SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Wissenschaftler haben ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das das Gehirnalter einer Person anhand ihrer Schlafmuster schätzen kann. Diese Entdeckung könnte eine nicht-invasive Methode zur Früherkennung von Demenzrisiken bieten, lange bevor Symptome auftreten.
Forscher der Universität von Kalifornien in San Francisco und des Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston haben ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das das Gehirnalter einer Person durch die Analyse ihrer Schlafmuster schätzen kann. Diese bahnbrechende Studie zeigt, dass ein älteres Gehirnalter im Vergleich zum chronologischen Alter das Demenzrisiko signifikant erhöht. Diese Erkenntnis könnte dazu führen, dass Schlafaufzeichnungen als Frühwarnsystem für kognitive Beeinträchtigungen dienen, lange bevor Symptome auftreten.
Die Studie analysierte EEG-Aufzeichnungen von etwa 7.000 Teilnehmern im Alter von 40 bis 94 Jahren über einen Zeitraum von bis zu 17 Jahren. Dabei wurde festgestellt, dass für jede zehnjährige Erhöhung des geschätzten Gehirnalters im Vergleich zum tatsächlichen Alter das Demenzrisiko um fast 40 % anstieg. Interessanterweise hatten Teilnehmer, deren Gehirnwellen jünger als ihr tatsächliches Alter erschienen, ein deutlich geringeres Demenzrisiko.
Die Forscher identifizierten 13 mikrostrukturelle Merkmale der Gehirnwellen, die durch KI erkannt wurden und die mit dem Demenzrisiko korrelieren. Zu den kritischen EEG-Markern gehören Delta-Wellen, die mit tiefem, erholsamem Schlaf assoziiert sind, und Schlafspindeln, die für die Gedächtniskonsolidierung wichtig sind. Überraschenderweise waren plötzliche große Ausschläge in der Gehirnaktivität, bekannt als Kurtosis, mit einem geringeren Demenzrisiko verbunden.
Da Schlaf-EEG-Signale nicht-invasiv erfasst werden können, könnte das Gehirnalter in Zukunft helfen, Demenzrisiken in nicht-klinischen Umgebungen zu erkennen, beispielsweise durch tragbare Technologien. Die Forscher betonen, dass die Verbesserung der Schlafgesundheit möglicherweise das Gehirnalter beeinflussen könnte. Frühere Studien haben gezeigt, dass die Behandlung von Schlafstörungen die schlafbezogenen Gehirnwellenmuster verändern kann.
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