Nicht-invasive Alzheimer‑Durchbrüche revolutionieren die Erkennung

Mehr als 7 Millionen Amerikaner leben heute mit Alzheimer.  Diese Zahl wird in den kommenden Jahren nur noch steigen und bis 2050 voraussichtlich fast 13 Millionen erreichen, laut den bereitgestellten Daten der Alzheimer Association.

Ähnlich werden die Gesundheits- und Langzeitpflegekosten für Menschen mit Demenz bis 2050 voraussichtlich fast 1 Billion US‑Dollar erreichen.

Weltweit lebten im Jahr 2021 über 57 Millionen Menschen mit Demenz, wobei die Alzheimer‑Krankheit (AD) den größten Teil (60‑70 %) der Fälle ausmacht. Diese Zahlen werden voraussichtlich bis 139 Millionen bis 2050 erreichen. 

Bezüglich des lebenslangen Risikos für Alzheimer im Alter von 45 Jahren ist es besonders hoch bei Frauen – 1 von 5 – im Vergleich zu 1 von 10 bei Männern. Außerdem sind zwei Drittel der Amerikaner mit Alzheimer Frauen.

Zudem haben ältere schwarze Amerikaner etwa doppelt so häufig die Krankheit wie ältere Weiße, während ältere Hispanics etwa anderthalb Mal so häufig betroffen sind.

Obwohl Alzheimer meist nach dem 65. Lebensjahr auftritt und das Risiko mit dem Alter stark ansteigt, kann es in seltenen Fällen von früh einsetzendem Alzheimer auch bei jüngeren Menschen vorkommen.

Forscher glauben¹, dass etwa 110 von 100.000 Menschen im Alter von 30 bis 64 Jahren eine früh einsetzende Demenz haben.

Was genau ist Alzheimer? Es ist eine fortschreitende Hirnerkrankung, die langsam Gedächtnis, Denken, Urteilsvermögen und Lernfähigkeiten zerstört. Sie kann auch Verhalten und Persönlichkeit verändern sowie Sprache und räumliches Verständnis schwächen oder verlieren.

Diese neurodegenerative Erkrankung ist die häufigste Form von Demenz, ein Oberbegriff für kognitiven Verfall und Gedächtnisverlust.

Alzheimer ist keine normale Alterserscheinung. Es ist ein biologischer Prozess, der mit der Anhäufung von Proteinen im Gehirn beginnt. Zwei Proteine sind dabei besonders verantwortlich:

1. Amyloid, das Plaques außerhalb von Gehirnzellen bildet
2. Tau, das Verwicklungen innerhalb von Gehirnzellen bildet

Die Anhäufung dieser beiden Proteine führt zum Absterben von Gehirnzellen und verursacht eine Schrumpfung des Gehirns.

Frühe Symptome dieser Krankheit umfassen das Vergessen kürzlicher Gespräche oder Ereignisse, was im Laufe der Zeit zu schwerem Gedächtnisverlust führt, der die Fähigkeit einer Person beeinträchtigt, selbst einfache Alltagsaufgaben zu erledigen.

In fortgeschrittenen Stadien kann der Verlust der Gehirnfunktion sogar Infektionen, Dehydrierung oder Mangelernährung verursachen, was zum Tod führen kann. Alzheimer tötet tatsächlich mehr Menschen als Brust‑ und Prostatakrebs zusammen. Seit Jahren gehört er zu den zehn führenden² Todesursachen bei Menschen ab 65 Jahren.

Es gibt jedoch keine Heilung für Alzheimer. Medikamente verlangsamen das Fortschreiten der Krankheit und lindern die Symptome.

Zur Diagnose dieser Krankheit nutzen Gesundheitsdienstleister die Gesundheit des Patienten, die medizinische Vorgeschichte, den Tagesablauf sowie Änderungen in Stimmung und Verhalten. Sie führen zudem verschiedene Tests durch, darunter Bluttests, kognitive Tests, Liquor‑Tests, Gehirn‑MRT, CT‑Scan, PET‑Scan sowie psychiatrische und psychische Untersuchungen.

Die Forschung erweitert in diesem Bereich das Spektrum dieser Tests und Werkzeuge zur Früherkennung, einschließlich des Einsatzes von KI und fortschrittlicher Bildgebung zur Identifizierung von Veränderungen im Gehirn.

Nicht-invasive Durchbrüche für Alzheimer werden ebenfalls erforscht, um eine frühe Erkennung und Diagnose zu ermöglichen sowie Symptome zu behandeln.

In diesem Zusammenhang hat eine klinische Studie Anfang dieses Jahres gezeigt, dass wiederholtes fokussiertes Ultraschall‑vermitteltes Öffnen der Blut‑Hirn‑Schranke (BBB) im Frontallappen nicht nur sicher ist, sondern auch Amyloid‑Plaques reduzieren kann.

