Mithilfe eines speziell entwickelten Tools zur Analyse der elektrischen Aktivität von Neuronen haben Forscher der Brown University einen gehirnbasierten Biomarker identifiziert, mit dem sich vorhersagen lässt, ob sich aus einer leichten kognitiven Beeinträchtigung eine Alzheimer-Krankheit entwickelt.
„Wir haben ein Muster in den elektrischen Signalen der Gehirnaktivität entdeckt, das vorhersagt, welche Patienten innerhalb von zweieinhalb Jahren am wahrscheinlichsten an der Krankheit erkranken“, sagte Stephanie Jones, Professorin für Neurowissenschaften am Carney Institute for Brain Science der Brown University und Co-Leiterin der Forschung. „Die erstmalige nichtinvasive Beobachtung eines neuen Frühmarkers für den Verlauf der Alzheimer-Krankheit im Gehirn ist ein äußerst spannender Schritt.“
Die Ergebnisse wurden in Imaging Neuroscience veröffentlicht .
In Zusammenarbeit mit Kollegen der Complutense-Universität Madrid in Spanien analysierte das Forschungsteam Aufzeichnungen der Gehirnaktivität von 85 Patienten mit leichter kognitiver Beeinträchtigung und beobachtete den Krankheitsverlauf über die folgenden Jahre. Die Aufzeichnungen wurden mittels Magnetoenzephalografie (MEG) – einer nichtinvasiven Technik zur Aufzeichnung der elektrischen Aktivität im Gehirn – erstellt, während sich die Patienten in einem Ruhezustand mit geschlossenen Augen befanden.
Die meisten Methoden zur Untersuchung von MEG-Aufzeichnungen komprimieren und mitteln die erfasste Aktivität, was ihre Interpretation auf neuronaler Ebene erschwert. Jones und andere Forscher an der Brown University entwickelten ein Computertool namens „Spectral Events Toolbox“, das neuronale Aktivität als diskrete Ereignisse darstellt und genau anzeigt, wann und wie oft Aktivität auftritt, wie lange sie anhält und wie stark oder schwach sie ist. Das Tool ist weit verbreitet und wurde in über 300 wissenschaftlichen Studien zitiert.
Mithilfe der Spectral Events Toolbox untersuchte das Team Gehirnaktivitätsereignisse bei Patienten mit leichten kognitiven Beeinträchtigungen im Beta-Frequenzband – einer Frequenz, die laut Jones an der Gedächtnisverarbeitung beteiligt ist und daher für die Untersuchung im Zusammenhang mit der Alzheimer-Krankheit wichtig ist. Sie entdeckten deutliche Unterschiede in den Beta-Ereignissen der Teilnehmer, die innerhalb von zweieinhalb Jahren an Alzheimer erkrankten, im Vergleich zu denen, bei denen dies nicht der Fall war.
„Zweieinhalb Jahre vor der Alzheimer-Diagnose zeigten die Patienten weniger Beta-Ereignisse, die kürzer und weniger intensiv waren“, sagte Danylyna Shpakivska, die in Madrid lebende Erstautorin der Studie. „Unseres Wissens ist dies das erste Mal, dass Wissenschaftler Beta-Ereignisse im Zusammenhang mit der Alzheimer-Krankheit untersucht haben.“
Biomarker in Rückenmarksflüssigkeit und Blut können das Vorhandensein toxischer Beta-Amyloid-Plaques und Tau-Fibrillen nachweisen – Proteine, die sich im Gehirn ansammeln und vermutlich zu den Symptomen der Alzheimer-Krankheit beitragen. Ein Biomarker aus der Gehirnaktivität selbst stellt eine direktere Methode dar, um zu beurteilen, wie Neuronen auf diese Toxizität reagieren, sagte David Zhou, Postdoktorand in Jones‘ Labor an der Brown University, der die nächste Phase des Projekts leiten wird.
Jones stellt sich vor, dass die Spectral Events Toolbox von Klinikern verwendet werden könnte, um die Alzheimer-Krankheit zu diagnostizieren, bevor sie fortschreitet.
„Das von uns entdeckte Signal kann die Früherkennung unterstützen“, sagte Jones. „Sobald unsere Ergebnisse reproduziert werden, können Kliniker unser Toolkit zur Frühdiagnose nutzen und auch überprüfen, ob ihre Interventionen wirken.“
