De eerste test in zijn soort kan dementie negen jaar vóór de diagnose voorspellen
Laatst beoordeeld: 14.06.2024
Alle iLive-inhoud wordt medisch beoordeeld of gecontroleerd op feiten om zo veel mogelijk feitelijke nauwkeurigheid te waarborgen.
We hebben strikte richtlijnen voor sourcing en koppelen alleen aan gerenommeerde mediasites, academische onderzoeksinstellingen en, waar mogelijk, medisch getoetste onderzoeken. Merk op dat de nummers tussen haakjes ([1], [2], etc.) klikbare links naar deze studies zijn.
Als u van mening bent dat onze inhoud onjuist, verouderd of anderszins twijfelachtig is, selecteert u deze en drukt u op Ctrl + Enter.
Onderzoekers van de Queen Mary Universiteit van Londen hebben een nieuwe methode ontwikkeld om dementie te voorspellen met meer dan 80% nauwkeurigheid en tot negen jaar vóór de diagnose. Deze nieuwe methode biedt een nauwkeurigere voorspelling van dementie dan geheugentests of metingen van hersenkrimp, twee veelgebruikte methoden voor het diagnosticeren van dementie.
Het team, onder leiding van professor Charles Marshall, ontwikkelde een voorspellende test door functionele MRI-scans (fMRI) te analyseren om veranderingen in het standaardmodusnetwerk (DMN) van de hersenen te detecteren. Het DMN verbindt hersengebieden om specifieke cognitieve functies uit te voeren en is het eerste neurale netwerk dat wordt beïnvloed door Alzheimer.
De onderzoekers gebruikten fMRI-scans van meer dan 1.100 vrijwilligers van de UK Biobank, een grote biomedische database en onderzoeksbron met genetische en medische informatie van een half miljoen Britse deelnemers, om de effectieve connectiviteit te beoordelen tussen tien hersengebieden die deel uitmaken van de standaardmodus netwerk. p>
De onderzoekers kenden elke patiënt een waarschijnlijkheidswaarde voor dementie toe op basis van de mate waarin hun effectieve connectiviteitspatroon overeenkwam met het dementie-indicatieve of gecontroleerde patroon.
Ze vergeleken deze voorspellingen met de medische gegevens van elke patiënt die waren opgeslagen in de UK Biobank. De resultaten toonden aan dat het model het begin van dementie tot negen jaar vóór de formele diagnose nauwkeurig voorspelde met een nauwkeurigheid van meer dan 80%. In gevallen waarin vrijwilligers vervolgens dementie ontwikkelden, kon het model ook binnen twee jaar voorspellen hoe lang het zou duren voordat een diagnose werd gesteld.
De onderzoekers onderzochten ook of veranderingen in het DMN veroorzaakt kunnen worden door bekende risicofactoren voor dementie. Uit hun analyse bleek dat het genetische risico voor de ziekte van Alzheimer sterk geassocieerd is met veranderingen in de connectiviteit in het DMN, wat het idee ondersteunt dat deze veranderingen specifiek zijn voor de ziekte van Alzheimer. Ze ontdekten ook dat sociaal isolement waarschijnlijk het risico op dementie vergroot door het effect ervan op de connectiviteit in het DMN.
Professor Charles Marshall, die leiding gaf aan het onderzoeksteam van het Center for Preventive Neuroscience van het Queen Mary's Wolfson Institute of Population Health, zei: "Voorspellen wie in de toekomst aan dementie zal lijden, zal van cruciaal belang zijn voor het ontwikkelen van behandelingen die onomkeerbaar verlies kunnen voorkomen van hersencellen, die symptomen van dementie veroorzaken Hoewel we steeds beter worden in het identificeren van eiwitten in de hersenen die de ziekte van Alzheimer kunnen veroorzaken, leven veel mensen tientallen jaren met deze eiwitten in de hersenen zonder symptomen van dementie te ontwikkelen.
"We hopen dat de hersenfunctiemeting die we hebben ontwikkeld ons in staat zal stellen veel preciezer te zijn over de vraag of en wanneer iemand dementie zal ontwikkelen, zodat we kunnen bepalen of hij of zij baat kan hebben bij toekomstige behandelmethoden."
Samuel Ereira, hoofdauteur en postdoctoraal onderzoeker bij het academische programma Wolfson Institute for Population Health's Center for Preventive Neuroscience, voegde hieraan toe: "Door deze analyses op grote datasets te gebruiken, kunnen we degenen met een hoog risico op dementie identificeren en ook ontdekken welke omgevingsfactoren deze mensen naar gebieden met een hoog risico hebben geduwd.
"Er is een enorm potentieel om deze technieken toe te passen op verschillende neurale netwerken en populaties om de relatie tussen omgeving, neurobiologie en ziekte beter te begrijpen, zowel bij dementie als mogelijk bij andere neurodegeneratieve ziekten. FMRI is een niet-invasieve medische beeldvormingstechniek, en het duurt ongeveer zes minuten om de benodigde gegevens op een MRI-scanner te verzamelen, zodat deze kan worden geïntegreerd in bestaande diagnostische trajecten, vooral waar MRI al wordt gebruikt."
Hojat Azadbakht, CEO van AINOSTICS (een AI-bedrijf dat samenwerkt met toonaangevende onderzoeksgroepen om hersenbeeldvormingstechnieken te ontwikkelen voor vroege diagnose van neurologische aandoeningen), merkte op: “De ontwikkelde aanpak heeft het potentieel om een enorme klinische leemte op te vullen door een niet- -invasieve biomarker voor dementie. In een studie gepubliceerd door een team van de Queen Mary University konden ze mensen identificeren die later de ziekte van Alzheimer ontwikkelden, tot negen jaar voordat ze een klinische diagnose kregen. Het is tijdens deze presymptomatische fase dat nieuwe ziektemodificerende technieken patiënten het meeste voordeel kunnen opleveren.