Laut einer von der UC San Francisco und dem Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston durchgeführten Studie könnte eine maschinelle Lernanalyse der im Schlaf aufgezeichneten Gehirnwellen dabei helfen, Menschen mit einem hohen Risiko für die Entwicklung einer Demenz zu identifizieren.
Die Studie ergab, dass das Demenzrisiko zunahm, wenn das anhand der Schlafsignale mittels EEG geschätzte „Gehirnalter“ einer Person ihr tatsächliches Alter überschritt.
Mit jedem zehnjährigen Anstieg des Gehirnalters im Vergleich zum tatsächlichen Alter stieg das Demenzrisiko um fast 40 %. Umgekehrt war das Demenzrisiko geringer, wenn das Gehirnalter niedriger war als das tatsächliche Alter.
Die Studie wird veröffentlicht in JAMA-Netzwerk geöffnet am 19. März.
Die Forscher verwendeten ein maschinelles Lernmodell, das 13 mikrostrukturelle Merkmale von Gehirnwellen aus EEG-Aufzeichnungen integriert. Die Daten stammten von etwa 7.000 Teilnehmern, die an fünf Studien teilgenommen hatten.
Die Teilnehmer waren zwischen 40 und 94 Jahre alt und keiner hatte zu Beginn der Studie eine Demenz. Sie wurden zwischen 3,5 und 17 Jahren beobachtet. In dieser Zeit entwickelten etwa 1.000 Teilnehmer die Störung.
Die Forscher fanden heraus, dass die Analyse feinskaliger Muster in Gehirnwellen während des Schlafs Erkenntnisse lieferte, die herkömmlichen Schlafmetriken oft entgehen. Frühere gepoolte Analysen mehrerer Teilnehmerkohorten ergaben keine signifikanten Zusammenhänge zwischen dem Demenzrisiko und traditionellen Schlafmessungen, wie z. B. der in verschiedenen Schlafphasen verbrachten Zeit oder der allgemeinen Schlafeffizienz.
„Allgemeine Schlafmetriken erfassen die komplexe mehrdimensionale Natur der Schlafphysiologie nicht vollständig“, sagte der leitende Autor Yue Leng, MBBS, PhD, außerordentlicher Professor für Psychiatrie an der UCSF School of Medicine.
Gehirnwellenmuster im Zusammenhang mit der kognitiven Gesundheit
Es ist bekannt, dass mehrere Schlaf-EEG-Muster, die zum Alter des Gehirns beigetragen haben, eine Rolle für die Gesundheit und das Gedächtnis des Gehirns spielen. Dazu gehören Delta-Wellen, die ein rollendes Wellenmuster bilden, das mit Tiefschlaf verbunden ist, und Schlafspindeln – kurze, schnellfrequente Gehirnaktivität, die mit der Gedächtniskonsolidierung verbunden ist.
Zu den bemerkenswertesten Erkenntnissen gehörte, dass plötzliche große Spitzen im EEG, bekannt als Kurtosis, mit einem geringeren Demenzrisiko verbunden waren.
Die Forscher fanden außerdem heraus, dass der Zusammenhang zwischen „älterem“ Gehirnalter und Demenzrisiko weiterhin signifikant blieb, nachdem Faktoren wie Bildung, Rauchen, Body-Mass-Index und körperliche Aktivität sowie andere Gesundheitszustände und genetische Risikofaktoren berücksichtigt wurden.
Potenzial für Früherkennung
Da Schlaf-EEG-Signale nichtinvasiv erfasst werden können, könnten die Forscher sagen, dass das Alter des Gehirns letztendlich dazu beitragen könnte, das Demenzrisiko in nichtklinischen Umgebungen zu erkennen, beispielsweise durch den Einsatz tragbarer Technologien.
„Das Gehirnalter wird aus den Gehirnwellen im Schlaf berechnet“, sagte Leng. „Wir wissen, dass die Gehirnaktivität während des Schlafs ein messbares Fenster dafür liefert, wie gut das Gehirn altert.“
Die Ergebnisse legen auch die Möglichkeit nahe, dass eine Verbesserung der Schlafgesundheit die Alterung des Gehirns beeinflussen könnte. Leng wies darauf hin, dass frühere Studien gezeigt hätten, dass die Behandlung von Schlafstörungen schlafbezogene Gehirnwellenmuster verändern könne.
„Besseres Körpermanagement, wie z. B. die Senkung des Body-Mass-Index und mehr Bewegung, um die Wahrscheinlichkeit einer Apnoe zu verringern, könnte Auswirkungen haben“, sagte der Erstautor Haoqi Sun, PhD, Assistenzprofessor für Neurologie am Beth Israel Deaconess Medical Center, der das Modell zusammen mit zwei Co-Autoren* entwickelt hat. „Aber es gibt keine magische Pille zur Verbesserung der Gehirngesundheit.“
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