BrainAGE: Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zur Vorhersage des individuellen Gehirnalters. Die Differenz zwischen dem geschätzten und dem chronologischen Alter wird als "Brain Age Gap Estimate" (BrainAGE) bezeichnet.
Grafik: Christian GaserProjektleiter: Christian Gaser
Die Forschungsgruppe "Structural Brain Mapping" gehört zu den Kliniken für Neurologie und Psychiatrie des Universitätsklinikums JenaExterner Link. Ihr Forschungsschwerpunkt ist die Entwicklung und Anwendung von Methoden, um die Hirnstruktur in MRT-Bildern zu analysieren. Dazu werden in MRT-Bildern Bereiche grauer und weißer Substanz segmentiert, um deren lokale Verteilung zu analysieren. Es ist beispielsweise bekannt, dass es altersbedingte Veränderungen in der grauen Substanz gibt.
Wir haben eine Methode entwickelt, die diese altersbedingten Veränderungen im gesamten Gehirn mittels eines Machine Learning-Algorithmus lernt. Dazu wird das Alterungsmuster in einer großen Stichprobe trainiert und kann dann für ein neues MRT-Bild zur individuellen Vorhersage des sog. Hirnalters verwendet werden. Das geschätzte Hirnalter wird dann mit dem chronologischen Alter verglichen und die Differenz (BrainAGE) gibt Auskunft, ob z.B. ein beschleunigter Alterungsprozess vorliegt. Der Vorteil dieses Verfahrens ist, dass das komplexe Alterungsmuster über das gesamte Gehirn in einem Zahlenwert ausgedrückt werden kann.
In diesem Teilprojekt soll diese Methode benutzt werden, um retrospektiv Daten aus der UK-Biobank Externer Linksowie aus der LIFE-Adult StudieExterner Link zu nutzen, um den Zusammenhang zwischen dem MRT-basierten BrainAGE und einer Vielzahl verschiedener Gesundheits- und Lebensstilparameter zu untersuchen. Dazu können wir auf die MRT-Daten von Probanden im Alter von 40 bis 69 Jahren sowie Blut und Urin, Genotypisierung, soziodemographische Daten, kognitive Funktion, Ernährung, körperliche Aktivität und viele andere Parameter und Tests zurückgreifen, die für LIFE-Adult und die UK-Biobank vorliegen. Diese Daten sollen genutzt werden, um potenzielle Risiko- aber auch Schutzfaktoren für die Hirnalterung gesunder Erwachsener zu finden. Weiterhin verfolgt das Teilprojekt die Idee, im Rahmen der „Altern als Zukunft“ Studie die Gehirnalterung mit der psychologischen Alterung zu vergleichen. Hierfür sollen bei 100 Probanden der Studie zweimal im Abstand von 3-4 Jahren MRT-Bilder zur BrainAGE-Bestimmung aufgenommen werden. Diese Daten werden dann mit weiteren Alternsmarkern verglichen. Darüber hinaus soll das Hirnalter auch bei dem im Konsortium geplanten Interventionsstudien an Mäusen gemessen werden.
Doktorandin: Polona Kalc