Es verbesserte auch gängige neuropsychiatrische Symptome (Angst, Unruhe, Reizbarkeit und Wahnvorstellungen), die mit der Krankheit verbunden sind. Laut Neal Kassell, MD, Gründer und Vorsitzender der Focused Ultrasound Foundation, die die von Korea University Anam Hospital in Zusammenarbeit mit der Yonsei University geleitete Forschung finanzierte:

Die Alzheimer‑Forschung ist in den letzten Jahrzehnten relativ stagniert, aber fokussierter Ultraschall bietet Hoffnung in einem Feld, das seit langem nach innovativen Lösungen sucht und das Potenzial hat, den Verlauf dieser verheerenden Krankheit zu verändern.

Klicken Sie hier, um zu erfahren, wie KI bei der Vorhersage von Alzheimer helfen kann.

Ruherherzfrequenz verbessert die Demenzrisikovorhersage über verschiedene Bevölkerungsgruppen hinweg

Während Wissenschaftler begonnen haben, über das Gehirn hinaus nach frühen Warnzeichen zu suchen, wird eine offensichtliche Verbindung übersehen: die Herz‑Gehirn‑Verbindung. Ein internationales Forscherteam hat tatsächlich herausgefunden, dass die Ruherherzfrequenz die Erkennung des Demenzrisikos mit höherer Genauigkeit über die meisten ethnischen Gruppen hinweg unterstützen kann.

Die Herzfrequenz ist einfach die Anzahl der Herzschläge pro Minute. Eine normale Ruheherzfrequenz, also wenn wir ruhig und inaktiv sind, liegt zwischen 60 und 100 Schlägen pro Minute. Veränderungen der Herzfrequenz können auf Herzprobleme oder andere Gesundheitsprobleme hinweisen.

Die gleiche Herzschlagmessung, die uns laut Forschern hilft, unsere Herzgesundheit und Fitness zu überwachen, kann auch das Demenzrisiko vorhersagen.

Laut Newman Sze, Professor für Gesundheitswissenschaften an der Brock University und Canada Research Chair für Mechanismen von Gesundheit und Krankheit, ist eine abnormale Herzfrequenz nach Fettleibigkeit und Bluthochdruck einer der wichtigsten Risikofaktoren für Demenz.

Zum Beispiel können sie auf chronischen Stress und autonome Dysfunktion hinweisen, die potenziell zur Neurodegeneration und einer schlechten zerebralen Durchblutung beitragen.

Wenn die Ruheherzfrequenz aufgrund eines Herzmuskelversagens zu niedrig oder zu hoch ist, wird nicht genug Blut ins Gehirn gepumpt. Das Gehirn erhält nicht genug Sauerstoff und Nährstoffe, was zu einer Degeneration des Gehirns führt.

– Sze

Diese Eigenschaft wird jedoch nicht in einem der am häufigsten verwendeten Prognoseinstrumente erfasst, dem CAIDE‑Modell.

Um die Anfälligkeit eines Patienten für die zukünftige Entwicklung einer Demenz zu beurteilen, verwendet das internationale Bewertungsinstrument Cardiovascular Risk Factors, Aging and Incidence of Dementia (CAIDE) mehrere physiologische und soziale Messungen.

Das CAIDE‑Modell ist grundlegend für klinische Entscheidungen, Patientenberatung und Risikomanagement.

Obwohl das aktuelle Modell starke prädiktive Fähigkeiten zeigt, erfasst es nicht das vollständige Bild der Gesundheit einer Person, insbesondere nicht über verschiedene ethnische Gruppen in den USA hinweg. Die begrenzte Gültigkeit des bestehenden Modells kann zu ungleichem Zugang zur Gesundheitsversorgung, Unterschieden in der Versorgungsqualität und Variationen bei demenzbezogenen Risikofaktoren wie Herz‑Kreislauf‑Erkrankungen führen.

Zudem werden die Vorhersagemodelle, wie die Studie feststellte, häufig anhand einer stark selektiven Population entwickelt, was für die vielfältige Demografie nicht funktioniert.

Daher untersuchte das achtköpfige Forschungsteam die Auswirkungen der Einbeziehung der Ruherherzfrequenz (RHR) in das CAIDE‑Modell, um zu prüfen, ob diese Ergänzung das Modell verbessert und den gerechten Zugang zur Demenzvorhersage erhöht.

RHR ist schließlich ein leicht zugänglicher und nicht-invasiver Marker für die Herzgesundheit, der im Gegensatz zu traditionellen kardiovaskulären Risikofaktoren zusätzliche Informationen zur Funktion des autonomen Nervensystems und zu kardiovaskulären Stressreaktionen liefert.

