LUND / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Universität Lund haben eine bahnbrechende KI-Technologie entwickelt, die es ermöglicht, mehrere neurodegenerative Erkrankungen aus einer einzigen Blutprobe zu diagnostizieren. Diese Methode könnte die Art und Weise, wie Demenz diagnostiziert wird, revolutionieren und bietet neue Einblicke in die zugrunde liegenden biologischen Prozesse.
Die Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen stellt seit jeher eine große Herausforderung dar, da sich die Symptome oft überschneiden. Ein Patient könnte gleichzeitig an Alzheimer, der Lewy-Körper-Demenz und den Folgen eines leichten Schlaganfalls leiden. Forscher der Universität Lund in Schweden haben nun ein KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, fünf verschiedene Erkrankungen aus einer einzigen Blutprobe zu erkennen.
Durch die Analyse von Proteinmustern in einer riesigen Datenbank von 17.000 Individuen identifizierte die KI biologische „Signaturen“ für Alzheimer, Parkinson, ALS, frontotemporale Demenz und Schlaganfall. Die Studie legt nahe, dass ein Proteinprofil tatsächlich ein besserer Prädiktor für kognitiven Abbau ist als eine traditionelle klinische Diagnose.
Ein wesentlicher Vorteil des Modells liegt in der sogenannten „Joint Learning“-Methode. Anstatt nach einer einzelnen Krankheit zu suchen, identifiziert die KI ein allgemeines Muster der Gehirndegeneration über mehrere Störungen hinweg. Das Modell konnte erfolgreich zwischen Alzheimer, Parkinson, ALS, frontotemporaler Demenz und vaskulären Schäden durch frühere Schlaganfälle unterscheiden.
Interessanterweise zeigte die KI, dass Menschen mit derselben klinischen Diagnose oft unterschiedliche biologische Proteinprofile aufweisen. Dies deutet darauf hin, dass „Einheitslösungen“ in der Behandlung möglicherweise nicht funktionieren. Die Forscher hoffen, dass diese Erkenntnisse zu individuelleren und effektiveren Behandlungsansätzen führen könnten.
Die Grundlage für dieses Modell bildet die GNPC-Datenbank, die weltweit größte Proteomik-Datenbank für neurodegenerative Erkrankungen. Diese umfassende Datenbasis ermöglichte es den Forschern, ein Modell zu entwickeln, das nicht nur präziser ist als frühere Ansätze, sondern auch in der Lage ist, fünf verschiedene demenzbezogene Erkrankungen zu diagnostizieren.
Die Ergebnisse der Studie wurden in der renommierten Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht. Die Forscher betonen, dass die Diagnostik nicht die einzige Anwendung ihres Modells ist. Viele der Proteine, die zur KI-Modellbildung beigetragen haben, weisen auf Bereiche hin, in denen Folgeuntersuchungen zu einem besseren Verständnis der krankheitsverursachenden Prozesse führen könnten.
Der nächste Schritt besteht darin, mehr proteomische Marker mit fortschrittlichen Methoden wie der Massenspektrometrie einzubeziehen, um einzigartige Muster für jede Krankheit zu identifizieren. Die Forscher hoffen, sich einem Bluttest zu nähern, der eine zuverlässige Diagnose über verschiedene Störungen hinweg ohne Unterstützung anderer klinischer Instrumente ermöglicht.
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