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- METHODOLOGISCHE ÜBERPRÜFUNGExpertenmeinung
Die Methode der Gehirnbildgebung könnte Struktur messen, nicht nur den Flüssigkeitsabfluss
Eine weit verbreitete Technik der Gehirnbildgebung namens DTI-ALPS misst möglicherweise nicht direkt die Flüssigkeitselimination wie beabsichtigt, sondern spiegelt stattdessen die gerichtete Diffusion von Wassermolekülen durch die Struktur der weißen Substanz wider.
J1 QuelleJapanese journal of radiologyVaskuläre Faktorenveröffentlicht 16. Juni 2026Volltext frei - TIERVERSUCHGrundlagenforschungTierstudie
Die Flüssigkeitsräume im Gehirn nehmen mit dem Alter bei Affen zu und spiegeln menschliche Muster wider
MRT-Scans von 94 Rhesusaffen im Alter von 5 bis 28 Jahren zeigten, dass sich die mit Flüssigkeit gefüllten Räume um die Blutgefäße im Gehirn mit dem Alter ausdehnen und dem gleichen Muster folgen, das bei alternden Menschen zu beobachten ist.
S1 QuelleScientific reportsveröffentlicht 15. Juni 2026 - METHODENSTUDIE — KEINE KLINISCHEN TESTSAndere Studienform
KI-Modell sagt das Gehirnalter aus MRT-Scans mit verbesserter Genauigkeit voraus
Forscher haben einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der das Gehirnalter aus MRT-Scans mit einem durchschnittlichen Fehler von 3,2 Jahren schätzt, was letztendlich helfen könnte, Personen mit höherem Risiko für Alzheimer und kognitive Beeinträchtigungen zu identifizieren.
S1 QuelleScientific reportsZelltod & Neurodegenerationveröffentlicht 12. Juni 2026Volltext frei - KOHORTENSTUDIEKohortenstudie
Das Gehirn arbeitet härter in der frühen Alzheimer-Phase, bevor Symptome auftreten, zeigt die Studie
Eine fünfjährige Studie fand heraus, dass kognitiv normale Erwachsene mit erhöhtem Tau-Protein einen erhöhten Gehirnstoffwechsel zeigten, was darauf hindeutet, dass das Gehirn in den frühesten Stadien der Alzheimer-Krankheit härter arbeitet, bevor Gedächtnisprobleme auftreten.
A1 QuelleAlzheimer's & Dementia (Wiley)Tau-Proteinveröffentlicht 10. Juni 2026Volltext frei - RECHNERGESTÜTZTE METHODOLOGIEAndere Studienform
Forscher entwickeln KI-Tool zur Vorhersage des Fortschreitens von Alzheimer anhand von Gehirnscans
Wissenschaftler haben ein Modell der künstlichen Intelligenz erstellt, das zukünftige Gehirnscans aus einem einzigen Basis-MRT generieren kann und Übergänge von normaler Kognition zu leichter kognitiver Beeinträchtigung und Alzheimer-Krankheit vorhersagt.
N1 QuelleNPJ digital medicineNicht-pharmakologische Therapienveröffentlicht 9. Juni 2026Volltext frei - QUERSCHNITTSSTUDIEQuerschnittsstudie
Veränderungen kleiner Blutgefäße im Gehirn können Gedächtnis und Denken beeinflussen
Eine Studie mit 958 älteren Erwachsenen ergab, dass Schäden an kleinen Blutgefäßen im Gehirn mit schlechteren Denkfähigkeiten, insbesondere in der Exekutivfunktion und Aufmerksamkeit, in allen Phasen von normalem Altern bis hin zu Demenz assoziiert waren.
A1 QuelleAlzheimer's & Dementia (Wiley)Vaskuläre Faktorenveröffentlicht 7. Juni 2026Volltext frei - RECHNERISCHES VERFAHREN — FRÜHSTADIUMAndere Studienform
Neue KI-Methode zielt darauf ab, das Stadium der Alzheimer-Krankheit anhand von Gehirnscans zu erkennen
Forscher haben ein quantenverstärktes künstliches Intelligenznetzwerk entwickelt, um Gehirn-MRT-Scans automatisch in verschiedene Stadien der Alzheimer-Krankheit zu sortieren, wobei fünf integrierte Rechenmodule verwendet werden, um Rauschen zu filtern und strukturelle Muster zu identifizieren, die bei der traditionellen manuellen Interpretation oft übersehen werden.
