NAKO+ILSE: Multimodale Datenfusion zur frühzeitigen Erkennung von Demenz

Ziel des AI Center for Health Care-Projekts NAKO+ILSE ist es, multimodale Daten aus verschiedenen Studien zu kombinieren, um die Vorhersage des biologischen, immunologischen und kognitiven Alters von Personen zu verbessern und die Früherkennung von Demenz zu unterstützen.

Von links nach rechts: Elisa Brauße, Christiane Engel, Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz, Dr. Jochen Hirsch, Mareike Buck, Amnah Mahroo, Prof. Dr. Matthias Günther © Shanice Allerheiligen / U Bremen Research Alliance

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Das Projekt zielt darauf ab, multimodale Daten aus verschiedenen Studien zu kombinieren, um die Vorhersage des biologischen, immunologischen und kognitiven Alters von Personen zu verbessern und so die Frühdiagnose von Demenz zu unterstützen. Zu diesem Zweck werden Daten aus der Interdisziplinären Längsschnittstudie des Erwachsenenalters und des Alterns (ILSE) analysiert und mit neuen Daten aus der deutschen Nationalen Kohorte (NAKO Gesundheitsstudie/NAKO) kombiniert. In Zukunft sollen bis zu 200.000 NAKO-Teilnehmer einbezogen werden.

Die Kombination wird durch die Analyse der Kommunikationsfähigkeiten aus biografischen Interviews und der Gehirnbildgebung mittels (f)MRI erreicht. In der ILSE-Studie wurden über einen Zeitraum von 20 Jahren umfangreiche Daten von 1000 Freiwilligen gesammelt, darunter biografische Interviews, Blutproben und MRT-Scans.Die NAKO-Studie bezieht sich auf eine jüngere Altersgruppe und umfasst ebenfalls Blutproben, jedoch keine Interviews oder MRT-Scans. Im Rahmen des Projekts werden 500 Freiwillige aus der Bremer NAKO-Gruppe biografisch befragt und MRT-Scans durchgeführt. Mithilfe von KI-Methoden werden diese Daten zusammengeführt und eine wertvolle Datenbank mit Frühindikatoren für Demenz erstellt. Diese umfassende Datenbank wird die geistige und körperliche Gesundheit während des gesamten Erwachsenenalters bewerten.

Für die Patient:innen bedeutet dies eine potenziell frühere Diagnose von Demenz, noch vor dem Auftreten klinischer Symptome. Dies ermöglicht eine frühzeitige Behandlung und Prävention. Die Kombination von MRT-Bildgebung und Sprachkommunikationsanalyse schafft ein leistungsfähiges Instrument zur Erkennung bekannter und neuer Muster. Die entwickelten Methoden können auch auf andere Studien angewendet werden und die Forschung im Bereich des gesunden Alterns fördern.

Das Projekt, unterstützt von der Universität Heidelberg und dem Leibniz Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie BIPS in Bremen, erweitert das Altersspektrum der Studien und schafft eine neue, umfangreiche Datenbank, die eine Schatzkiste für die Erforschung neurologischer und neurodegenerativer Erkrankungen darstellt.