Neuer Algorithmus könnte helfen, das Risiko einer Alzheimer-Demenz vorherzusagen

Wenn Menschen an Alterungsstudien teilnehmen, möchten sie oft wissen, wie hoch ihr individuelles Risiko ist, an Alzheimer-Demenz zu erkranken. Forscher der Washington University haben einen Algorithmus entwickelt, der ihnen dabei helfen kann, Informationen über mögliche Risiken zu liefern.

Anhand demografischer Informationen, bildgebender Testergebnisse des Gehirns und genetischer Biomarker haben Forscher der Washington University School of Medicine in St. Louis einen Algorithmus entwickelt, der dazu beitragen kann, Menschen, die sich freiwillig für Alterungsstudien melden, Informationen über das Risiko bereitzustellen, aufgrund dessen sie an Demenz erkranken Alzheimer-Krankheit.

Die am 30. September im Journal of Alzheimer’s and Dementia veröffentlichten Ergebnisse – von Forschern des Knight Alzheimer Disease Research Center (Knight ADRC) der Universität – könnten den Studienteilnehmern dabei helfen, mehr über ihre Zukunft in Bezug auf das Demenzrisiko zu erfahren Alzheimer. Die Forschung kann schließlich auch anderen helfen, festzustellen, ob sie einem Risiko für die schwächende Erkrankung ausgesetzt sind.

Tausende von Erwachsenen haben sich freiwillig für Studien in Alzheimer-Forschungszentren im ganzen Land gemeldet. Sie kommen zurück und werden Jahr für Jahr Tests unterzogen, darunter PET- (Positronen-Emissions-Tomographie) und MRT-Scans, Blutabnahmen, kognitive Tests und Lumbalpunktionen, bei denen Proteine ​​​​in der Rückenmarksflüssigkeit gemessen werden. Diese Studien fördern das allgemeine Verständnis der Alzheimer-Krankheit, aber sie geben den Teilnehmern relativ wenig Informationen über ihr eigenes Risiko. Dieser Algorithmus ist eine Möglichkeit, diese Informationen zu erhellen und Personen wissen zu lassen, ob sie ein signifikantes Demenzrisiko im Zusammenhang mit der Alzheimer-Krankheit haben.“

Sarah M. Hartz, MD, PhD, Hauptforscherin, außerordentliche Professorin für Psychiatrie

Hartz und die Co-Projektleiterin Jessica Mozersky, PhD, eine Assistenzprofessorin für Medizin am Bioethik-Forschungszentrum der Universität, untersuchten die verschiedenen Faktoren, die zur Alzheimer-Demenz beitragen, und sie verwendeten diese Informationen, um einen Algorithmus zu erstellen, der darauf abzielt, das absolute Risiko einer Person abzuschätzen von Entwicklung früher Symptome einer Demenz von Alzheimer. Sie entwickelten den Algorithmus zur Verwendung in einer klinischen Studie, um herauszufinden, ob sie Freiwilligen helfen könnten, die an Alterungsstudien am Knight ADRC teilnehmen, besser zu verstehen, welche Biomarker für Krankheiten sie haben könnten, und ob Forscher dann die möglichen Ergebnisse der Teilnehmer bewerten könnten.

„Wir haben den Algorithmus entwickelt, weil die Studienteilnehmer mehr als nur einen Bericht darüber wollten, ob ihre Testergebnisse normal oder abnormal waren“, sagte Mozersky. „Wir haben Studien mit Menschen durchgeführt, die zum Beispiel Ergebnisse mit erhöhtem Amyloid erhalten haben. Sie sagen uns: ‚Weißt du, was ich wirklich wissen möchte? Mein Risiko.’“

Mike WorfulDie Website mit dem Risikoalgorithmus verwendet demografische Informationen zusammen mit spezifischen Testergebnissen, um Freiwilligen zu helfen, ihr Risiko besser zu verstehen.

