Die Diagnose Alzheimer erfolgt oftmals erst, wenn bereits ernsthafte Probleme mit dem Gedächtnis und Denkvermögen auftreten. Um früher mit möglichen Therapien beginnen zu können, setzt Louise Bloch, Doktorandin an der Fachhochschule Dortmund, auf Machine Learning. Die Informatikerin will ihre Software so trainieren, dass Alzheimer unter anderem anhand von Gehirnscans schon in sehr frühem Stadium diagnostiziert werden kann.
„Computer oder genauer gesagt überwachte maschinelle Lernverfahren sind sehr gut darin, komplexe Muster zu erkennen“, sagt Louise Bloch. Darum könne der Einsatz von Technik bei einer heterogenen Krankheit wie Alzheimer, die von vielen verschiedenen Faktoren beeinflusst werde, einen großen Nutzen haben. An der FH Dortmund füttert die Doktorandin ihr Programm mit den Daten von insgesamt mehr als 2000 Proband*innen. Die Maschine soll in der Vielzahl der Gehirnscans, die unterschiedlich Stadien der Erkrankung zeigen und teils auch vor einer Alzheimer-Diagnose gemacht wurden, Muster erkennen.
Besteht ein Alzheimer-Risiko?
Das von Louise Bloch entwickelte Daten-Modell erlernt derzeit mehrere 100.000 Parameter, um die Zusammenhänge zwischen MRT-Aufnahmen, weiteren klinischen Daten und den Krankheitsstadien zu erkennen: Welche Veränderungen sind relevant? Welche Gehirnregionen wichtig? So entsteht ein neuronales Netz, das große Datenmengen auswerten kann „Wenn dieses trainierte Verfahren dann Daten von Patient*innen mit unbekannter Diagnose erhält, lassen sich die Muster vergleichen und eine Diagnose erstellen“, sagt die Informatikerin. Auch ein mögliches Alzheimer-Risiko lasse sich dann prognostizieren, ist Louise Bloch überzeugt.
„Die Diagnose oder auch eine potenzielle Alzheimer-Gefahr müsse aber letztlich durch eine*n Arzt*in bestätigt werden“, betont die Wissenschaftlerin. Teil ihrer Forschung an der FH Dortmund ist darum auch, wie die Daten der Maschine so aufbereitet werden können, dass sie für Mediziner*innen transparent nachvollziehbar sind. Dabei arbeitet Louise Bloch eng mit der medizinischen Fakultät der Universität Duisburg- Essen zusammen. Wie an Fachhochschulen üblich, promoviert sie kooperativ an beiden Hochschulen. Gerade erst hat die FH-Doktorandin zwei weitere Forschungsjahre für ihr Projekt bewilligt bekommen und Ergebnisse ihrer Arbeit zusammen mit Prof. Dr. Christoph Friedrich vom Fachbereich Informatik im Fachmagazin SN Computer Science veröffentlicht. Die Veröffentlichung wurde wissenschaftlich begutachtet.
Publikation
Bloch, L., Friedrich, C.M. & for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Machine Learning Workflow to Explain Black-Box Models for Early Alzheimer’s Disease Classification Evaluated for Multiple Datasets. SN COMPUT. SCI. 3, 509 (2022). https://doi.org/10.1007/s42979-022-01371-y (Öffnet in einem neuen Tab)
Erklärvideo
Dieses Erklärvideo (englisch mit deutschen Untertiteln) beschreibt das Forschungsfeld von Louise Bloch, Doktorandin am Promotionskolleg der Fachhochschule Dortmund. Es wurde von ihr für das DART-Symposium der FH Dortmund (Öffnet in einem neuen Tab) produziert. Ihr Video wurde dort mit dem "Young Science Communication Award" für Wissenschaftskommunikation ausgezeichnet.