T1 QuelleThe International journal of neuroscienceDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 4. Juni 2026 - QUERSCHNITTSSTUDIEQuerschnittsstudie
Das Altern des Gehirns beschleunigt sich bei seltener erblicher vaskulärer Demenz
Forscher, die 153 Personen mit CADASIL, einer seltenen erblichen Demenz, die durch eine genetische Mutation verursacht wird, untersuchten, fanden heraus, dass ihre Gehirne auf MRT-Scans signifikant älter erschienen als ihr tatsächliches Alter, und dieses vorzeitige Altern korrelierte mit schlechterer kognitiver Leistung.
A1 QuelleAlzheimer's & Dementia (Wiley)veröffentlicht 3. Juni 2026Volltext frei - METHODENSTUDIE — VALIDIERUNG DES KI-WERKZEUGSAndere Studienform
Neuer KI-Ansatz verbessert die Alzheimer-Erkennung aus routinemäßigen Gehirnscans
Forscher testeten drei Strategien der künstlichen Intelligenz zur Erkennung der Alzheimer-Krankheit aus MRT-Gehirnscans und fanden heraus, dass die Kombination mehrerer KI-Modelle in Ensembles sowohl die Genauigkeit als auch die Zuverlässigkeit für die klinische Anwendung verbesserte.
J1 QuelleJournal of imaging informatics in medicineDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. Juni 2026Volltext frei - KOHORTENSTUDIEKohortenstudie
Bluttest erkennt Alzheimer-Veränderungen Jahre bevor Gehirnschrumpfung auf Scans sichtbar wird
Bei 167 älteren Erwachsenen mit Gedächtnisproblemen begannen sich die Blutmarker der Alzheimer-Krankheit bis zu mehreren Jahren bevor MRT-Scans eine messbare Gehirnschrumpfung in wichtigen Gedächtnisregionen zeigten, zu verändern.
N1 QuelleNeurologyDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. Juni 2026Volltext frei - METHODOLOGISCHE STUDIE — FRÜHE VALIDIERUNGAndere Studienform
Fortgeschrittene MRT-Technik unterscheidet Alzheimer-Pathologietypen in gespendetem Gehirngewebe
Forscher verwendeten ausgeklügelte MRT-Scans auf Gehirngewebe von 12 Spendern, um verschiedene Alzheimer-Krankheitspathologien zu identifizieren und erkannten genau Tau-Verwicklungen, Immunzellen und Myelinschäden ohne mikroskopische Untersuchung.
R1 QuelleResearch squareTau-Proteinveröffentlicht 25. Mai 2026Volltext frei - KOHORTENSTUDIE — AUTOPSIEVALIDIERUNGKohortenstudie
Gehirnscans und Liquoruntersuchungen sagen Alzheimer-Pathologie bei der Autopsie genau voraus
In einer Studie mit 7.894 Personen sagten maschinelle Lernmodelle erfolgreich 26 Arten von Gehirnpathologien unter Verwendung von MRT-Scans, Liquormarkern und kognitiven Tests vor der Bestätigung durch die Autopsie voraus.
B1 QuellebioRxiv : the preprint server for biologyDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 23. Mai 2026Volltext frei - KOHORTENSTUDIEKohortenstudie
MRI-Studie untersucht die Abfallbeseitigung im Gehirn bei Depression und Suizidrisiko
Forscher verfolgten 85 Personen mit spezialisierten Gehirnscans, um das glymphatische System – das Abfallbeseitigungssystem des Gehirns, das während des Schlafs aktiv ist – zu messen und zu vergleichen, wie es bei depressiven Patienten mit und ohne suizidale Gedanken funktioniert.