Um die Wirksamkeit von RHR zu beurteilen, nutzte das Team Daten von 44.467 US‑Teilnehmern im Alter von 18 Jahren und älter, einschließlich Personen ab 65, die vom National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) zwischen 2005 und 2023 gesammelt wurden. Außerdem enthielten die Daten Informationen aus kognitiven Tests, körperlichen Untersuchungen und Interviews.

Zur Entwicklung des Modells verwendete das Team einen Random‑Forest‑Algorithmus im NACC‑Datensatz.

Die Machine‑Learning‑Technik (ML) erfasste komplexe, nichtlineare Zusammenhänge zwischen Variablen und verbesserte die Demenzrisikovorhersage des Teams.

Die Teilnehmer in der Datenbank wurden zunächst in selbst gemeldete ethnische Gruppen aufgeteilt: Weiß, Schwarz‑Afrikanisch, Hispanic, Asiatisch und zwei indigene Bevölkerungen: Amerikanische Ureinwohner und Alaska‑Ureinwohner.

Das Forschungsteam ließ anschließend jede Gruppe durch das aktuelle CAIDE‑Modell laufen, das Alter, Geschlecht, Bildungsniveau, körperliche Aktivität, Body‑Mass‑Index (BMI), Cholesterinwert und Blutdruckmessungen sowie den Biomarker des Apolipoprotein‑E (APOE) ε4‑Allels, den stärksten genetischen Risikofaktor für AD, umfasst.

Der Vorgang wurde dann mit dem CAIDE‑RHR‑Modell wiederholt, das die Ruherherzfrequenz einbezog. Sze sagt:

Diese Anpassung verbesserte die Demenzrisikovorhersage über die meisten ethnischen Gruppen hinweg erheblich und bietet eine inklusivere und zugänglichere Möglichkeit, gefährdete Personen zu identifizieren.

Der Vorteil dabei ist, dass die Ruherherzfrequenz leicht zu messen ist, sodass mehr Menschen gescreent und überwacht werden können. Das macht das CAIDE‑RHR‑Modell inklusiver.

Während in der Vergangenheit versucht wurde, die Genauigkeit des CAIDE‑Modells durch ressourcenintensive Laboranalysen zur Erkennung von Demenz‑Biomarkern in Blutproben zu verbessern, birgt dies das Risiko, den Zugang für multirassische, benachteiligte Bevölkerungsgruppen zu verringern.

Im Gegensatz dazu kann die Ruherherzfrequenz mit einem einfachen Blutdruckmessgerät oder durch Auflegen der Finger auf das Handgelenk gemessen werden – Methoden, die schnell, nicht-invasiv und weit verbreitet sind, selbst in benachteiligten Gemeinschaften.

– Shakiru Alaka, Doktorand und Erstautor der Studie.

Laut den Ergebnissen der Studie, die in Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association veröffentlicht wurde, verbesserte das CAIDE‑RHR‑Modell die Genauigkeit der Demenzrisikovorhersage signifikant für alle ethnischen Gruppen der Studie, mit Ausnahme der amerikanisch‑indigenen Populationen. Dies könnte jedoch auf die geringe Teilnehmerzahl zurückzuführen sein, stellte die Studie fest. Laut Sze:

Dieses Ergebnis unterstreicht die wichtige Verbindung zwischen Herzgesundheit und Gehirngesundheit.

Das kostengünstige, nicht-invasive CAIDE‑RHR‑Modell sei, fuhr er fort, „ein Schritt zur Schließung systemischer Lücken bei der Bewertung des Demenzrisikos über verschiedene Bevölkerungsgruppen hinweg“, das in die Routineversorgung integriert werden könnte, „um gefährdete Personen früher und gerechter zu identifizieren“.

Video-basierte kognitive Aufgaben erkennen Alzheimer Jahre vor den Symptomen

Während die vorherige Studie ML und Ruherherzfrequenz nutzte, verwenden Forscher von Rutgers‑Newark Videospiele zur frühen Erkennung von Alzheimer und haben festgestellt, dass sie ebenso effektiv wie Bluttests sind.

Die Forscher entwickelten die Spiele, um die Krankheit Jahre bevor die Symptome erstmals bemerkbar werden, zu erkennen.

Diese innovativen Demenztests bieten eine nicht-invasive Form des Demenzscreenings, die den Ergebnissen weit verbreiteter Bluttests entspricht, die Biomarker für Alzheimer aufzeigen. Die neuen nicht-invasiven Tests haben zudem den Vorteil, schmerzfrei und kostengünstig zu sein, da sie keine geschulten Techniker zur Blutentnahme benötigen.

