ARC-Score: Stanford-Modell erkennt Alzheimer-Risiko bis zu zwölf Jahre früher

Veränderungen im Gehirn beginnen oft lange bevor sich erste klinische Symptome einer Demenzerkrankung im Alltag bemerkbar machen. Eine am 4. November 2026 im Fachjournal Science Advances veröffentlichte Untersuchung von Stanford Medicine verdeutlicht, wie bildgebende Verfahren funktionelle Netzwerke im Ruhestand erfassen können.

Anhand funktioneller Magnetresonanztomografie (fMRT) entwickelten die Forschenden den sogenannten ARC-Score (Alzheimer’s resilience-vulnerability connectome), der das Risiko einer späteren Erkrankung bis zu zwölf Jahre vor dem Auftreten erster kognitiver Ausfälle abbilden kann.

Funktionelle Konnektivität und der ARC-Score

Grundlage des an der Stanford University entwickelten Modells ist der Vergleich neuronaler Vernetzungsmuster: Das Forschungsteam analysierte Daten von 180 sogenannten Superagers – Personen ab 75 Jahren, deren Gedächtnisleistung über dem Durchschnitt von unter 65-Jährigen liegt – sowie von 110 diagnostizierten Alzheimer-Patienten.

Der Score bewertet die funktionelle Konnektivität zwischen dem präfrontalen Kortex, dem temporalen Kortex und der Insula. Ein niedriger Wert signalisiert ein Netzwerk, das jenem der Superager ähnelt, während ein hoher Wert dem Muster von Alzheimer-Patienten gleicht.

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Im Entdeckungsdatensatz mit 290 Teilnehmenden erzielte der ARC-Score einen AUC-Wert von 0,85 bei einer Genauigkeit von 0,80; im Replikationsdatensatz mit 143 Personen lag der AUC-Wert bei 0,72. Bei der Anwendung auf über 1.300 kognitiv unauffällige Erwachsene im Alter von 55 bis 70 Jahren – basierend auf Daten der Kohorten OASIS, Harvard Aging Brain Study und ADNI mit einer Nachbeobachtung von meist fünf bis sechs und maximal zwölf Jahren – zeigte sich, dass Alzheimer-ähnliche Muster mit einem rascheren Nachlassen von Gedächtnis, Aufmerksamkeit und exekutiven Funktionen einhergingen.

Zudem korrelierten sie mit einer verstärkten Ablagerung von Beta-Amyloid und einer höheren Wahrscheinlichkeit für die spätere Diagnose einer leichten kognitiven Beeinträchtigung oder von Alzheimer.

Laut Kanhao Zhao von der Stanford University ermöglicht das Verfahren eine vergleichbare oder präzisere und vor allem frühere Risikoeinschätzung als bisherige Parameter. Yu Zhang hob dabei hervor, dass im Fokus stehe, welche Hirnregionen sich wie verändern. Bislang handelt es sich beim ARC-Score jedoch um ein experimentelles Verfahren und noch um kein klinisches Diagnosewerkzeug; weitere Untersuchungen sind erforderlich.

Ergänzende Verfahren über Gehirnwellen und Schlafmerkmale

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Neben der funktionellen Bildgebung untersuchen Forschungsteams vereinfachte Verfahren zur Erfassung der Hirnaktivität. Forschende der Universitäten Bristol und Bath stellten mit „Fastball EEG“ einen dreiminütigen passiven Test vor, bei dem die Hirnaktivität während der Betrachtung von Bildern aufgezeichnet wird, um Gedächtnisprobleme bei leichter kognitiver Beeinträchtigung festzustellen.

Der Test kann auch im häuslichen Umfeld durchgeführt werden. Dr. George Stothart von der Universität Bath wies darauf hin, dass mit bestehenden Instrumenten oft die ersten zehn bis 20 Jahre der Erkrankungsentwicklung ungenutzt verstreichen. Dies gewinne durch Medikamente wie Donanemab und Lecanemab an Bedeutung, die vor allem in frühen Krankheitsstadien wirken.

Ein weiterer Ansatz aus den USA, veröffentlicht in JAMA Network Open von Teams der University of California San Francisco und des Beth Israel Deaconess Medical Center, nutzt Schlaf-Elektroenzephalografie.

Ein Modell ermittelt anhand von 13 Mikro-Merkmalen das biologische Gehirnalter. Aus den Daten von rund 7.000 Teilnehmenden ergab sich, dass pro zehn Jahre Differenz zwischen geschätztem und chronologischem Hirnalter das spätere Demenzrisiko um fast 40 Prozent anstieg.

Vielfältige Ansätze der Früherkennung

Auch andere Fachdisziplinen prüfen frühe Indikatoren. An der Universidad de Alicante entwickelte die Gruppe Lucentia zusammen mit Isabial und dem Neurologen Ángel Pérez Sempere eine auf Sprachaufnahmen basierende KI-Analyse. In ersten Tests mit 184 nicht diagnostizierten und 39 diagnostizierten Probanden erreichte das System eine experimentelle Klassifikationsgenauigkeit von 98 Prozent bei Stimmmerkmalen.

Forschende der finnischen Universitäten Oulu und Ostfinnland stellten im Journal Alzheimer’s & Dementia fest, dass Hörstörungen bei früh auftretendem Alzheimer bis zu 15 Jahre vor der Diagnose ein statistisches Frühsignal darstellen können. Diese vielschichtigen Befunde unterstreichen den wissenschaftlichen Trend, funktionelle Biomarker künftig frühzeitig und kombiniert einzusetzen.