Eine neue Studie der University of Florida hat ergeben, dass einfache und kostengünstige Aufnahmen der Netzhaut präzise Hinweise auf das individuelle Alzheimer-Risikoprofil geben können. Das Forschungsteam um Professor Ruogu Fang für Biomedizintechnik zeigt, dass die Untersuchung des hinteren Augenabschnitts frühzeitige Einblicke in neurovaskuläre Veränderungen ermöglicht, die der Alzheimer-Erkrankung oft jahrzehntelange vorausgehen. Bisherige Diagnoseverfahren greifen in der Regel erst in späten Krankheitsstadien ein, wenn therapeutische Maßnahmen kaum noch greifen. Retinafotografien stellen daher eine vielversprechende, wenig invasive Alternative dar, um Risikopatienten früher zu identifizieren und präventive Lifestyle-Anpassungen oder medikamentöse Interventionen einzuleiten. Die Forschungsgruppe analysierte mit einem speziellen Machine-Learning-Modell Netzhautaufnahmen von über vierzigtausend Patienten eines britischen Patienten-Datenbanks. Im Gegensatz zu teureren Verfahren wie Magnetresonanztomografien sind Retinafotos bei diabetischen, glaukomatischen oder altersbedingten Augenveränderungen sowie bei Routineuntersuchungen flächendeckend vorhanden. Die KI identifizierte dabei subtile Strukturen in Arterien und Sehnerv, die mit biologischen Merkmalen wie Geschlecht und Blutdruck sowie lebensstilbedingten Risikofaktoren korrelieren, etwa Rauchen, Alkoholkonsum und Schlafstörungen. Da diese Angaben in klinischen Dokumentationen oft unvollständig oder auf unzuverlässigen Selbstauskünften basieren, liefern die Bildanalysen einen objektiven, kumulativen Biomarker. Die Autoren betonen, dass die Netzhautmorphologie weniger als Ersatz für Fragebögen, sondern als integrierter biologischer Sensor für langfristige Gefäß- und Nervenschädigungen fungiert. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial computergestützter Bildgebung für die präventive Neurologie. Durch die frühe Erkennung akkumulierter Risikomarker ließen sich Patienten identifizieren, die von gezielten Präventionsmaßnahmen profitieren könnten, noch bevor irreversible Hirnschäden entstehen. Die Studie wurde im Journal of Alzheimer's Disease veröffentlicht und wird von Forschern der University of Florida sowie einem Wissenschaftler der Meta-Forschungsabteilung geleitet. Die entwickelte KI-Methodik könnte künftig in die ophthalmologische Routineintegration werden, um Alzheimer-Prävention datenbasiert und niedrigschwellig zu gestalten.