Forscher um Min Zhang und Dabao Zhang von der Joe C. Wen School of Population & Public Health der University of California, Irvine, haben die detailliertesten bisher erstellten Karten zur kausalen Genregulation in verschiedenen Gehirnzelltypen bei Alzheimer erstellt. Mithilfe fortschrittlicher künstlicher Intelligenz (KI) und großskaliger Genomdaten analysierten sie, wie Gene in Neuronen, Gliazellen und anderen Zellarten des Gehirns miteinander interagieren – und wie diese Netzwerke bei Alzheimer verändert sind. Die KI-Modelle identifizierten nicht nur korrelierte Genaktivitäten, sondern konnten auch kausale Beziehungen zwischen Genen aufdecken, also feststellen, ob das Ausmaß der Aktivität eines Gens direkt die Expression eines anderen beeinflusst. Die Studie untersuchte Daten von Tausenden von einzelnen Zellen aus postmortalen Gehirnproben von Alzheimer-Patienten und gesunden Kontrollen. Dabei zeigte sich, dass die kausalen Genregulationsnetzwerke in bestimmten Zelltypen – insbesondere in kortikalen Neuronen und Astrozyten – erheblich gestört sind. Besonders betroffen waren Gene, die mit Entzündungsprozessen, der Amyloid-Abbaupfade und der Synapsenfunktion verbunden sind. Ein zentrales Ergebnis war die Identifizierung von zentralen „Regulatoren“ – Genen, deren Störung weitreichende Auswirkungen auf andere Gene hatte. Einige dieser Gene, wie TREM2 und APOE, waren bereits bekannt, aber die KI-basierte Analyse offenbarte nun neue kausale Verbindungen, die zuvor übersehen wurden. Die Ergebnisse liefern einen neuen mechanistischen Einblick in die Krankheitsentwicklung von Alzheimer und zeigen, dass die Störung der Genregulation nicht gleichmäßig über alle Zelltypen verteilt ist, sondern zelltypspezifisch erfolgt. Dies könnte erklären, warum bestimmte Hirnregionen früher betroffen sind als andere. Zudem eröffnen die Karten neue Wege für die Entwicklung gezielter Therapien, die nicht nur einzelne Gene, sondern ganze regulatory Netzwerke adressieren. Die Forscher betonen, dass die KI-basierten Karten als öffentlich zugängliche Ressource für die wissenschaftliche Gemeinschaft dienen sollen, um zukünftige Studien zu unterstützen. Die Methode könnte auch auf andere neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson oder ALS übertragen werden. In der Fachwelt wird die Studie als bahnbrechend angesehen. Experten loben die Integration von KI mit Einzelzellgenomik und die Fähigkeit, kausale Beziehungen zu identifizieren, anstatt nur Korrelationen zu finden. „Dies ist ein Meilenstein für die molekulare Pathogenese von Alzheimer“, sagt Dr. Lena Müller, Neurobiologin an der Charité Berlin. „Die Karten ermöglichen es, Therapieziele mit höherer Genauigkeit zu identifizieren.“ Die University of California, Irvine, positioniert sich damit weiter als führende Institution in der KI-gestützten Biomedizin, insbesondere im Bereich neurodegenerativer Erkrankungen. Die Ergebnisse könnten in den kommenden Jahren die Grundlage für präzisionsmedizinische Ansätze in der Alzheimer-Forschung bilden.