Alt iLive-innhold blir gjennomgått med medisin eller faktisk kontrollert for å sikre så mye faktuell nøyaktighet som mulig.
Vi har strenge retningslinjer for innkjøp og kun kobling til anerkjente medieområder, akademiske forskningsinstitusjoner og, når det er mulig, medisinsk peer-evaluerte studier. Merk at tallene i parenteser ([1], [2], etc.) er klikkbare koblinger til disse studiene.
Hvis du føler at noe av innholdet vårt er unøyaktig, utdatert eller ellers tvilsomt, velg det og trykk Ctrl + Enter.
Første test i sitt slag kan forutsi demens ni år før diagnosen stilles
Sist anmeldt: 02.07.2025
Forskere ved Queen Mary University i London har utviklet en ny metode for å forutsi demens med over 80 % nøyaktighet og opptil ni år før diagnose. Denne nye metoden gir en mer nøyaktig prediksjon av demens enn hukommelsestester eller hjernesvinnningsmålinger, som er to vanlige metoder for å diagnostisere demens.
Et team ledet av professor Charles Marshall utviklet en prediktiv test ved å analysere funksjonelle MR-skanninger (fMRI) for å oppdage endringer i hjernens standardmodusnettverk (DMN). DMN kobler sammen områder i hjernen for å utføre visse kognitive funksjoner og er det første nevrale nettverket som er påvirket av Alzheimers sykdom.
Forskerne brukte fMRI-skanninger av mer enn 1100 frivillige fra UK Biobank, en stor biomedisinsk database og forskningsressurs som inneholder genetisk og medisinsk informasjon fra en halv million deltakere i Storbritannia, for å vurdere den effektive tilkoblingen mellom de ti hjerneområdene som utgjør standardmodusnettverket.
Forskerne tildelte hver pasient en sannsynlighetsskåre for demens basert på i hvilken grad deres effektive tilkoblingsmønster samsvarte med enten det demensindikerende mønsteret eller det kontrollerte mønsteret.
De sammenlignet disse prediksjonene med hver pasients medisinske data lagret i UK Biobank. Resultatene viste at modellen nøyaktig forutså debut av demens opptil ni år før offisiell diagnose med over 80 % nøyaktighet. I tilfeller der frivillige senere utviklet demens, kunne modellen også forutsi, innen to år, hvor lang tid det ville ta å få en diagnose.
Forskerne undersøkte også om endringer i DMN kunne være forårsaket av kjente risikofaktorer for demens. Analysen deres viste at genetisk risiko for Alzheimers sykdom var sterkt assosiert med endringer i konnektivitet i DMN, noe som støtter ideen om at disse endringene er spesifikke for Alzheimers sykdom. De fant også at sosial isolasjon sannsynligvis øker risikoen for demens gjennom dens effekt på konnektivitet i DMN.
Professor Charles Marshall, som ledet forskerteamet ved Centre for Preventive Neuroscience, Wolfson Institute of Population Health, Queen Mary University, sa: «Å forutsi hvem som vil lide av demens i fremtiden vil være avgjørende for å utvikle behandlinger som kan forhindre det irreversible tapet av hjerneceller som forårsaker symptomene på demens. Selv om vi blir bedre til å identifisere proteiner i hjernen som kan forårsake Alzheimers, lever mange mennesker i flere tiår med disse proteinene i hjernen uten å utvikle symptomer på demens.»
«Vi håper at hjernefunksjonsmålingen vi har utviklet vil gjøre det mulig for oss å være mye mer presise om hvorvidt og når noen faktisk vil utvikle demens, slik at vi kan avgjøre om de kan ha nytte av fremtidige behandlinger.»
Samuel Ereira, hovedforfatter og postdoktor ved Wolfson Institute for Population Healths senter for forebyggende nevrovitenskap, la til: «Ved å bruke disse analysemetodene med store datasett kan vi identifisere de som har høy risiko for demens, og også finne ut hvilke miljøfaktorer som presset disse menneskene inn i høy risiko.»
«Det er et enormt potensial for å anvende disse metodene på ulike nevrale nettverk og populasjoner for å bedre forstå forholdet mellom miljø, nevrobiologi og sykdom, både ved demens og potensielt andre nevrodegenerative sykdommer. fMRI er en ikke-invasiv medisinsk avbildningsteknikk og tar omtrent seks minutter å samle inn nødvendige data på en MR-skanner, slik at den kan integreres i eksisterende diagnostiske veier, spesielt der MR allerede brukes.»
Hojat Azadbakht, administrerende direktør i AINOSTICS (et AI-selskap som samarbeider med ledende forskningsgrupper for å utvikle hjerneavbildningsteknikker for tidlig diagnose av nevrologiske lidelser), kommenterte: «Tilnærmingen som er utviklet har potensial til å fylle et stort klinisk gap ved å tilby en ikke-invasiv biomarkør for demens. I en studie publisert av et team fra Queen Mary University, var de i stand til å identifisere personer som senere utviklet Alzheimers sykdom opptil ni år før de fikk en klinisk diagnose. Det er i dette presymptomatiske stadiet at nye sykdomsmodifiserende teknikker kan gi størst mulig nytte for pasienter.»