Alzheimer-Früherkennung: KI-Bluttests erreichen 92,3 Prozent Genauigkeit

Forschende kombinieren MRT mit KI, um die Gehirnflüssigkeit im glymphatischen System zu verfolgen. Die Methode soll der Alzheimer-Früherkennung dienen.

Forscher kombinieren MRT mit physik-informierter KI, um erstmals die Geschwindigkeit der Gehirnflüssigkeit im glymphatischen System detailliert zu verfolgen. Störungen in diesem Reinigungsprozess gelten als Schlüsselfaktor bei der Entstehung von Alzheimer. Die Methode soll künftig als Screening-Instrument zur Früherkennung dienen – bevor irreparable Schäden entstehen.

Zwei Strömungswege entdeckt

Die im Fachjournal Science Advances veröffentlichte Studie identifizierte einen schnellen Oberflächenfluss und einen Fluss im tiefen Gewebe, der etwa 50-mal langsamer verläuft. Die präzise Erfassung dieser Strömungsgeschwindigkeiten ermöglicht zudem die Überwachung von Patienten nach Schädel-Hirn-Traumata.

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Doch die Forschung steht nicht still: Parallel entwickeln Unternehmen spezialisierte Software für die klinische Anwendung.

BRAINEER: Update für die Bildanalyse

Das Unternehmen Splink kündigte für Anfang Juni 2026 das Update v1.5.0 seines Analyseprogramms BRAINEER Model A an. Die in Zusammenarbeit mit dem Tokyo Metropolitan Institute of Gerontology entwickelte Software visualisiert Amyloid-?-Veränderungen. Ein integrierter quantitativer Index erfasst feinste Veränderungen im Gehirngewebe vor und nach einer Therapie.

Die Technologie unterstützt insbesondere moderne Antikörpertherapien wie Lecanemab oder Donanemab. Sie erstellt detaillierte Behandlungsbewertungsberichte für Ärzte und Patienten.

KI unterscheidet Demenzformen

Forscher der University of Florida entwickelten zudem ein KI-Tool namens AIDD (Automated Imaging Differentiation for Dementia). Laut einer Studie in der Fachzeitschrift Neurology unterscheidet das System anhand von MRT-Scans mit hoher Genauigkeit zwischen Alzheimer und der Lewy-Körper-Demenz.

Ein weiterer Durchbruch zeichnet sich bei Blutuntersuchungen ab.

Bluttests: 92,3 Prozent Genauigkeit

Das KI-Modell GPND-AI, Ende April 2026 in Alzheimer’s & Dementia vorgestellt, klassifiziert vier verschiedene Demenztypen mit einer Genauigkeit von 92,3 Prozent. Es analysiert 15 spezifische Proteine. Für die Zukunft sind Heim-Testkits geplant, wie eine Ankündigung vom 2. Juni 2026 zeigt.

Eine Studie in The Lancet vom 30. Mai 2026 belegt die Wirksamkeit von Bluttests bei jüngeren Probanden. Erhöhte Werte fehlgefalteter Amyloid- oder Tau-Proteine weisen bereits bei Personen in den 40er- und 50er-Jahren auf ein deutlich erhöhtes Risiko für raschen kognitiven Verfall hin.

Immunsystem als Angriffsziel

Die Forschung konzentriert sich verstärkt auf die Rolle des Immunsystems. Eine im Mai 2026 in Nature Communications veröffentlichte Studie der Universität Heidelberg Mannheim und des DKFZ zeigt: Killer-T-Zellen sammeln sich gezielt an Amyloid-Plaques und treiben Entzündungsprozesse voran. Die Blockade spezifischer Signalwege wie Typ-I-Interferon und CXCL10 könnte neue Therapieoptionen eröffnen.

Ein weiterer Ansatzpunkt ist das STING-Protein, das als Treiber chronischer Neuroinflammation identifiziert wurde.

Weniger Nebenwirkungen durch Antikörperfragmente

Gängige Antikörpertherapien verursachen bei 10 bis 27 Prozent der Patienten Hirnblutungen. Forscher der UAB zeigten in einer Arbeit aus dem Jahr 2025: Ein spezielles Antikörperfragment (scFv-h3D6) erzielt in Mausmodellen therapeutische Wirkung ohne diese Blutungsrisiken.

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Und auch bestehende Medikamente könnten präventiv wirken.

Diabetes-Medikamente senken Demenzrisiko

GLP-1-Rezeptor-Agonisten, primär in der Diabetes-Therapie eingesetzt, assoziieren Fachleute mit einem signifikant geringeren Demenzrisiko. Je nach Wirkstoff wurden Risikoreduktionen zwischen 14 und 53 Prozent beobachtet – zurückgeführt auf die entzündungshemmenden Eigenschaften dieser Substanzen.