Demenz-Früherkennung: KI erkennt Hinweise in wenigen Minuten Sprache

Veränderungen im Gehirn kündigen sich oft Jahre vor offensichtlichen Gedächtnisausfällen an. Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Hernan Hernandez von der chilenischen Universidad Adolfo Ibáñez sowie den leitenden Forschern Agustin Ibanez und Adolfo M. García stellte in einer am 30. September 2026 im Fachjournal Science Advances erschienenen Untersuchung fest, dass ein auf künstlicher Intelligenz basierender Algorithmus bereits aus wenigen Minuten Sprache verlässliche Hinweise auf Gehirnalterung und neurodegenerative Erkrankungen ableiten kann.

Akustische Muster und biologisches Alter

Die Datengrundlage der Erhebung umfasste 2.928 spanischsprachige Erwachsene aus Argentinien, Chile, Kolumbien, Mexiko und Peru. Das Durchschnittsalter der Testpersonen lag bei rund 65 Jahren, wobei der Frauenanteil 67 Prozent betrug.

Von den Teilnehmenden waren 1.504 kognitiv gesund, während 1.424 Personen klinische Diagnosen aufwiesen: 24 Personen litten an einer leichten kognitiven Beeinträchtigung, 1.068 an der Alzheimer-Krankheit und 332 an einer frontotemporalen Demenz.

Im methodischen Versuchsaufbau absolvierten die Probanden sieben kurze Sprechaufgaben, darunter das Nacherzählen von Geschichten, das Beschreiben einer Animation, das Nennen von Begriffen nach festgelegten Regeln sowie die einminütige Aufzählung von Tieren.

Das System analysierte über 700 akustische sowie linguistische Merkmale und ermittelte daraus eine Sprachalters-Lücke als Differenz zwischen dem geschätzten Sprachalter und dem tatsächlichen chronologischen Alter.

Das Modell wich im Mittel etwa 9 Jahre vom tatsächlichen Alter ab und erklärte rund 44 Prozent der Altersvarianz. Damit erreichte die Methode eine Präzision bei der Schätzung des biologischen Alters, die etablierten MRT-basierten Verfahren oder DNA-Methylierungs-Uhren nahekommt.

Korrelationen mit Biomarkern und Krankheitsbildern

Die Auswertungen zeigten deutliche Unterschiede je nach Diagnose: Die größten Abweichungen zwischen Sprachalter und chronologischem Alter traten bei sprachdominanten Formen der frontotemporalen Demenz auf, gefolgt von Verhaltensvarianten derselben Erkrankung, Alzheimer und leichter kognitiver Beeinträchtigung. Kognitiv gesunde Kontrollpersonen wiesen dagegen die geringsten Differenzen auf.

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Eine größere Diskrepanz korrelierte nach Angaben des Teams mit schwächeren Resultaten bei neuropsychologischen Tests, bildgebenden Parametern des Hirnalters, drei separaten DNA-Methylierungs-Uhren sowie Belastungen durch das soziale Exposom. Bei Alzheimer-Patienten bestand zudem eine Verbindung zwischen einer höheren Sprachalter-Lücke und erhöhten Plasma-p-tau217-Werten.

Grenzen des Modells und praktische Anwendungen

Agustin Ibanez vom Global Brain Health Institute verwies zugleich auf wesentliche Einschränkungen. Bei der Untersuchung handele es sich um eine Querschnittserhebung, weshalb eine Überprüfung in Längsschnittstudien zwingend erforderlich sei.

Das Verfahren eigne sich derzeit nicht als alleiniger Demenztest, könne den künftigen Krankheitsverlauf nicht vorhersagen und sei bislang ausschließlich für die spanische Sprache evaluiert. Das Team hob hervor, dass die Herangehensweise zwar kostengünstig und nicht-invasiv sei, klassische Bildgebungsverfahren oder Laboruntersuchungen jedoch nicht ersetze.

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Parallel dazu treiben Forscher praxistaugliche Werkzeuge voran. Adolfo García, Direktor am Centro de Neurociencias Cognitivas der Universidad de San Andrés, verwies im Rundfunksender Radio Mitre Resistencia auf die KI-Anwendung TELL, die frühe Signale im Sprechen analysieren soll.

García legte dar, dass strukturelle Schädigungen im Gehirn bereits 15 bis 20 Jahre vor sichtbaren Symptomen einsetzen können, während ein bis zwei Minuten Sprachmaterial für die Erkennung ausreichten. Die Anwendung wird bereits in medizinischen Zentren und Praxen in Chile, Kolumbien und Nicaragua eingesetzt.

Zudem beteiligte sich eine Wissenschaftlerin der Universidad Nacional de Quilmes an internationalen Projekten zur nicht-invasiven Analyse von Pausen, Wortwahl und Wiederholungen, um Diagnosewege vor allem dort zu erleichtern, wo teure neuropsychologische Spezialtests fehlen.