DunedinPACNI: Wie sich das Tempo der Gehirnalterung mit einem einzigen MRT messen lässt

Kann eine Gehirn-MRT zeigen, in welchem Tempo unser Gehirn und unser Körper altern? Die Doktorandin Marta Arbizu Gómez erläutert wie der Biomarker DunedinPACNI mithilfe einer einzigen Magnetresonanztomografie das Alterungstempo schätzt, um kognitiven Abbau vorherzusagen.

Warum müssen wir das Alterungstempo messen?

Das Altern verläuft nicht bei allen Menschen gleich. Zwei Personen gleichen chronologischen Alters können sehr unterschiedliche Entwicklungen durchlaufen: Die eine kann über Jahrzehnte eine gute körperliche und kognitive Gesundheit bewahren, während die andere frühe Anzeichen von Gebrechlichkeit, kognitivem Abbau oder ein erhöhtes Erkrankungsrisiko zeigen kann.

Deshalb ist in den letzten Jahren das Interesse an der Entwicklung von Biomarkern gestiegen, die das biologische Alter oder, noch präziser, das Tempo des Alterns einer Person schätzen können. Diese Biomarker könnten dazu beitragen, Menschen mit einem erhöhten Abbaurisiko frühzeitig zu erkennen, präventive Maßnahmen zu bewerten und besser zu verstehen, wie das Altern mit Erkrankungen wie Demenz, Schlaganfall oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen zusammenhängt.

Bisher stützten sich viele dieser Verfahren auf molekulare Daten, etwa auf sogenannte epigenetische Uhren. Allerdings stehen nicht in allen Studien DNA-Proben oder Methylierungsanalysen zur Verfügung. Die Magnetresonanztomografie des Gehirns hingegen ist ein in der neurologischen Forschung und in Studien zum Altern häufig eingesetztes Verfahren.

Die in Nature Aging veröffentlichte Studie stellt eine sehr interessante Frage: Kann eine einzige Gehirn-MRT Aufschluss über das Alterungstempo des gesamten Organismus geben?

Um diese Frage zu beantworten, entwickeln die Autorinnen und Autoren eine neue Messgröße namens DunedinPACNI (Dunedin Pace of Aging Calculated from NeuroImaging), einen auf Neurobildgebung basierenden Biomarker, der das Alterungstempo anhand einer einzigen Gehirnaufnahme schätzt.

Wie wurde die Studie durchgeführt?

Ausgangspunkt war die Dunedin Study, eine Langzeitkohorte aus Neuseeland, in der seit Jahrzehnten mehr als tausend zwischen 1972 und 1973 geborene Personen untersucht werden. Diese Kohorte ist besonders wertvoll, weil sich damit beobachten lässt, wie sich der Gesundheitszustand derselben Personen im Laufe der Zeit verändert, statt ausschließlich Personen unterschiedlichen Alters miteinander zu vergleichen.

In früheren Studien hatten die Forschenden den sogenannten Pace of Aging berechnet, eine Messgröße für das Alterungstempo, die auf 19 Biomarkern aus verschiedenen Körpersystemen beruht. Dazu gehörten kardiovaskuläre, metabolische, renale, immunologische, pulmonale und dentale Indikatoren, die im Alter von 26 bis 45 Jahren wiederholt gemessen wurden.

In der neuen Arbeit nutzten die Autorinnen und Autoren Gehirn-MRT-Aufnahmen, die bei 860 Teilnehmenden der Dunedin Study im Alter von 45 Jahren angefertigt worden waren. Aus diesen Aufnahmen leiteten sie strukturelle Hirnmerkmale ab, darunter die kortikale Dicke, das Volumen der grauen Substanz, die kortikale Oberfläche, das Volumen subkortikaler Strukturen und die Größe der Ventrikel.

Anhand dieser Daten trainierten sie ein statistisches Modell, um den Pace of Aging aus der Gehirn-MRT zu schätzen. Das Ergebnis war DunedinPACNI: eine Messgröße, die nicht einfach angeben soll, ob das Gehirn „älter aussieht“, sondern schätzen soll, ob eine Person biologisch schneller oder langsamer altert.

Was zeigen die wichtigsten Ergebnisse?

Die Ergebnisse zeigen, dass DunedinPACNI mit verschiedenen Indikatoren der Gehirngesundheit und des allgemeinen Gesundheitszustands zusammenhängt.

