausanne entwickeltes KI-System schätzt das biologische Alter der Netzhaut aus Bilddaten mit einem mittleren Vorhersagefehler von unter 3 Jahren. Das Verfahren stuft die Ergebnisse als Risikomarker ein und verknüpft ein über dem kalendarischen Alter liegendes Netzhautalter mit einem höheren Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Atemwegsleiden, Krebs und Demenz. Die Arbeit zeigt zudem geschlechtsspezifische Unterschiede und beobachtet nach den Wechseljahren ein höheres Netzhautalter. Ergänzend ordnen Gewebeuhren und kombinierte Biomarker-Scores die Alterung als nicht linear über Organe ein.
Die Netzhaut als „Fenster“ in den Körper klingt in der Medizin seit Jahren plausibel. Neu ist jedoch, dass Künstliche Intelligenz (KI) dieses Bildmaterial inzwischen so auswerten kann, dass daraus ein eng mit dem Krankheitsrisiko verknüpfter biologischer Status ablesbar wird. Ein System namens RETFound, entwickelt an der Universität Lausanne, geht dabei über eine reine Bildanalyse hinaus: Es schätzt das biologische Alter der Netzhaut und nutzt dafür vergleichsweise leicht zugängliche Biomarker-Proxy-Informationen aus retinalen Aufnahmen. Gerade im Kontext der Präventionsmedizin ist das relevant, weil chronologisches Alter zwar einfache Vergleichbarkeit liefert, aber nicht automatisch erklärt, wie „alt“ ein Gewebe tatsächlich arbeitet.
Für das Training griff das Team auf Daten aus der britischen UK Biobank zurück. Eingesetzt wurden Netzhautbilder von mehr als 70.000 Personen im Alter zwischen 40 und 79 Jahren. Laut der in Nature Communications veröffentlichten Untersuchung bestimmt das Modell das biologische Alter der Netzhaut mit einem mittleren Vorhersagefehler von unter 3 Jahren. Wichtig ist dabei die Einordnung: Die Forschenden behandeln die Schätzung nicht als klassischen Diagnosetest, sondern als Risikomarker. In der Beobachtung über 15 Jahre zeigte ein Netzhautalter, das über dem kalendarischen Alter lag, eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Atemwegsleiden, Krebs und Demenz sowie eine gesteigerte Gesamtmortalität.
Die Studie liefert außerdem Hinweise darauf, dass Alterungsprozesse nicht „gleichmäßig“ über alle Gruppen verlaufen. Geschlechtsspezifische Unterschiede werden ausdrücklich beschrieben: Bei Männern zeichnet sich ein Zusammenhang mit dem metabolischen Syndrom ab, während bei Frauen ein erhöhtes Netzhautalter mit einem Thrombose-Risiko korreliert. Auch der Einfluss der Lebensphase wird sichtbar; vor der Menopause erscheint die Netzhaut im Schnitt biologisch jünger, nach den Wechseljahren hingegen älter. Solche Resultate sind für die praktische Nutzung entscheidend, weil Risikomodelle häufig ihre Grenzen dort zeigen, wo Populationen sich in Stoffwechsel, Hormonstatus und Komorbiditätsprofil unterscheiden. Für Unternehmen, die KI-gestützte Gesundheitsanwendungen entwickeln, übersetzt sich das in klare Anforderungen an Validierung, Subgruppenanalyse und an die Erklärbarkeit der zugrunde liegenden Muster.
Dass biologisches Altern kein einheitlicher Prozess im ganzen Körper ist, wird zusätzlich über den Konzeptansatz „Gewebeuhren“ untermauert. Eine Auswertung von 25–712 Gewebeschnitten aus 40 Gewebearten an 983 Personen basierend auf der GTEx-Datenbank zeigt, dass verschiedene Organe mit unterschiedlicher Geschwindigkeit altern. In diesem Rahmen berichten die Forschenden von einem Vorhersagefehler von 4,9 Jahren für KI-Gewebeuhren. Besonders auffällig ist, dass beschleunigte Alterung schon früh im Lebensalter beobachtbar sein kann: Für Organe wie Lunge, Niere, Bauchspeicheldrüse und Nebenniere ließ sich eine beschleunigte Alterung bereits zwischen 20 und 40 Jahren feststellen. Parallel dazu wird auch an blutbasierten Modellen gearbeitet, was den Weg zu weniger invasiven Routinen in der Diagnostik ebnen könnte.
In der geriatrischen Forschung verschiebt sich der Fokus zugleich von einzelnen Messwerten hin zu kombinierten Biomarker-Scores. Ein Beispiel ist der an der Universität Leiden entwickelte Score „Personal-MetaboHealth“, der Risiken für Gebrechlichkeit, kognitiven Verfall, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Ateminsuffizienz und Krebserkrankungen abbilden soll. Ergänzend wurden Langlebigkeitsgene in Signalwegen identifiziert, die für Immunfunktionen und Entzündungsprozesse relevant sind. Damit passt die Netzhaut-Schätzung in ein breiteres Bild: KI kann nicht nur einzelne „Uhrstellen“ schärfen, sondern auch als Baustein für multikausale Risikoprofile dienen, bei denen Entzündungsbiologie, Stoffwechsel und genetische Signalwege zusammenwirken.
Wie stark Lebensstilfaktoren die Dynamik des Alterstempos beeinflussen, wird in der Arbeit über molekulare Daten gestützt. Eine Untersuchung des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) wertete Daten von rund 7.500 Erwachsenen aus der Rheinland Studie sowie der EPIC-Potsdam-Kohorte aus und analysierte 850–900 DNA-Stellen. Im Kern steht dabei der Schutz der Zellgesundheit und die Hemmung von Entzündungsprozessen als Hebel für körperliche Leistungsfähigkeit. Das Ergebnis: Zehn ausgewertete gesunde Ernährungsweisen – darunter mediterrane, nordische sowie DASH- und MIND-Konzepte – waren allesamt mit einem verlangsamten biologischen Altern verbunden. Über 70 Prozent der Signalwege erwiesen sich bei den untersuchten Ernährungsformen als deckungsgleich, ohne dass eine einzelne Ernährung als überlegen hervorging; bei Rauchern zeigte sich der verlangsamende Effekt auf die biologische Alterung zudem am stärksten. Für die Praxis heißt das: Biologische Alterungsprozesse sind messbar, aber sie folgen nicht starr vorgegebenen Pfaden, sondern lassen sich offenbar durch Lebensstil und Interaktionen mit biologischen Signalwegen beeinflussen.
Für die Markt- und Produktseite ergibt sich daraus ein klarer Anwendungsrahmen: Systeme wie RETFound zeigen, wie KI aus vorhandenen Bilddaten klinisch interpretierbare Risikosignale ableiten kann. Gleichzeitig macht der Vergleich mit Gewebeuhren und Biomarker-Scores deutlich, dass „die eine“ Alter-Uhr selten reicht; eher entstehen modulare Ansätze, die Augenbefunde mit systemischen Markern und Kontextinformationen zusammenführen. Entscheidend ist dabei die saubere Zieldefinition: Wenn ein Modell als Risikomarker eingesetzt wird, muss es in der Nutzerlogik anders positioniert werden als ein diagnostischer Test. Damit steigt auch der Anspruch an Betriebsprozesse im Gesundheitsbereich – von Datenqualität über Bias-Tests bis hin zur kontinuierlichen Leistungsüberwachung, sobald sich Populationen, Bildgebung oder Aufnahmeprotokolle verändern.
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