Die Bewertung der Wirksamkeit von Therapien für neurodegenerative Erkrankungen ist oft schwierig, da der Verlauf jedes Patienten unterschiedlich ist. Eine neue Studie zeigt, dass die Analyse von Blutproben mit künstlicher Intelligenz (KI) das Fortschreiten der Krankheit vorhersagen und erklären kann, was Ärzten eines Tages helfen könnte, geeignetere und wirksamere Behandlungen für Patienten auszuwählen.
Wissenschaftler des Neuro (Montreal Neurological Institute and Hospital) der McGill University und des Ludmer Center for Neuroinformatics and Mental He alth verwendeten einen KI-Algorithmus, um die Blut- und Post-Mortem-Gehirnproben von 1969 Patienten mit Alzheimer und der Huntington-Krankheit zu analysieren. Ihr Ziel war es, molekulare Muster zu finden, die für diese Krankheiten spezifisch sind.
Der Algorithmus konnte erkennen, wie sich die Gene dieser Patienten über Jahrzehnte auf einzigartige Weise ausdrückten. Dies bietet die erste langfristige Sicht auf molekulare Veränderungen, die der Neurodegeneration zugrunde liegen, eine wichtige Errungenschaft, da sich neurodegenerative Erkrankungen über Jahre entwickeln.
Frühere Studien zur Neurodegeneration verwendeten häufig statische oder "Schnappschuss"-Daten und können daher nur begrenzt Auskunft über das typischerweise langsame Fortschreiten der Krankheit geben. Diese Studie zielte darauf ab, die chronologischen Informationen aufzudecken, die in umfangreichen Daten enth alten sind, indem Jahrzehnte des Krankheitsverlaufs abgedeckt wurden, um aufzuzeigen, wie Änderungen in der Genexpression über diese Zeit mit Änderungen im Zustand des Patienten zusammenhängen.
Darüber hinaus entdeckte der Bluttest 85 bis 90 Prozent der wichtigsten prädiktiven molekularen Pfade, die der Test der postmortalen Gehirndaten tat, was eine bemerkenswerte Ähnlichkeit zwischen molekularen Veränderungen sowohl im Gehirn als auch im peripheren Körper zeigt.
"Dieser Test könnte eines Tages von Ärzten verwendet werden, um Patienten zu beurteilen und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Therapien zu verschreiben", sagt Yasser Iturria-Medina, der Erstautor der Studie. "Es könnte auch in klinischen Studien verwendet werden, um Patienten zu kategorisieren und besser zu bestimmen, wie sich experimentelle Medikamente auf ihren vorhergesagten Krankheitsverlauf auswirken."
Iturria-Medina sagt, dass seine nächsten Schritte darin bestehen werden, diese Modelle bei anderen Krankheiten wie der Parkinson-Krankheit und amyotropher Lateralsklerose zu testen.
Diese Studie wurde durch Daten ermöglicht, die von der Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) und dem Rush Alzheimer's Disease Center, Rush University Medical Center, Chicago, offen zugänglich gemacht wurden.
Die Ergebnisse wurden am 28. Januar 2020 in der Zeitschrift Brain veröffentlicht. Sie wurden von der He althy Brain for He althy Lives Initiative der McGill University, dem Ludmer Centre, der Brain Canada Foundation und der Unterstützung von He alth Canada für das McConnell Brain finanziert Imaging Center im The Neuro.
