Women’s Brain Project und Altoida stellen Ergebnisse vor, die geschlechtsspezifische Unterschiede mithilfe prädiktiver digitaler Biomarker bei Alzheimer aufzeigen

Das Women's Brain Project, eine internationale gemeinnützige ...

Das Women’s Brain Project, eine internationale gemeinnützige Organisation, die geschlechtsspezifische Faktoren für die Gesundheit des Gehirns und der Psyche untersucht, und Altoida, ein auf Präzisionsneurologie spezialisiertes Unternehmen, das mithilfe von künstlicher Intelligenz und erweiterter Realität (AR) Pionierarbeit bei der nicht invasiven Diagnostik der Gehirngesundheit leistet, haben heute die Ergebnisse einer Studie bekannt gegeben, die geschlechtsspezifische Unterschiede anhand von digitalen Biomarkerdaten aufzeigt, die von der digitalen kognitiven Bewertungsplattform von Altoida erfasst wurden.

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Die im EPMA Journal veröffentlichte Studie untersuchte geschlechtsspezifische Unterschiede auf der digitalen kognitiven Bewertungsplattform von Altoida bei einer Gruppe von 568 Probanden, die sich aus einem klinischen Datensatz (leichte kognitive Beeinträchtigung und Demenz infolge der Alzheimer-Erkrankung) und einer gesunden Population zusammensetzt. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass ein Klassifikator für das biologische Geschlecht, der auf digitalen Biomarker-Merkmalen basiert, die mit der Altoida-Anwendung erfasst wurden, eine 75-prozentige Trefferquote bei der Vorhersage des biologischen Geschlechts gesunder Personen erreicht. Dies weist auf signifikante Unterschiede in den neurokognitiven Leistungsmerkmalen zwischen Männern und Frauen hin.

Unabhängig vom Alter scheinen sich die erkennbaren Unterschiede bei Personen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) oder offener Alzheimer-Krankheit (AD) zu verringern. Bei der gesunden Population sind Mikro-Handgesten die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale, die von einem Wearable erfasst werden, das Beschleunigungsdaten misst. In diesem Bewertungsabschnitt erreichte die Genauigkeit 80 Prozent gegenüber der neurokognitiven Altoida-Performance. Die Studie ergab, dass Geschlechtsunterschiede über digitale Biomarker beobachtet werden können, was sich auf die Diagnose und Behandlung von Alzheimer auswirken könnte.

„Unsere Studie zeigt, wie digitale Biomarker geschlechtsspezifische Unterschiede erkennen können, die bei standardisierten kognitiven neuropsychologischen Untersuchungen oft übersehen werden“, berichtet Dr. Antonella Santuccione Chadha, CEO und Mitbegründerin des Women’s Brain Project und Chief Medical Officer bei Altoida. „Diese Ergebnisse bestätigen die Notwendigkeit für Forscher und Arzneimittelentwickler, geschlechtsspezifische Merkmale bei der Untersuchung zukünftiger Behandlungen für die Alzheimer-Krankheit zu berücksichtigen.“

„Letztlich ist es unser Ziel, ein integriertes Framework für die geschlechtsspezifische kognitive Bewertung zu erstellen, um neurodegenerative Erkrankungen vorherzusagen, zu überwachen und präzise zu behandeln“, so Travis Bond, CEO bei Altoida. „Ein solches Framework kann für die Früherkennung der Krankheit genutzt werden und ermöglicht sowohl zielgerichtete Präventionsstrategien als auch eine personalisierte Alzheimer-Behandlung für Patienten. Durch die Integration des Geschlechts mit einer Risikostratifizierung auf Basis der Genetik und individueller Risikofaktoren anhand von digitalen Anwendungen zur Biomarker-Überwachung wird es möglich sein, die Symptome von MCI-Patienten frühzeitig zu erkennen und zu behandeln, noch bevor Alzheimer entstehen kann.“

Studienergebnisse decken geschlechtsspezifische Unterschiede auf

Oft wird eine MCI-Diagnose bei Frauen später gestellt als bei Männern. Diese Studie legt den Schluss nahe, dass die Verwendung geschlechtsspezifisch angepasster Diagnosetools (oder geschlechtsspezifisch angepasster Grenzwerte) notwendig sein könnte, um die diagnostische Präzision zu erhöhen. Eine prädiktive Diagnostik mithilfe von Alzheimer-Biomarkern im präsymptomatischen oder oligosymptomatischen (MCI) Stadium, gefolgt von einer gezielten Prävention und einer Behandlung, die speziell auf Personen mit hohem Risiko zugeschnitten ist, wird zunehmend als aussichtsreichste Option für ein erfolgreiches Alzheimer-Management betrachtet.

Die Performance nahm ab bei Anwendung dieses Klassifikators auf weiter fortgeschrittenere Stadien der Alzheimer-Krankheit, wie MCI und Demenz. Dies deutet darauf hin, dass geschlechtsspezifische Unterschiede vom Krankheitsstadium abhängig sein könnten. Die Ergebnisse lassen vermuten, dass neurokognitive Leistungssignaturen, die auf Daten von digitalen Biomarker-Merkmalen basieren, bei Männern und Frauen unterschiedlich sind. Diese Ergebnisse untermauern die Notwendigkeit, herkömmliche Ansätze der Demenzforschung mit digitalen Biomarker-Technologien und Perspektiven der personalisierten Medizin zu kombinieren, um eine präzisere prädiktive Diagnostik, gezielte Prävention und maßgeschneiderte Behandlung des kognitiven Verfalls zu erreichen.

Zudem verschaffen diese Erkenntnisse Forschern zusätzliche Einblicke in die pathophysiologischen Mechanismen der Erkrankung, bei denen mögliche Unterschiede zwischen den Geschlechtern bestehen, die personalisierte Behandlungsansätze begründen könnten. Aus Sicht der prädiktiven Medizin könnte die Berücksichtigung geschlechtsabhängiger Unterschiede die Vorhersagen präziser machen – insbesondere bei Algorithmen, die mehrere Variablen berücksichtigen. Insbesondere die Einbindung von Unterschieden zwischen den Geschlechtern kann die Vorhersagegenauigkeit eines schnellen kognitiven Verfalls bei MCI-Patienten erhöhen, was für die Planung von Therapie- und Pflegeoptionen maßgeblich ist. Und aus Sicht der Präzisionsmedizin macht es laut den Studiendaten einen Unterschied, ob ein Patient männlich oder weiblich ist. Mehr Daten über geschlechtsspezifische Unterschiede könnten die künftige klinische Praxis prägen und die Auswahl von Ad-hoc-Maßnahmen zur Prävention, Diagnose und Behandlung unterstützen.

Diese Ergebnisse sollten in Verbindung mit den neuesten Entwicklungen der digitalen Medizin angewandt werden, um Modelle der Krankheitsentwicklung zu entwickeln, die die Auswirkungen des Geschlechts in vollem Umfang berücksichtigen können. Dies macht die digitale Biomarker-Technologie zu einem der vielversprechendsten Tools für die Entwicklung von Wirkstoffen oder digitalen Therapeutika gegen Alzheimer. Die Studie wurde durchgeführt, um der Forschungsgemeinschaft die potenziellen geschlechtsspezifischen Unterschiede bei kognitiven Tests zur Alzheimer-Krankheit aufzuzeigen, damit mögliche Verzerrungen bei der klinischen Anwendung durch geeignete Maßnahmen abgemildert werden können.

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