Anders als Alzheimer-Demenz geht die sogenannte behaviourale frontotemporale Demenz (bvFTD) zunächst nicht unbedingt mit Vergesslichkeit einher. Stattdessen kommt es bei Betroffenen zu Persönlichkeitsveränderungen, Verhaltensauffälligkeiten und Halluzinationen, ähnlich wie bei einer Schizophrenie. Betroffen sind häufig Menschen zwischen dem 50. und 60. Lebensjahr, teils aber auch schon ab dem 20. Lebensjahr. Der deutsche Psychiater Emil Kraepelin (1856-1926), Gründer des Max-Planck-Instituts für Psychiatrie und der Psychiatrischen Klinik der Ludwig-Maximilians-Universität München, beschrieb 1899 die Krankheitsbilder der bvFTD und der Schizophrenie zusammengefasst als „Dementia praecox“. Doch schon wenige Jahre später wurde seine Definition ungültig, weil sich herausstellte, dass es sich um voneinander getrennte Krankheiten handelt.
120 Jahre altes Konzept neu erforscht
Ein Team um Nikolaos Koutsouleris, der an beiden von Kraepelin gegründeten Einrichtungen arbeitet, hat sich nun noch einmal des Konzepts der Dementia praecox angenommen: Von beiden Krankheiten war bereits bekannt, dass sie primär die Nervenzellen im Stirn- und Schläfenlappen der Patienten betreffen. Diese Regionen sind mit Empathie, Persönlichkeit und Sozialverhalten assoziiert. Auf Basis pathologischer Studien und Patientenbeobachtungen hatte Kraepelin deshalb angenommen, dass die Probleme einiger Schizophrenie-Patienten auf die gleichen Ursachen zurückzuführen sind wie bei bvFTD.
„Diese Idee ging aber verloren, da in den Gehirnen dieser Patienten keine pathologischen Anzeichen für neurodegenerative Prozesse gefunden wurden, wie sie etwa bei der Alzheimer-Krankheit vorkommen“, sagt Koutsouleris. Obwohl heute klar ist, dass es sich bei Schizophrenie und bvFTD um unterschiedliche Erkrankungen handelt, begab sich das Forscherteam mithilfe bildgebender Verfahren und künstlicher Intelligenz noch einmal auf die Suche nach neuropathologischen Gemeinsamkeiten. „Schizophrenie und bvFTD scheinen auf einem ähnlichen Symptomspektrum zu liegen, daher wollten wir im Gehirn gemeinsame Signaturen oder Muster suchen“, so Koutsouleris.
Überschneidungen der Krankheitsbilder
Zu diesem Zweck erstellten die Forscher mit Hilfe maschinellen Lernens sogenannte Klassifikatoren, die sie darauf trainierten, frontotemporale Demenz, Alzheimer-Demenz oder Schizophrenie anhand von Hirnscans sowie weiteren Gesundheitsdaten Betroffener zu identifizieren. Insgesamt bezogen Koutsouleris und sein Team die Daten von 1870 Personen ein, die entweder unter FTD, Schizophrenie, Alzheimer-Demenz oder Depressionen litten. Als Vergleich dienten zusätzlich 1042 gesunde Kontrollpersonen. Nach dem Training konnten die auf künstlicher Intelligenz basierenden Klassifikatoren recht zuverlässig unterscheiden, ob eine Person erkrankt oder gesund war. Die Klassifikatoren für bvFTD und Alzheimer identifizierten jeweils rund 86 Prozent der Patienten mit der jeweiligen Krankheit korrekt, der Klassifikator für Schizophrenie erkannte zumindest 70 Prozent der tatsächlichen Schizophrenie-Patienten als solche.