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Im Laufe der Jahre gab es ethische Debatten darüber, wie viele Informationen an Personen weitergegeben werden sollten, die an solchen Studien teilnehmen, da es noch keine Behandlungen zur Vorbeugung oder Heilung der Alzheimer-Demenz gibt. Darüber hinaus wurde nicht gut untersucht, wie gut verschiedene Biomarker das Problem bei Menschen vorhersagen, die keine Symptome der Erkrankung haben.

„Wir haben den Algorithmus entwickelt, damit wir den Teilnehmern auf sinnvolle Weise mitteilen können, was derzeit bekannt ist, und damit der Algorithmus leicht aktualisiert werden kann, wenn neue Forschungsergebnisse oder Daten auftauchen“, sagte Hartz.

Der Algorithmus, zugänglich auf der Knight ADRC-Website unter https://alzheimerdemenzrechner.wustl.edu/, bietet mehr Details für Forscher und Einzelpersonen, die mehr über das Alzheimer-Demenzrisiko erfahren möchten. Beispielsweise hat eine 69-jährige Frau, die aufs College ging und einen Elternteil mit Demenz von Alzheimer hatte, ein Risiko von etwa 6 %, in den nächsten fünf Jahren die frühen Symptome der Alzheimer-Demenz zu entwickeln. Das bedeutet natürlich auch, dass sie in den nächsten fünf Jahren eine 94-prozentige Chance hat, nicht an Alzheimer-Demenz zu erkranken.

Der Algorithmus bezieht Amyloid-PET-Scan-Ergebnisse und Hippocampus-Gehirnvolumina ein – ein kleinerer Hippocampus deutet oft auf ein erhöhtes Risiko für Schäden im Zusammenhang mit Alzheimer-Demenz hin – um zu zeigen, wie sich das Risiko ändert, wenn solche zusätzlichen Informationen bekannt sind. Wenn dieselbe 69-jährige Frau auch einen PET-Scan hätte, der erhöhte Amyloidspiegel und eine Abnahme des Hippocampus-Volumens zeigt, würde ihr Risiko auf etwa 33 % steigen.

„Dennoch ist das Alter der größte demografische Risikofaktor“, sagte Hartz.

Wäre die Frau 85 statt 69 Jahre alt, würde ihr Risiko, in den nächsten fünf Jahren an Alzheimer-Demenz zu erkranken, von etwa 6 % auf etwa 32 % steigen, auch ohne Kenntnis von Biomarker-bezogenen Ergebnissen.

Die Forscher untersuchten auch ein Gen, von dem bekannt ist, dass es das Risiko einer Alzheimer-Demenz beeinflusst. Das Risiko steigt je nach Art des APOE-Gens, das eine Person hat, erheblich an. Aber als die Forscher den APOE-Genotyp in ihr Modell einschlossen, stellten sie fest, dass er ihnen nichts sagte, was Daten aus Bildgebungstests nicht bereits offenbart hatten. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass Gehirnveränderungen, die bei bildgebenden Tests beobachtet werden, teilweise aufgrund des APOE-Gens auftreten.

Hartz und Mozersky setzen ihre Arbeit fort, um die Fähigkeit zur Vorhersage des Alzheimer-Demenzrisikos auf der Grundlage dieser Variablen zu verbessern. Sie haben Zuschüsse in Höhe von insgesamt mehr als 5 Millionen US-Dollar vom National Institute on Aging erhalten, um eine klinische Studie durchzuführen, um die Auswirkungen der Bereitstellung dieser Risikobewertungen für an der Forschung teilnehmende Personen besser zu verstehen und ihren Algorithmus in größeren Stichproben zu validieren.

„Forscher machen sich Sorgen darüber, wie sich solche Informationen auf die Studienteilnehmer auswirken werden“, sagte Hartz. „Wir möchten erfahren, wie sich die Informationen auf sie auswirken könnten und ob ihnen diese Art von Informationen tatsächlich helfen kann.“

Quelle:

Medizinische Fakultät der Washington University

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