Angststörungen, Marker

Angststörungen: 74 genetische Marker identifiziert, 39 davon neu

18.06.2026 - 10:43:10 | boerse-global.de

Aktuelle Studien enthüllen komplexe Nervenzell-Strukturen, 74 genetische Marker für Angst und ein erfolgreiches BCI-Implantat bei ALS.

Hirnforschung: Neue Erkenntnisse zu Zellen, Genetik und Implantaten
Angststörungen - Nahaufnahme eines komplexen Netzwerks von Nervenzellen mit leuchtenden Dendriten und Axonen vor dunklem Hintergrund. 18.06.2026 - Bild: über boerse-global.de

Aktuelle Studien aus dem Juni zeigen: Die Struktur, Genetik und Vernetzung einzelner Zellen ist weitaus komplexer als gedacht. Die Erkenntnisse reichen von der Sehverarbeitung bis zu neuen Therapieansätzen.

Arbeitsgedächtnis: Hochspezialisierte Zellen entdeckt

Ein internationales Team der Universitätsmedizin Göttingen, der Universität Göttingen und der University of Western Ontario hat die Spezialisierung von Nervenzellen untersucht. Die Studie, veröffentlicht am 18. Juni in Nature Communications, analysierte 483 Zellen in Weißbüschelaffen – 214 aus dem primären visuellen Kortex und 269 aus dem lateralen präfrontalen Kortex.

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Das Team identifizierte drei verschiedene Zellklassen. Besonders auffällig: Die erregenden Nervenzellen im präfrontalen Kortex haben eine spezialisierte Struktur mit mehr Dendriten. Das deutet auf eine gezielte Anpassung an die Aufgaben des Arbeitsgedächtnisses hin. Störungen dieser fein abgestimmten Strukturen könnten zu neurologischen oder neuropsychiatrischen Erkrankungen führen, warnen die Autoren.

Ergänzend dazu wurde die Hirnforscherin Erin Schuman vom Max-Planck-Institut für Hirnforschung am 17. Juni mit dem Kavli-Preis ausgezeichnet. Die mit einer Million US-Dollar dotierte Ehrung würdigt ihre Arbeit zur dezentralisierten Proteinsynthese in Nervenzellen – ein grundlegender Mechanismus für die Anpassungsfähigkeit des Gehirns.

Genetik: 74 Marker für Angststörungen gefunden

Ein weiterer Schwerpunkt der Forschung: die Identifikation genetischer Grundlagen. Eine internationale Studie unter Federführung der Universität Würzburg analysierte das Erbgut von fast 700.000 Menschen. Veröffentlicht am 16. Juni in Nature Human Behaviour, identifizierten die Forscher 74 genetische Marker für Angstzustände – 39 davon waren bislang unbekannt.

Allerdings: Die Genetik erklärt nur etwa sechs Prozent der Unterschiede in der Ausprägung von Angstzuständen. Deutlich zeigten sich jedoch Überschneidungen mit Depressionen, chronischen Schmerzen und Migräne.

Parallel dazu lieferte ein Team des Italienischen Instituts für Technologie neue Erkenntnisse zu Autismus. Anhand von Hirnscans bei rund 1.000 Probanden wiesen die Wissenschaftler zwei Subtypen nach: Bei acht Prozent der Betroffenen zeigte sich eine schwächere Vernetzung (Hypokonnektivität), bei 17 Prozent eine stärkere (Hyperkonnektivität). Die Mehrheit ließ sich keinem spezifischen Typ zuordnen – ein Beleg für die Heterogenität der Erkrankung.

BCI-Implantat: 19 Monate erfolgreiche Kommunikation

In der klinischen Anwendung gibt es bemerkenswerte Erfolge. Eine Studie in Nature Medicine vom 16. Juni dokumentiert, wie ein 45-jähriger ALS-Patient über 19 Monate hinweg mittels eines Hirnimplantats kommunizierte. Das System verfügt über 256 Elektroden im Sprachzentrum und erreichte eine Korrektheit von 92 Prozent bei 56 Wörtern pro Minute. Über 90 Prozent der Elektroden blieben über den gesamten Zeitraum funktionsfähig.

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Auch in der Pharmakologie gibt es Fortschritte. AlzeCure Pharma meldete am 16. Juni den erfolgreichen Abschluss einer Phase-Ib-Studie für den Alzheimer-Wirkstoff ACD856. Das Präparat erwies sich als gut verträglich und passierte die Blut-Hirn-Schranke. Phase-II-Studien sind für 2026 geplant.

Die ETH Zürich berichtete in Cell Reports Medicine über den Wirkstoffkandidaten CPD10. Er zielt auf das Enzym GRK2 ab und reduzierte in Tierversuchen Beta-Amyloid-Ablagerungen – ein zentraler Faktor bei Alzheimer.

KI nach dem Vorbild des Gehirns

Das Forschungsprojekt BRAINS der TU Chemnitz und der Universität Magdeburg geht einen anderen Weg. Es untersucht, wie sich neuronale Mechanismen auf künstliche Intelligenz übertragen lassen. Ziel ist es, durch „Shortcuts" für Routineaufgaben die Energieeffizienz von KI-Modellen zu steigern – orientiert an der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns.

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