KI erkennt Alzheimer-Risiko Jahre vorher im Auge

Die Diagnose von Alzheimer könnte bald so einfach sein wie ein Sehtest. Neue Durchbrüche aus der Forschung markieren einen Wendepunkt: Künstliche Intelligenz erkennt neurodegenerative Warnsignale auf der Netzhaut Jahre vor den ersten Symptomen.

Aktuelle Studien und erste kommerzielle Anwendungen zeigen, dass die Netzhaut präzise Biomarker liefert. Experten sprechen von einem Paradigmenwechsel, der den Optiker zum ersten Anlaufpunkt für die Gehirngesundheit machen könnte. Bisher beruhte die Diagnose oft auf teuren PET-Scans oder schmerzhaften Lumbalpunktionen.

„RetiPhenoAge“: Das biologische Alter der Netzhaut

Einer der bedeutendsten Meilensteine ist die Validierung der „RetiPhenoAge“-Technologie. Forscher der National University of Singapore nutzen Deep Learning, um das biologische Alter der Netzhaut zu bestimmen.

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Das Prinzip ist genial: Die Netzhaut ist ein direkter Ausläufer des Gehirns. Alterungsprozesse und Schäden im Gehirn spiegeln sich in den mikroskopisch feinen Blutgefäßen und Nervenschichten des Auges wider.

Analysen mit Daten von über 33.000 Teilnehmern der UK Biobank zeigen: Eine Diskrepanz zwischen dem chronologischen Alter und dem „Netzhaut-Alter“ ist ein starker Prädiktor für künftige Demenz. Personen, deren Netzhaut „älter“ aussah, trugen ein deutlich höheres Risiko, kognitive Einschränkungen zu entwickeln.

Hyperspektrale Bildgebung sieht das Unsichtbare

Neue Technologien gehen noch tiefer. Das kanadische Unternehmen RetiSpec sorgt mit seiner hyperspektralen Bildgebungstechnologie für Aufsehen. Sie analysiert Lichtspektren in über 100 Wellenlängen – nicht nur rot, grün und blau wie normale Kameras.

Das Ziel ist ehrgeizig: die direkte Detektion von Beta-Amyloid-Aggregaten. Diese toxischen Eiweißablagerungen gelten als Hauptmerkmal der Alzheimer-Krankheit. Jüngste Berichte deuten darauf hin, dass die Technologie die Veränderungen bereits 10 bis 20 Jahre vor Gedächtnisproblemen identifizieren kann.

Nach einer erfolgreichen Finanzierungsrunde und Teilnahme an einer großangelegten Studie bewegt sich diese Technologie auf die breite klinische Anwendung zu. Solche Geräte könnten bald zur Standardausrüstung fortschrittlicher Augenkliniken gehören.

Big Data für bessere KI: Das Projekt „NeurEYE“

Die Zuverlässigkeit von KI-Modellen steht und fällt mit der Datenmenge. Hier setzt das schottische Projekt „NeurEYE“ Maßstäbe. In einer Kooperation zwischen der Universität Edinburgh und lokalen Optometristen wurden rund eine Million anonymisierte Augenscans gesammelt.

Dieses massive Datenvolumen verfeinert Algorithmen, die nicht nur Alzheimer, sondern auch Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erkennen sollen. Die Integration in das britische Gesundheitssystem NHS wird als Blaupause für andere Länder beobachtet.

Das Ziel ist ein zweistufiges System: Der Optiker führt das Screening durch, bei Auffälligkeiten erfolgt die Überweisung zum Neurologen – lange bevor irreversible Hirnschäden entstehen.

Kommerzielle Pioniere in Asien

Während Europa und Nordamerika an regulatorischen Rahmenbedingungen feilen, sind asiatische Märkte bereits einen Schritt weiter. In Hongkong startete Mitte 2025 der weltweit erste kommerzielle Dienst für KI-gestützte Alzheimer-Risikoanalysen per Netzhautscan.

In Gesundheitszentren kommt eine Technologie zum Einsatz, die Gefäßveränderungen und die Nervenfaserschichtdicke analysiert. Die Algorithmen prüfen spezifische Parameter wie die Vergrößerung der fovealen avaskulären Zone (FAZ). Die Durchblutung dieses Bereichs nimmt bei Alzheimer-Patienten oft frühzeitig ab.

Warum das Auge der Schlüssel ist

Die Faszination für die „Oculomics“ – die Lehre von den Augen-Biomarkern – begründet sich in der Anatomie. Die Netzhaut ist das einzige Gewebe des zentralen Nervensystems, das nicht-invasiv sichtbar gemacht werden kann.

• Vaskuläre Ähnlichkeit: Die Blut-Retina-Schranke ähnelt der Blut-Hirn-Schranke. Schäden an den kleinen Gefäßen im Auge korrelieren stark mit Gefäßschäden im Gehirn.
• Nervenschichten: Die retinale Nervenfaserschicht besteht aus Nervenfortsätzen. Ein Dünnerwerden dieser Schicht wird konsistent mit Hirnatrophie in Verbindung gebracht.

Der Vorteil gegenüber Bluttests liegt in der zusätzlichen Information über die strukturelle Integrität von Gefäßen und Nerven, nicht nur über das Vorhandensein von Proteinen.

Der Weg zur Routineversorgung

Trotz der Euphorie mahnen Regulierungsbehörden zur Sorgfalt. Die US-amerikanische FDA und die europäische EMA prüfen derzeit mehrere dieser KI-gestützten Diagnostik-Tools. Die Herausforderung liegt in der Spezifität: Es muss sichergestellt werden, dass ein Glaukom oder Diabetes nicht fälschlicherweise als Alzheimer-Risiko interpretiert wird.

Für dieses Jahr erwarten Analysten die Veröffentlichung weiterer Daten aus Langzeitstudien. Sie sollen endgültig belegen, wie viele Jahre im Voraus die KI eine Diagnose stellen kann. Bestätigen sich die positiven Daten, dient der jährliche Besuch beim Augenarzt bald nicht mehr nur der Sehstärke, sondern auch dem Erhalt der geistigen Fitness.

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