Noch ist es erst möglich, Alzheimer zu diagnostizieren, sobald bereits die Symptome eingetreten sind – meist ist dies für eine umfassende Hilfe der Patienten jedoch zu spät. Daher rückt nun die Früherkennung mittels Künstlicher Intelligenz in den Fokus.
Die Forscher Azam Jeihanipour und Jörg Lahann vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben eine Methode entwickelt, mit deren Hilfe sie die Präsenz veränderter Eiweiße im Blut und in der Gehirn-Rückenmark-Flüssigkeit bestimmen können.
Dabei suchten die Forscher nach einer Möglichkeit, Frühindikatoren für die Fehlfaltungen der Proteine ausfindig zu machen. Dabei nutzten sie die Möglichkeit, diese über eine spezielle Trocknungsstruktur der Protein- und Peptid-Lösungen nachzuweisen.
Diese Methode wurde genutzt, um krankhaft veränderte Beta-Amyloid-Proteine wie auch gesunde Beta-Amyloid-Proteine in einer Flüssigkeit zu lösen und mithilfe eines Roboters zu trocknen. Um überhaupt die Trocknungsbilder erkennbar zu machen, verhalfen sich die Forscher mit Künstlicher Intelligenz. Hierbei kam ein Deep-Learning-System zum Einsatz, das die Forscher zunächst mit einigen hundert Fleckenmuster-Aufnahmen der krankhaft veränderten Proteine sowie der gleichen Anzahl an gesunden Proteinen schulten.
Im Anschluss konnte dieses System weitere Aufnahmen zur Einordnung verarbeiten und ein genaues Profil der Proteinveränderungen entwickeln.
Jeihanipour und Lahann gehen davon aus, dass diese Methode großes Potenzial besitzt, nicht nur zur Früherkennung von Alzheimer, sondern auch für die Erforschung weiterer neurodegenerativer Erkrankungen.
Quelle: ntv