B1 QuelleBrain research bulletinZirkadianer Rhythmus & Schlafveröffentlicht 12. Mai 2026Volltext frei - ALGORITHMUS-VALIDIERUNGSSTUDIEAndere Studienform
KI-System verbessert die Alzheimer-Diagnose anhand kostengünstiger CT-Gehirnscans
Forscher haben ein künstliches Intelligenzsystem entwickelt, das Alzheimer-Krankheit anhand von routinemäßigen CT-Scans mit 92 % Genauigkeit bei 772 Teilnehmern diagnostizierte, was eine frühere Erkennung in Gemeinschaften ohne fortschrittliche Bildgebungsausrüstung potenziell zugänglicher machen könnte.
P1 QuellePsychiatry research. NeuroimagingDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 30. April 2026 - BILDGEBUNGSVERFAHREN ENTWICKLUNGAndere Studienform
Forscher entwickeln neue Methode zur präzisen Ausrichtung von Gehirn-Weißen-Matter-Scans
Der BundleWarp-Algorithmus richtet einzelne Weiße-Matter-Faserbündel über verschiedene Gehirnscans aus und bewahrt dabei ihre anatomische Struktur, mit dem Ziel, die Erkennung von krankheitsbedingten Veränderungen in der Weißen Materie zu verbessern.
M1 QuelleMedical image analysisVaskuläre Faktorenveröffentlicht 28. April 2026Volltext frei - EXPERTENMEINUNGExpertenmeinung
Experten schlagen effizientere Studiendesigns für PSP, eine seltene Gehirnerkrankung, vor
Forscher skizzieren optimierte Bewertungsinstrumente, einschließlich einer 15-Punkte-Bewertungsskala und Gehirnbildgebung, um die Größe und Kosten von Studien zur progressiven supranukleären Lähmung, einer seltenen Bewegungsstörung, zu reduzieren.
A1 QuelleAlzheimer's & Dementia: TRCISynaptische Plastizität & Neuroprotektionveröffentlicht 16. April 2026Volltext frei - KOHORTENSTUDIE — VORHERSAGEMODELLKohortenstudie
KI-Modell verbessert frühe Alzheimer-Vorhersage aus Gehirnscans
Forscher haben künstliche Intelligenz auf Gehirnscans aus drei großen Datensätzen trainiert und eine bescheidene Verbesserung von bis zu 3 % bei der Vorhersage erzielt, wer innerhalb von acht Jahren Alzheimer entwickeln wird.
N1 QuelleNeuroImageNicht-pharmakologische Therapienveröffentlicht 1. April 2026Volltext frei - ALGORITHM STUDY — FRÜHE VALIDIERUNGAndere Studienform
KI-Algorithmus erreicht 98% Genauigkeit bei der Klassifizierung von Alzheimer anhand von Gehirnscans
Forscher haben ein Deep-Learning-System entwickelt, das Gehirn-MRT-Scans analysiert, um Alzheimer zu erkennen, und berichten von einer Genauigkeit von 98% bei der Unterscheidung zwischen gesunden und betroffenen Personen.
T1 QuelleThe International journal of neuroscienceDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. April 2026 - ZUFALLSGESTEUERTE STUDIE — VERHALTENSINTERVENTIONSelbst umsetzbarIn StudienRandomisierte Studie
Das Trainingsprogramm stärkte die Gehirnverbindungen bei 46 Personen mit frühem Alzheimer
Ein sechsmonatiges Trainingsprogramm erhöhte die funktionale Gehirnkonnektivität bei Personen mit frühem Alzheimer, während das Gehirngewebe weiterhin schrumpfte – was darauf hindeutet, dass körperliche Aktivität helfen kann, die Funktion des Gehirnnetzwerks zu erhalten.
A1 QuelleAlzheimer's & Dementia: TRCINicht-pharmakologische Therapienveröffentlicht 26. März 2026Volltext frei - KOHORTENSTUDIEKohortenstudie
Veränderungen der weißen Substanz im Gehirn sagen zukünftigen kognitiven Rückgang bei gesunden Erwachsenen voraus
Eine Studie mit 509 gesunden älteren Erwachsenen ergab, dass Veränderungen in der weißen Substanz des Gehirns – den Verbindungen zwischen den Regionen – der stärkste Prädiktor für kognitiven Rückgang über fast 5 Jahre waren.
A1 QuelleAlzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's AssociationAmyloid-Beta (Aβ)veröffentlicht 1. Februar 2026Volltext frei