Neue MRT-basierte Technik kann Entwicklung von Demenzerkrankungen vorhersagen

Amerikanische Wissenschaftler haben eine Technik entwickelt, mit deren Hilfe die Progression und die Ausbreitung vieler neurodegenerativer Erkrankungen vorausgesagt werden kann.

Die Forscher von der University of California (UCSF), San Francisco und vom San Francisco VA Medical Center können  mit Hilfe von MRT- basierten Computermodellen, die sie zusammen mit dem  UCSF Memory and Aging Center entwickelt haben, sehr genau voraussagen, wie sich eine Alzheimer Erkrankung oder eine frontotemporalen Demenz (FTD) entwickeln wird. Auf diese Weise kann der Verlauf der Erkrankung besser abgeschätzt werden, so dass für Angehörige und behandelnde Mediziner klarer wird, was bevorsteht und welche Maßnahmen zu planen sind.

Die Computermodellierung basiert auf der Traktographie, einer besonderen Technik der Magnetresonanztomographie (MRT), die Aufnahmen vom Netzwerk der Nervenfasern erstellt. Dieses Netzwerk ist zuständig für die Verbindung der Gehirnareale untereinander. Bei den Forschungen der kalifornischen Wissenschaftler hat sich gezeigt, dass sich viele der neurodegenerativen Erkrankungen entlang dieser Signal- und Kommunikationswege im Gehirn ausbreiten. Eine solche Ausbreitungsform war für die BSE-Erkrankung und die Creutzfeldt-Jakob nachgewiesen worden. Bei diesen Erkrankungen erzeugen defekte Proteine Amyolid-Plaques im Gehirn, die zu dessen Zerstörung führen.

„Die Untersuchungsergebnisse müssen durch weitere Studien untermauert werden. Sie legen aber bereits jetzt den Schluss nahe, dass wir auf der Grundlage einer einzigen MRT-Untersuchung eine Demenzerkrankung im Gehirn lokalisieren und ihre Entwicklung voraussagen können,“ sagt Studienautor Michael Weiner, Direktor des SFVAMC Center für die Bildgebung bei Neurodegenerativen Erkrankungen. „Das ist extrem wichtig für die Behandlungsplanung und zur Unterstützung der Patienten und ihrer Familien, damit sie wissen, was sie erwartet.“

Die Studie „A Network Diffusion Model of Disease Progression in Dementia”  wurde im  März in Neuron (Volume 73, Issue 6, 1204-1215, 22 March 2012 ) veröffentlicht.


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