Aktuelle Forschung
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- 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 - EXPERTENÜBERPRÜFUNGExpertenmeinung
Überblick über Datenbanken und KI-Tools, die die Forschung zu Alterung und Alzheimer beschleunigen
Forscher haben Datenbanken und KI-Tools überprüft, die Wissenschaftlern helfen, massive Datensätze zur Alterung zu analysieren, was potenziell die Entdeckung von Biomarkern und die Entwicklung von Medikamenten für Alzheimer und andere Erkrankungen beschleunigen könnte, die zunehmend 20 % der Menschen betreffen werden, die bis 2050 über 60 Jahre alt sein werden.
O1 QuelleOmics : a journal of integrative biologyDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 8. Juni 2026 - BIOMARKER STUDY — FRÜHE VALIDIERUNGQuerschnittsstudie
Fluoreszenz-Bluttest zeigt vielversprechende Ergebnisse für die frühe Alzheimer-Diagnose
Wissenschaftler haben eine Methode des maschinellen Lernens entwickelt, die Alzheimer-Krankheit aus weißen Blutkörperchen mit 95% Genauigkeit in einer kleinen Machbarkeitsstudie identifizierte, die bestätigte Fälle mit gesunden Kontrollen verglich.
J1 QuelleJournal of Alzheimer's disease : JADAmyloid-Beta (Aβ)veröffentlicht 3. Juni 2026 - KOHORTENSTUDIE — BIOMARKER-VALIDIERUNGKohortenstudie
Sprache Muster können die Reaktion auf die Alzheimer-Behandlung in einer Pilotstudie verfolgen
Forscher entwickelten ein sprachbasiertes Überwachungstool, das Veränderungen bei 32 Alzheimer-Patienten, die eine experimentelle Gehirnstimulation erhielten, verfolgte und vielversprechend als einfache Möglichkeit zur Messung der Behandlungseffekte erscheint.
J1 QuelleJournal of Alzheimer's disease : JADDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 3. Juni 2026 - RECHNERGESTÜTZTE METHODEAndere Studienform
Kostenlose Software könnte die Suche nach Biomarkern für Bluttests auf Alzheimer beschleunigen
Forscher haben eine kostenlose Software entwickelt, die krankheitsspezifische Zuckermuster auf Proteinen schnell identifiziert, ein wichtiger Schritt zur schnelleren Entdeckung von blutbasierten Tests für Alzheimer und andere Erkrankungen.
A1 QuelleAnalytical chemistryDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 2. Juni 2026 - NARRATIVE ÜBERSICHTSARBEIT — EXPERTENMEINUNGExpertenmeinung
KI-Tools beschleunigen die Alzheimer-Forschung, sehen sich jedoch Herausforderungen in der Genauigkeit gegenüber
Forscher überprüfen, wie drei Generationen von künstlicher Intelligenz – von traditionellem maschinellen Lernen bis zu den neuesten Sprachmodellen – die Alzheimer-Forschung transformieren, warnen jedoch, dass KI-Fehler, die als 'Halluzinationen' bezeichnet werden, besondere Risiken bei Krankheiten mit subtilen, variierenden Symptomen darstellen.
N1 QuelleNeuropsychiatric disease and treatmentDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 30. Mai 2026Volltext frei - COMPUTERGESTÜTZTE METHODEAndere Studienform
Maschinelles Lernwerkzeug optimiert die Analyse von Hirngewebe in der Alzheimerforschung
Forscher haben SOFisher entwickelt, einen Algorithmus für künstliche Intelligenz, der die Mikroskopprobenahme leitet, um effizient Alzheimer-Marker wie Amyloid-Plaques mit weniger Bildfeldern als herkömmliche Gewebe-Scan-Methoden zu erfassen.
N1 QuelleNature communicationsAmyloid-Beta (Aβ)veröffentlicht 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 - COMPUTERGESTÜTZTES MODELL — VORLÄUFIGAndere Studienform
Exposition gegenüber Luftschadstoffen mit Alzheimer-Risiko in Computer-Modell verknüpft
Wissenschaftler haben 16 gängige Luftschadstoffe mithilfe von Computermodellen analysiert und drei Gehirnproteine identifiziert, die möglicherweise die Verbindung zwischen der Exposition gegenüber Luftverschmutzung und der Alzheimer-Entzündung herstellen, obwohl eine experimentelle Bestätigung noch erforderlich ist.