Erstens wiesen innerhalb der Dunedin Study Personen mit höheren DunedinPACNI-Werten ein Profil auf, das mit schnellerem Altern vereinbar ist. Sie hatten ein schlechteres Gleichgewicht, eine langsamere Gehgeschwindigkeit, weniger Kraft, eine schlechtere motorische Koordination, mehr körperliche Einschränkungen, eine schlechtere subjektive Gesundheit, eine geringere kognitive Leistungsfähigkeit und ein älter wirkendes Gesicht.

Dies deutet darauf hin, dass die in einer Gehirn-MRT enthaltenen Informationen zumindest teilweise Alterungsprozesse widerspiegeln können, die den gesamten Organismus betreffen.

Die Autorinnen und Autoren überprüften die Zuverlässigkeit der Messung außerdem anhand unabhängiger Daten aus dem Human Connectome Project. DunedinPACNI zeigte eine ausgezeichnete Test-Retest-Reliabilität. Das bedeutet, dass die Messung stabil bleibt, wenn sie anhand wiederholter Aufnahmen derselben Person berechnet wird.

Bei der Anwendung von DunedinPACNI auf große externe Kohorten wie ADNI und UK Biobank fanden sie deutliche Zusammenhänge mit der kognitiven Leistungsfähigkeit. Personen mit höheren DunedinPACNI-Werten erzielten schlechtere Ergebnisse bei Tests des Gedächtnisses, der psychomotorischen Geschwindigkeit und der Exekutivfunktionen und bewältigten kognitiv anspruchsvolle Alltagsaktivitäten schlechter.

Zu den wichtigsten Befunden gehörte der Zusammenhang mit kognitivem Abbau und Demenz. In ADNI hatten Personen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung höhere DunedinPACNI-Werte als kognitiv gesunde Personen, und Personen mit Demenz wiesen noch höhere Werte auf. Außerdem war bei kognitiv unauffälligen Teilnehmenden ein zu Beginn der Nachbeobachtung höherer DunedinPACNI-Wert mit einem erhöhten Risiko verbunden, in den Folgejahren eine leichte kognitive Beeinträchtigung oder Demenz zu entwickeln.

Beobachtet wurde außerdem, dass DunedinPACNI eine stärkere longitudinale Hippokampusatrophie vorhersagte. Dieser Befund ist besonders wichtig, da der Hippokampus eine Schlüsselstruktur für das Gedächtnis und eine der bei der Alzheimer-Krankheit am stärksten betroffenen Regionen ist.

Die Studie beschränkt sich jedoch nicht auf das Gehirn. In UK Biobank war DunedinPACNI auch mit stärkerer Gebrechlichkeit, schlechterer subjektiver Gesundheit, mehr chronischen Erkrankungen, einem erhöhten künftigen Erkrankungsrisiko und einer höheren Mortalität verbunden. Das heißt, diese auf Neurobildgebung basierende Messgröße scheint Informationen zum allgemeinen Altern des Organismus zu erfassen, nicht nur zur Gehirnalterung.

Untersuchter Bereich	Hauptergebnis
Validierung in der Dunedin Study	DunedinPACNI hing mit schlechterer körperlicher Funktion und Kognition sowie einem älter wirkenden Gesicht zusammen.
Reliabilität	Ausgezeichnete Test-Retest-Reliabilität.
Kognition	Höhere Werte waren mit schlechterem Gedächtnis, geringerer psychomotorischer Geschwindigkeit und schlechteren Exekutivfunktionen verbunden.
Kognitiver Abbau	Unterschied zwischen kognitiv gesunden Personen, Personen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung und Personen mit Demenz.
Übergang zu Demenz	Sagte ein erhöhtes Risiko für eine Progression zu kognitivem Abbau oder Demenz voraus.
Gehirnatrophie	Stand mit stärkerer longitudinaler Hippokampusatrophie in Zusammenhang.
Allgemeiner Gesundheitszustand	Steht mit Gebrechlichkeit, schlechterer subjektiver Gesundheit, chronischen Erkrankungen und Mortalität in Zusammenhang.
Vergleich mit dem Gehirnalter	Zeigte ähnliche oder stärkere Zusammenhänge als die Gehirnaltersdifferenz.

Welchen Mehrwert bietet die Messgröße gegenüber dem Gehirnalter?

