Personalisierte Alterungsmuster für die frühzeitige Risikoerkennung und Prävention von kognitiven Einschränkungen und Demenz bei kognitiv unauffälligen Gesunden (Pattern-Cog)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Förderschwerpunkt „ERA PerMed“

Durch die Kombination medizinischer Daten sollen Demenzerkrankungen frühzeitig erkannt werden .

Projektleitung

Berliner Institut für Gesundheitsforschung der Charité
Professor Petra Ritter
Charitéplatz 1
10117 Berlin

Projektlaufzeit

01.10.2022 bis 30.09.2025

Das Projekt ist Teil des Förderschwerpunkts „ERA PerMed“.

Weitere Projektbeteiligte

  • Itä-Suomen yliopisto, Kuopio, Finnland (Verbundkoordination)
  • Universitätsklinikum Jena, Deutschland
  • Karolinska Institutet, Solna, Schweden
  • Fundación Centro de Investigación de Enfermedades Neurológicas (FCIEN), Madrid, Spanien
  • Alzheimer Europe, Luxemburg

Ansprechperson

Dr. Joachim Burbiel
DLR Projektträger
projekttraeger-bmg(at)dlr.de

Motivation

Bisher gibt es kaum Medikamente, um Demenzerkrankungen aufzuhalten oder gar zu heilen. Allerdings scheint es möglich zu sein, Demenzerkrankungen durch Änderungen des Lebensstils positiv zu beeinflussen. Damit dies gelingen kann, ist es jedoch wichtig, Demenzerkrankungen frühzeitig zu erkennen, am besten, wenn Patientinnen und Patienten noch keine Symptome haben. Nach heutigem Kenntnisstand ist es dafür notwendig, die Ergebnisse verschiedener Untersuchungsverfahren zu kombinieren.

Ziele und Vorgehen

Im Vorhaben Pattern-Cog haben sich sechs Organisationen aus fünf europäischen Ländern zusammen­geschlossen, um zu erforschen, wie Demenzen früher und besser diagnostiziert werden können. Zusätzlich sollen Vorhersagen zu Krankheitsverläufen von Demenzen ermöglicht werden. Dafür werden Methoden aus den Bereichen Maschinelles Lernen und medizinischer Bildgebung zusammengeführt, wobei auch die Ergebnisse anderer Untersuchungen berücksichtigt werden. Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf Bildern, die durch Magnetresonanztomographie (MRT) erzeugt wurden. Dabei sollen Computermodelle in einem ersten Schritt lernen, wie gesunde Gehirne im MRT aussehen. Dadurch soll in einem zweiten Schritt ermöglicht werden, Abweichungen vom gesunden Zustand automatisch zu erkennen. Durch klinische Studien soll diese Erkennung validiert werden. Zudem soll bei Pattern-Cog erforscht werden, welche ethischen Fragestellungen sich aus der breiten Anwendung solcher Methoden ergeben könnten.

Perspektiven für die Praxis

Die Ergebnisse dieses Vorhabens liefern wichtige Erkenntnisse für die frühe Diagnose von Demenz­erkrankungen. Insbesondere soll ermöglicht werden, vorherzusagen bei welchen Personen schwere Verläufe von Demenzerkrankungen zu erwarten sind und wo mit milderen Verläufen zu rechnen ist. Dies ist wichtig, um angemessene Entscheidungen für eine frühzeitige und effektive Therapie zu treffen und den Betroffenen damit ein möglichst langes und gesundes Leben mit möglichst wenigen Einschränkungen zu ermöglichen.

Stand: 21. August 2024

Hinweis
Sehr geehrte Damen und Herren, Sie nutzen leider eine Browser-Version, die nicht länger vom Bundesgesundheitsministerium unterstützt wird. Um das Angebot und alle Funktionen in vollem Umpfang nutzen zu können, aktualisieren Sie bitte ihren Browser auf die letzte Version von Chrome, Firefox, Safari oder Edge. Aus Sicherheitsgründen wird der Internet Explorer nicht unterstützt.