München – Seit einigen Jahren ist bekannt, dass KI-basierte Modelle anhand von Gehirnaufnahmen das biologische Alter eines Menschen recht zuverlässig abschätzen können. Bei Menschen mit Schizophrenie zeigen solche Analysen oft einen vorzeitigen Alterungseffekt: Ihr Gehirn wird älter eingeschätzt, als es tatsächlich ist. Dieser „brain age gap“ liefert wertvolle Hinweise auf krankheitsbedingte Veränderungen im Gehirn.
In einer Studie befassten sich Forschende des Max-Planck-Instituts für Psychiatrie und der Ludwigs-Maximilians-Universität München mit dem „BMIgap“: Statt das Alter zu schätzen, ließ das Team ein KI-Modell den Body Mass Index (BMI) aus Gehirnscans vorhersagen. Hierfür trainierten sie das Modell mit knapp 2000 Scans von gesunden Personen und von Menschen mit Depression, Schizophrenie und einem erhöhten Psychose-Risiko.
Die Ergebnisse zeigten deutliche Unterschiede zwischen den untersuchten Gruppen auf: Das KI-Modell schätzte bei Menschen mit Depressionen den BMI niedriger ein, als er tatsächlich war. Die Gehirnstrukturen dieser Gruppe ähnelten also denen von gesunden Menschen mit niedrigerem Körpergewicht. Umgekehrt war es bei Menschen mit Schizophrenie und hohem Psychose-Risiko: Hier schätzte das KI-Modell den BMI höher ein, als er in Wirklichkeit war.
Diese Erkenntnisse sollen jetzt helfen, den komplexen Zusammenhang zwischen psychischen Erkrankungen und körperlicher Gesundheit besser zu verstehen.