In den letzten Jahren hat sich das Konzept des Gehirnalters oder brain age verbreitet. Diese Modelle schätzen anhand der Gehirnstruktur, wie viele Jahre alt das Gehirn einer Person „zu sein scheint“. Anschließend wird die Differenz zwischen dem geschätzten Gehirnalter und dem tatsächlichen chronologischen Alter berechnet. Wirkt das Gehirn älter als erwartet, spricht man von einer größeren Gehirnaltersdifferenz.

Dieser Ansatz hat jedoch einige Einschränkungen. Das chronologische Alter vorherzusagen ist nicht gleichbedeutend mit der Messung des tatsächlichen biologischen Alterungstempos. Ein Modell kann das Alter einer Person sehr gut schätzen, muss aber nicht unbedingt die Prozesse erfassen, die erklären, warum manche Menschen schneller altern als andere oder früher altersbedingte Erkrankungen entwickeln.

DunedinPACNI verfolgt einen anderen Ansatz. Statt auf die Vorhersage des chronologischen Alters trainiert zu werden, wird das Modell darauf trainiert, eine longitudinale Messgröße des Alterungstempos zu schätzen, die anhand von fast zwei Jahrzehnte lang erhobenen körperlichen Biomarkern berechnet wurde.

Dieser Unterschied ist entscheidend. Ziel ist nicht festzustellen, wie alt das Gehirn wirkt, sondern ob die Gehirnstruktur Hinweise auf das Tempo enthält, mit dem der Organismus altert.

In der Studie zeigte DunedinPACNI gleich starke oder stärkere Zusammenhänge mit verschiedenen klinischen Ergebnissen als der Brain Age Gap, darunter Kognition, Hippokampusatrophie, Gebrechlichkeit, chronische Erkrankungen und Mortalität. Zudem korrelierten die beiden Messgrößen nur mäßig miteinander, was darauf hindeutet, dass sie teilweise unterschiedliche und möglicherweise komplementäre Informationen erfassen.

Welche Bedeutung hat dies für Forschung und klinische Praxis?

Auch wenn DunedinPACNI noch kein klinisches Instrument ist, eröffnen die Ergebnisse mehrere interessante Perspektiven.

Erstens könnte die Messgröße in Alterungsstudien nützlich sein, um Personen mit einem beschleunigten Alterungstempo zu identifizieren, bevor schwere Erkrankungen oder deutliche Funktionseinschränkungen auftreten.

Zweitens könnte sie dazu beitragen, Maßnahmen zur Förderung eines gesunden Alterns zu bewerten. Zielt eine körperliche, kognitive, medikamentöse oder lebensstilbezogene Intervention darauf ab, das Altern zu verlangsamen, könnte eine objektive, auf einer Gehirn-MRT basierende Messgröße zusätzliche Hinweise auf ihre Wirkung liefern.

Drittens könnte DunedinPACNI krankheitsspezifische Biomarker ergänzen. Bei Alzheimer gibt es beispielsweise Biomarker für Amyloid, Tau oder Neurodegeneration. DunedinPACNI ersetzt diese Marker nicht, könnte aber einen umfassenderen Blick auf den biologischen Zustand der Person und ihre allgemeine Vulnerabilität ermöglichen.

Relevant ist auch, dass die Studie die Anwendung in internationalen Stichproben untersuchte, darunter BrainLat, eine lateinamerikanische Kohorte mit gesunden Personen und Patientinnen und Patienten mit Alzheimer-Krankheit oder frontotemporaler Demenz. In dieser Stichprobe wiesen auch Menschen mit Demenz höhere DunedinPACNI-Werte auf. Dies deutet darauf hin, dass sich die Messgröße möglicherweise über die Kohorten hinaus verallgemeinern lässt, in denen sie entwickelt wurde. Dennoch weisen die Autorinnen und Autoren selbst darauf hin, dass weitere Studien in vielfältigen Bevölkerungsgruppen erforderlich sind.

Welche Einschränkungen hat die Studie?

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse sollte DunedinPACNI mit Vorsicht interpretiert werden.

Erstens handelt es sich um ein Forschungsinstrument. Bisher gibt es keine klinischen Grenzwerte, anhand derer das Ergebnis einer einzelnen Person individuell interpretiert werden könnte, und auch keine ausreichend etablierten Normwerte für den diagnostischen Einsatz.