I1 QuelleiScienceNeuroinflammation & Immunsystemveröffentlicht 17. April 2026Volltext frei - PROOF-OF-CONCEPT STUDIEQuerschnittsstudie
Kleine Studie testet, ob alltägliche Fahrmuster leichte kognitive Beeinträchtigungen erkennen können
Forscher überwachten das natürliche Fahren von 19 Teilnehmern (7 mit MCI, 12 kognitiv normal), um zu testen, ob GPS und Bewegungssensoren in Kombination mit maschinellem Lernen frühen kognitiven Rückgang identifizieren können.
J1 QuelleJMIR medical informaticsDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 6. März 2026Volltext frei - DIAGNOSTISCHE STUDIE — DETEKTIONSWERKZEUGFall-Kontroll-Studie
Studie entwickelt KI zur Erkennung von Alzheimer anhand von Netzhautscans
Eine multizentrische Studie trainierte künstliche Intelligenz anhand von Augen-Scans von 190 Alzheimer-Patienten und 623 gesunden Erwachsenen, um Krankheitssymptome in der Netzhaut mithilfe der standardmäßigen OCT-Bildgebungstechnologie zu erkennen.
O1 QuelleOphthalmology scienceAmyloid-Beta (Aβ)veröffentlicht 1. März 2026Volltext frei - COMPUTERGESTÜTZTE SCREENING — FRÜHE ENTDECKUNGAndere Studienform
Computational analysis identifies potential Alzheimer's drug repurposing candidates
Forscher verwendeten maschinelles Lernen, um RNA-Sequenzierungsdaten von Hunderttausenden von Gehirnzellen bei mehreren Alzheimer-Patienten zu analysieren und eine Liste bestehender Medikamente zu erstellen, die möglicherweise für die Behandlung umgenutzt werden könnten.
J1 QuelleJournal of medicinal chemistryKlinische Studien & Zulassungenveröffentlicht 26. Februar 2026Volltext frei - COMPUTERGESTÜTZTE METHODEAndere Studienform
Forscher entwickeln ein maschinelles Lernframework zur Vorhersage von Arzneimittel-Krankheits-Assoziationen
Wissenschaftler stellen ein rechnergestütztes Werkzeug namens FKSUDDAPre vor, das maschinelles Lernen nutzt, um vorherzusagen, welche Medikamente spezifische Krankheiten behandeln könnten, mit dem Ziel, die Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen, indem Herausforderungen wie Datenknappheit und Ungleichgewicht der Proben angegangen werden.
Maschinelles LernenArzneimittelentdeckungComputational BiologyArzneimittel-RepositionierungBioinformatikP1 QuellePLoS computational biologyveröffentlicht 1. Februar 2026Volltext frei - COMPUTERGESTÜTZTE METHODEAndere Studienform
Neuer Algorithmus identifiziert Alzheimer-Biomarker aus Gehirnscans und Genen
Forscher haben eine neue Computer-Methode entwickelt, die Gehirnscans und genetische Daten analysiert, um spezifische Gehirnregionen und Gene zu identifizieren, die mit der Alzheimer-Krankheit verbunden sind, mit einer Genauigkeit von 86 %, was die frühzeitige Diagnose verbessern könnte.
J1 QuelleJournal of molecular neuroscience : MNDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 4. Dezember 2025Volltext frei - EXPERTENMEINUNGExpertenmeinung
Forscher schlagen einen smartphone-basierten Gehirngesundheitsfingerabdruck zur Prävention von Demenz vor
Eine neue Perspektive schlägt vor, smartphone-gesammelte Biomarker für Sprache, Gehen und Augenbewegungen in einen einzigen Gehirngesundheitsindex zu integrieren, um das Risiko für Alzheimer früher zu erkennen, als es die aktuellen Methoden erlauben.
F1 QuelleFrontiers in digital healthDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. Januar 2025Volltext frei