21 Millionen Euro für EU-Projekt zur Alzheimer-Früherkennung

Ein europäisches Konsortium mit 30 Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft, gemeinnützigen Gesellschaften und Kliniken will eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform entwickeln, die Personen mit erhöhtem Demenzrisiko identifizieren soll, bevor sich erste Symptome zeigen. Die EU unterstützt das Projekt mit 21 Millionen Euro.

Im Jahr 2023 lebten mehr als sieben Millionen Menschen mit Demenz in der Europäischen Union. Bis 2050 wird sich diese Zahl auf 14 Millionen verdoppeln, was eine enorme Belastung für die Gesundheitssysteme darstellt. Nur durch eine Erkennung von Risikofaktoren und ersten Anzeichen des kognitiven Abbaus lässt sich eine Verschlechterung verhindern. „Durch neuartige Medikamente wird Alzheimer als häufigste Demenzursache demnächst behandelbar sein, wenn auch nicht heilbar, aber nur bei früher Diagnosestellung“, erklärt Prof. Robert Perneczky von der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie, der das Projekt am LMU Klinikum leitet.

Welche Rolle spielt KI beim EU-Projekt PREDICTOM?

Das Projekt PREDICTOM entwickelt mit Unterstützung der EU Innovative Health Initiative (IHI) eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform, die Personen mit erhöhtem Demenzrisiko identifizieren soll, bevor sich erste Symptome zeigen. „Das Erkennen früher Anzeichen von Demenz ist der Schlüssel zur Verlangsamung des Fortschreitens der Krankheit. Leider wird ein Großteil der gefährdeten Personen nicht rechtzeitig identifiziert. Unsere Plattform zielt darauf ab, dies zu ändern, indem sie eine frühzeitige Entdeckung, ein rechtzeitiges Eingreifen und eine vorbeugende Behandlung ermöglicht“, erklärt Perneczky.

Wer ist an dem Projekt PREDICTOM beteiligt?

Mehr als 4000 Teilnehmer aus Deutschland, Frankreich, der Schweiz, Belgien und Spanien werden an PREDICTOM teilnehmen. Die LMU-Psychiatrie beteiligt sich maßgeblich an der klinischen Studie im Projekt. Dazu wird eine eigene prospektive Kohorte aufgebaut werden.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von PREDICTOM ist, dass ein Großteil der Untersuchungen von den Patienten selbst bequem von zu Hause aus durchgeführt werden kann. PREDICTOM zielt darauf ab, die Belastung der Gesundheitsdienste und die damit verbundenen Kosten durch die Initiierung des Prozesses zuhause zu reduzieren. Biomarker, einschließlich Speichel, Stuhl, digitale Marker und Blut, werden bei den Teilnehmern zu Hause oder in Hausarztpraxen gesammelt. Dieses Vorgehen vereinfacht einen Prozess, der traditionell in Krankenhäusern oder spezialisierten medizinischen Zentren durchgeführt wird.

Inwiefern profitiert der einzelne Patient und das Gesundheitssystem von einer KI-gestützten Demenzrisikovorhersage?

Die Forschenden sind überzeugt, dass das Projekt zu erheblichen Kosten- und Zeiteinsparungen im Gesundheitssystem führen wird. Die Kombination von KI-gestützten Demenzrisikovorhersagen könne nicht nur für die wirksame Behandlung von Demenz auf nationaler und europäischer Ebene von Vorteil sein, sondern auch dazu beitragen, Screening und Diagnose zugänglicher und auf die Bedürfnisse der einzelnen Patienten zuzuschneiden.

Das Projekt hat am 1. November 2023 begonnen und endet am 31. Oktober 2027.

Partner des PREDICTOM Konsortiums:

PREDICTOM umfasst ein Konsortium aus 30 Partnern aus Forschungseinrichtungen, mittleren und großen Unternehmen, gemeinnützigen Gesellschaften und Krankenhäusern und schließt 15 Länder in Europa, Asien und Nordamerika ein, unter der Koordinierung des Stavanger University Hospital in Norwegen.

Altoida Inc, Alzheimer Europe, ALZpath Inc, BrainCheck Inc, Center for Research and Technology Hellas, Foundation Lygature, Fraunhofer-Gesellschaft, GE HealthCare, GN Hearing AS, Health Research Institute Hospital La Fe Spain, Helse Stavanger HF (Stavanger University Hospital), Icometrix Nv, Joanneum Research Forschungsgesellschaft mbH, King’s College London, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-Universität München, Muhdo Health Ltd, National Institute for Health and Care Excellence, Novo Nordisk A/S, Pharmacoidea Hungary, Qairnel, Siemens Healthineers, The University of Exeter, Universitatsklinikum Erlangen, University of Geneva, Vrije Universiteit Brussel