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DOI: 10.1055/s-0031-1293154
Morbus Alzheimer – Gelingt die frühe Diagnose mittels funktionellem MRT?
Publikationsverlauf
Publikationsdatum:
27. Oktober 2011 (online)
Es besteht derzeit großes Interesse daran, frühe objektive Biomarker zu finden, um das Alzheimer-Risiko vorhersagen zu können. Die funktionelle MRT im Ruhezustand ist ein potenzieller Kandidat hierfür. Doch die bisherigen Ergebnisse sind von begrenztem Erfolg. Auch G. Chen et al. gingen dem nun nach.
Radiology 2011; 259: 213–221
Für die Studie rekrutierten die Autoren 55 Teilnehmer, davon 20 Patienten mit Alzheimer-Erkrankung, 15 Patienten mit amnestischer leichter kognitiver Störung (MCI) und 20 kognitiv normale Kontrollen. Alle Teilnehmer wurden mit einem 3-T-MRT untersucht, wobei sie keine spezifischen kognitiven Aufgaben erledigten. Sie wurden vielmehr dazu angehalten, die Augen zu schließen und sich zu entspannen. Anschließend erfolgten sagittale funktionelle Aufnahmen des gesamten Gehirns. Dieses wurde anschließend automatisch in 116 Felder (Regions of Interest, ROI) aufgeteilt und weiter verarbeitet, wobei immer die paarweise Auswertung zweier ROIs erfolgte, um deren funktionelle Konnektivität zu ermitteln. Anhand der Ergebnisse versuchten die Autoren, die unterschiedlichen Gruppen zu differenzieren, indem sie mittels linearer Regressionsanalyse das Verhältnis zwischen Veränderungen in der Konnektivität des neuronalen Netzwerks und den Verhaltensmustern analysierten.
Für jeden Teilnehmer ergab sich eine funktionelle konnektive Matrix. In einem 1. Schritt trennten die Autoren Alzheimer-Patienten vom Rest der Kohorte, was mit einer Sensitivität von 85 % und einer Spezifität von 80 % gelang. Die Rate falsch-positiver Ergebnisse betrug 20 %, die falsch-negativer Ergebnisse 15 %, die Genauigkeit 82 %. In einem 2. Schritt differenzierten die Autoren Patienten mit MCI von den kognitiv normalen Kontrollen. Hierbei betrug die Sensitivität 93 % und die Spezifität 90 %, die Rate falsch-positiver Ergebnisse 10 % und die falsch-negativer Ergebnisse 7 % bei einer Genauigkeit von 91 %. Nach Kombination der Ergebnisse des 1. und 2. Schritts ergab sich eine Sensitivität von 94 % bei einer Spezifität von 15 % sowie falsch-negativen bzw. falsch-positiven Raten von 6 bzw. 25 %. Verminderte Indizes des neuronalen Netzwerks waren dabei signifikant mit den Ergebnissen kognitiver Test korreliert.
Die neuronale Netzwerkanalyse des gesamten Gehirns zeigte, dass Konnektivitätsmuster zwischen verschiedenen Gehirnregionen geeignet sind, Alzheimer-Patienten, MCI-Patienten und kognitiv normale Kontrollen voneinander zu unterscheiden, so die Autoren.
Dr. Johannes Weiß, Bad Kissingen