Zweitens stammt ein großer Teil der verwendeten Kohorten aus Ländern mit hohem Einkommen und überwiegend europäischstämmigen Teilnehmenden. Obwohl die Studie eine Validierung in einer lateinamerikanischen Stichprobe einschließt, muss die Übertragbarkeit auf andere Bevölkerungsgruppen weiter untersucht werden.

Drittens basiert DunedinPACNI auf strukturellen T1-Magnetresonanztomografie-Messungen. Möglicherweise lässt sich die Genauigkeit künftig durch weitere Neurobildgebungsverfahren verbessern, etwa durch funktionelle MRT oder Messungen der Konnektivität und Mikrostruktur der weißen Substanz.

Schließlich schätzt DunedinPACNI das Alterungstempo anhand einer zu einem bestimmten Zeitpunkt aufgenommenen Gehirnaufnahme. Dies ersetzt keine longitudinale Nachbeobachtung mit wiederholten Untersuchungen, insbesondere wenn die individuelle Entwicklung einer Person über einen längeren Zeitraum untersucht werden soll.

Wie steht diese Entwicklung mit NeuronUP in Zusammenhang?

Bei NeuronUP entwickeln wir digitale Instrumente für die kognitive Diagnostik und Rehabilitation auf Grundlage wissenschaftlicher Evidenz. Studien wie diese unterstreichen, wie wichtig es ist, verschiedene Informationsquellen zu integrieren, um den kognitiven und funktionellen Zustand jedes Menschen besser zu verstehen.

Die Möglichkeit, Gehirn-Biomarker, klinische Daten und digitale kognitive Messungen zu kombinieren, eröffnet den Weg zu einer stärker personalisierten Versorgung. So könnten Instrumente wie DunedinPACNI in Zukunft dazu beitragen, besonders vulnerable Profile zu erkennen, die Nachbeobachtung gezielter auszurichten und die kognitive Diagnostik bei Menschen mit Abbaurisiko zu ergänzen. 

In diesem Zusammenhang wird die kognitive Rehabilitation nicht als isolierte Maßnahme verstanden, sondern als Teil eines umfassenderen Ansatzes für gesundes Altern. Die Neurobildgebung kann Informationen über den biologischen Zustand des Gehirns liefern; digitale Plattformen wiederum ermöglichen das Training spezifischer kognitiver Funktionen, die Erfassung der Leistung und die Anpassung der Aufgaben an die Bedürfnisse der einzelnen Nutzerinnen und Nutzer.

Diese Art der Forschung weist den Weg zu einer stärker präventiven, personalisierten und multidisziplinären Medizin, in der Früherkennung und kognitive Intervention Hand in Hand gehen können.

Fazit

DunedinPACNI ist ein wichtiger Fortschritt bei der Messung des biologischen Alterns mithilfe der Neurobildgebung. Anhand einer einzigen Gehirn-MRT ermöglicht dieses Instrument, individuelle Unterschiede im Alterungstempo zu schätzen. Die Messgröße steht mit wichtigen Ergebnissen wie kognitivem Abbau, Hippokampusatrophie, Gebrechlichkeit, chronischen Erkrankungen und Mortalität in Zusammenhang.

Der wichtigste Beitrag besteht darin, dass nicht nur berechnet wird, ob das Gehirn älter oder jünger wirkt, sondern versucht wird, Hinweise auf das longitudinale Altern des Organismus zu erfassen. Obwohl weitere Validierungen vor einem klinischen Einsatz erforderlich sind, eröffnet DunedinPACNI einen vielversprechenden Weg, das integrierte Altern von Gehirn und Körper zu erforschen.

Im Bereich der Neurorehabilitation und kognitiven Gesundheit unterstreichen diese Erkenntnisse, wie wichtig es ist, Biomarker, kognitive Diagnostik und personalisierte Interventionen zu kombinieren, um ein gesünderes Altern zu fördern.

Literaturverzeichnis

• Whitman ET, Elliott ML, Knodt AR, Abraham WC, Anderson TJ, Cutfield NJ, Hogan S, Ireland D, Melzer TR, Ramrakha S, Sugden K, Theodore R, Williams BS, Caspi A, Moffitt TE, Hariri AR. DunedinPACNI estimates the longitudinal Pace of Aging from a single brain image to track health and disease. Nature Aging. 2025;5:1619–1636. doi:10.1038/s43587-025-00897-z.

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