aktuelle Projekte

Detektion von Objekt-Erkennungsstörungen bei früher Alzheimer-Erkrankung - eine Verhaltens- und Bildgebungsstudie

 

Im Jahre 2025/26 unterstützen wir dieses Projekt mit 30.000 EUR.

Das Projekt wird von Herrn Dr. Nils Richter, Klinik und Poliklinik für Neurologie, Uniklinik Köln & Institut für Neurowissenschaften und Medizin Forschungszentrum Jülich durchgeführt. 

 

Hintergrund:

Das erste Symptom der Alzheimer-Erkrankung ist meist ein langsam fortschreitender Gedächtnisverlust. Im weiteren Erkrankungsverlauf treten dann in der Regel auch Beeinträchtigungen anderer höherer Hirnfunktionen (z.B. Sprachstörungen) auf. Diese Abfolge erklärt sich durch das typische Ausbreitungsmuster krankhafter Tau-Protein-Ablagerungen und den darauffolgenden Verlust von Nervenzellen im Gehirn. Dabei sind zunächst gedächtnisrelevante Teile des medialen Temporallappens, unter anderem der Hippocampus, und im Verlauf dann die Großhirnrinde betroffen. Von besonderer Relevanz ist dabei, dass die Beteiligung der Großhirnrinde mit einem wesentlich schnelleren Fortschreiten der geistigen Beeinträchtigung und einem früheren Verlust der Alltagskompetenz verbunden ist. Außerdem gibt es erste Hinweise, dass auch die Wirksamkeit der neuen Anti-Amyloid-Antikörperbehandlungen vom Ausmaß der Tau-Protein-Ablagerungen in der Großhirnrinde abhängt. Für eine zielgerichtete personalisierte Beratung und Behandlung ist es daher essenziell, einen möglichen derartigen Befall der Großhirnrinde möglichst früh festzustellen.
Bisher steht hierzu lediglich die Darstellung der Tau-Ablagerungen mittels Positronen-Emissions-Tomographie zur Verfügung, deren Einsatz durch Kosten, Aufwand und Verfügbarkeit begrenzt ist. Abhilfe könnte hier gezielte neuropsychologische Diagnostik schaffen: In der Großhirnrinde betrifft die Alzheimer-Erkrankung besonders früh Strukturen im inferioren Temporallappen, die eine zentrale Rolle bei der Objekterkennung spielen. Obwohl man daher Beeinträchtigungen in dieser kognitiven Funktion als frühes Symptom erwarten würde, fallen sie in der Regel erst spät im Krankheitsverlauf auf. Derzeit werden Störung der Objekterkennung in der klinischen Routinediagnostik der Alzheimer-Erkrankung nicht systematisch erfasst. Ihre Feststellung könnte jedoch helfen, eine frühe Beteiligung der Großhirnrinde festzustellen bevor offensichtlichere Symptome wie Sprachstörungen auffallen, und so eine genauere Prognoseabschätzung ermöglichen.

 

Zielsetzung:

In diesem Projekt wird untersucht werden, wie häufig Störungen der Objekterkennung bei Patienten mit einer frühen Alzheimer-Erkrankung (im Stadium der leichten kognitiven Störung bzw. leichtgradigen Demenz) sind, und ob diese mit strukturellen Veränderungen im inferioren Temporallappen einhergehen.

Des Weiteren soll überprüft werden, ob die Erfassung der Objekterkennungsstörungen eine bessere Abschätzung des Krankheitsverlaufs ermöglicht.

Nutzen von Profilen der regionalen Hirnalterung in der frühen Identifikation von Demenzerkrankungen in der alternden Gesellschaft 
(Lobar Brain Age Profiles for the Early Identification of Dementias in Aging Populations)

 

Im Jahre 2025/26 unterstützen wir dieses Projekt mit 26.500 EUR.

Das Projekt wird von Dr. Elena Doering, Prof. Dr. Thilo van Eimeren und Prof. Dr. Alexander Drzezga, Klinik für Nuklearmedizin, Uniklinik Köln & Institut für Neurowissenschaften und Medizin (INM-2), Forschungszentrum Jülich durchgeführt.

 

Hintergrund:

Mit zunehmendem Alter nehmen das Volumen und die Integrität des Gehirns ab. Dieser Prozess verläuft bei neurodegenerativen Demenzen wie Alzheimer oder frontotemporaler Demenz jedoch schneller als bei gesunden Menschen. Ein vielversprechender Ansatz zur Erfassung dieses beschleunigten Hirn-Alterns ist die Berechnung der sogenannten „Brain Age Gap“ (BAG), also der Differenz zwischen dem tatsächlichen Alter einer Person und dem durch Künstliche Intelligenz geschätzten Alter ihres Gehirns. Ein erhöhter BAG-Wert wird mit einem erhöhten Demenzrisiko in Verbindung gebracht.
Bisher wurden meist nur globale BAG-Werte für das gesamte Gehirn untersucht. Für die Unterscheidung verschiedener Demenzformen könnte es jedoch entscheidend sein, die Altersmuster einzelner Hirnregionen getrennt zu betrachten. Da unterschiedliche Demenzformen jeweils spezifische Gehirnbereiche besonders stark betreffen, könnte das gezielte Erfassen der BAG verschiedener Hirnregionen helfen, diese Erkrankungen präziser zu unterscheiden und früher zu erkennen.

Zielsetzung:

Das Projekt entwickelt und testet neue KI-Modelle zur Schätzung der globalen und regionalen Brain Age Gap. Ziel ist es, für verschiedene Demenzformen (Alzheimer, frontotemporale Demenz, vaskuläre Demenz und Lewy-Körper-Demenz) spezifische regionale Muster beschleunigter Hirnalterung zu identifizieren.

Vorgehen:

1. Datenaufbereitung: Zunächst wird ein großer Datensatz aus MRT-Bildern gesunder älterer Menschen und Demenzpatient*innen aus bestehenden internationalen Datensätzen zusammengestellt und harmonisiert.
2. Entwicklung von Hirnalterungs-Modellen: KI-Modelle werden darauf trainiert, den gesunden Alterungsprozess abzubilden. Eine ausgiebige Analyse der Genauigkeit der Alters-Schätzung wird hierbei die Basis für die Anwendung des trainierten Modells auf verschiedene Demenztypen darstellen.
3. Anwendung auf Demenztypen: Durch die Untersuchung der globalen und regionalen BAG-Werte können spezifische Muster identifiziert werden – beispielsweise könnten erhöhte Werte im Temporal- und Parietallappen auf Alzheimer, während Veränderungen im Temporal- und Frontallappen auf eine frontotemporale Demenz hinweisen.

Langfristig könnten die Erkenntnisse dieses Projekts dazu beitragen, Demenzformen besser zu unterscheiden, individuelle Risiken früher zu erkennen und Therapie-Erfolge innovativer und personalisiert zu bewerten.