Alzheimer-Früherkennung: EEG im Schlaf zeigt Risiko 20 Jahre früher
Veröffentlicht am: 01.08.2026 um 21:40 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Aktuelle wissenschaftliche Untersuchungen verdeutlichen das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) bei der Identifizierung neurodegenerativer Erkrankungen durch die Analyse von Gehirnwellen während des Schlafs. Forscher der University of California, San Francisco (UCSF) und des Beth Israel Deaconess Medical Center haben in diesem Zusammenhang eine Methode zur Schätzung des sogenannten Gehirnalters entwickelt, um das individuelle Demenzrisiko frühzeitig zu bewerten.
Korrelation zwischen Gehirnalter und Demenzrisiko
In einer im August 2026 in der Fachzeitschrift JAMA Network Open veröffentlichten Studie analysierten Experten der UCSF und des Beth Israel Deaconess Medical Center Gehirnwellendaten von 7.105 Teilnehmern im Alter zwischen 40 und 94 Jahren. Der Datensatz umfasste zudem 1.082 dokumentierte Demenzfälle. Ziel der Untersuchung war es, mittels KI-gestützter Auswertung von Schlafparametern Rückschlüsse auf den Zustand des Gehirns zu ziehen.
Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass ein durch die KI ermitteltes, höheres Gehirnalter in direktem Zusammenhang mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit für eine Demenzerkrankung steht. Den Daten zufolge erhöhe ein um 10 Jahre höheres Gehirnalter das Demenzrisiko um 39 Prozent. Nach einer statistischen Anpassung bezifferten die Forscher das verbleibende Risiko auf 31 Prozent. Diese Form der Analyse ermöglicht es, Abweichungen zwischen dem chronologischen Alter und dem biologischen Zustand des Gehirns bereits in Schlafphasen zu detektieren.
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Frühzeitige Diagnose durch EEG-Muster im Schlaf
Parallel zu den US-amerikanischen Forschungen präsentierten Wissenschaftler der Universidad Carlos III de Madrid und des Hospital Universitario Severo Ochoa Ende Juli 2026 Ansätze für eine nicht-invasive Früherkennung von Alzheimer. Die Methode basiert auf der Analyse von Elektroenzephalogramm-Daten (EEG), die während der Polysomnographie im Schlaf gewonnen werden. Laut den in der Fachzeitschrift GeroScience veröffentlichten Ergebnissen könne die KI spezifische Muster identifizieren, die eine Diagnose bis zu 20 Jahre vor dem Auftreten klinischer Symptome ermöglichen könnten.
Die zugrunde liegende Studie umfasste 42 Alzheimer-Patienten sowie eine Kontrollgruppe von 58 Personen. Die Forscher betonten, dass dieses Verfahren deutlich weniger invasiv sei als herkömmliche Methoden wie etwa eine Lumbalpunktion. Das entwickelt KI-Tool nutzt maschinelles Lernen, um Polysomnographie-Daten im klinischen Alltag auszuwerten. Das Ziel sei die Etablierung einer Screening-Methode für die breite Anwendung, wenngleich sich das Werkzeug derzeit noch in der Forschungsphase befinde.
Technologische Integration und biologische Grundlagen
Ergänzend zu diesen diagnostischen Fortschritten verwies Sergi Valero vom Ace Alzheimer Center Barcelona Ende Juli 2026 auf die wachsende Bedeutung digitaler Zwillinge in der medizinischen Forschung. In Barcelona werden hierfür Daten von über 3.000 Personen genutzt, um Biomarker und Sprachanalysen in die Früherkennung zu integrieren. Es wurde jedoch klargestellt, dass die KI den Arzt in der Diagnose unterstützen, aber nicht ersetzen solle. Auch diese Anwendungen befinden sich gegenwärtig in der Validierungsphase.
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Die biologische Relevanz von Schlafmustern bei Demenzerkrankungen wird zudem durch Forschungsergebnisse der University of Kentucky untermauert. In einer im Juli 2026 in Alzheimer's & Dementia veröffentlichten Studie identifizierten Forscher Mikroglia-Zellen als wesentliche Treiber für Schlafverlust bei Alzheimer-Patienten. In Versuchen mit Mäusen führte die Entfernung dieser Zellen zu einer Wiederherstellung von über 2 Stunden Schlaf pro Tag. Als potenzielle pharmazeutische Ansätze für die Zukunft wurden in diesem Zusammenhang Medikamente wie Metformin oder Stiripentol genannt, während das EEG weiterhin als zentraler Biomarker für die Überwachung dieser Prozesse dient.
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