Veröffentlicht in der Zeitschrift Alzheimer’s Research & Therapy, wurde die Studie von der Aging & Brain Health Alliance durchgeführt, die sich auf die Rolle von Genetik und Lebensstil bei der Verzögerung von Alzheimer konzentriert.

Mit der neuesten Entdeckung müssen Forscher nicht mehr warten, bis die Krankheit konventionell diagnostiziert wird, und können Teilnehmer für Medikamentenstudien bereits in den frühesten Stadien der Krankheit auf nicht-invasive Weise auswählen, wodurch Jahre im klinischen Studienzeitplan eingespart werden.

Es ist für uns ziemlich aufregend, weil wir bereits, bevor kognitive Probleme offensichtlich werden, ein frühes Warnsignal haben.

– Leitende Autorin Miray Budak vom Center for Molecular & Behavioral Neuroscience

Die Allianz entwickelt und testet ihr Video‑Spiel‑Screening‑Tool tatsächlich seit über zwei Jahrzehnten. Und schließlich haben sie weitere Belege, die bestätigen, dass es tatsächlich wirksam ist, um eine reduzierte Gehirnfunktion Jahre bevor Patienten oder deren Angehörige Symptome bemerken, zu erkennen.

Der Videospieltest, der als Generalisierungstest bezeichnet wird, misst die kognitive Fähigkeit einer Person. Dies geschieht, indem gezeigt wird, wie gut eine Person eine Regel zu Formen und Farben ableiten und dann auf neue Beispiele anwenden kann.

Das Team entwickelte zudem eine andere Bewertung, die MRT‑Bildgebung nutzt, um Rückgänge der Gehirnflexibilität zu erkennen.

Um die Wirksamkeit ihrer Werkzeuge zu testen, führte das Team kürzlich eine Studie mit 148 Teilnehmern durch, die alle afroamerikanisch und kognitiv unverändert waren. Sie absolvierten mehrere kognitive Tests, einschließlich des Generalisierungstests, bevor Blutproben entnommen und ein Gehirn‑MRT durchgeführt wurde.

Im Gegensatz zu den derzeit verwendeten kognitiven Tests, die von den Teilnehmern verlangen, eine Wortliste zu erinnern oder eine Uhr zu zeichnen und oft erst zu spät Alzheimer‑Symptome erkennen, sind die Rutgers‑Newark‑Werkzeuge einfach, weltweit einsetzbar und unterstützen frühe Interventionen, sodass Menschen ihr Gehirn besser schützen können.

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Personalisierte digitale Zwillinge für die frühe Alzheimer‑Diagnose

Eine neue Studie hat inzwischen ein digitales Zwilling‑Modell entwickelt, das bei der Diagnose von Alzheimer in den präklinischen Stadien, wie dem subjektiven kognitiven Verfall (SCD), hilft und ein rechtzeitiges Management der Erkrankung ermöglicht.

Die derzeitigen frühen Diagnosemethoden sind für solche präklinischen Screenings ungeeignet, da sie nur begrenzt verfügbar und diagnostisch nicht zuverlässig sind. Außerdem basieren sie auf invasiven und kaum verfügbaren Methoden, was die Unterdiagnose von AD in seinen präklinischen Formen erhöht.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, stellte die Studie, veröffentlicht in Alzheimer’s Research & Therapy, das Digital Alzheimer’s Disease Diagnosis‑Modell (DADD) vor, das digitale Biomarker für Alzheimer bereitstellt, indem personalisierte Gehirnmodellierung und EEG‑Aufzeichnungen genutzt werden. EEG‑Signale wurden von gesunden sowie SCD‑Patienten gesammelt.

Elektroenzephalographie (EEG) ist ein weit verbreitetes Werkzeug, das umfassend eingesetzt wurde, um die Auswirkungen von AD und kognitivem Verfall in der elektrischen Gehirnaktivität zu untersuchen, die während kognitiver Aufgaben oder im Ruhezustand gemessen wird.

Obwohl EEG mit Vorteilen wie geringeren Kosten und breiter Verfügbarkeit einhergeht, im Gegensatz zu teureren Diagnosemethoden wie MRT und PET‑Scans, hat es Einschränkungen, hauptsächlich hinsichtlich räumlicher Auflösung und Volumenleitungs‑Effekten.

Außerdem gibt es keine diagnostische Pipeline für AD, die auf EEG‑Aufzeichnungen basiert und klinisch eingesetzt wird.

Die Studie stellte fest, dass rechnerische Modelle und digitale Zwillinge eine vielversprechende Lösung bieten, aber sie werden in klinischen Settings kaum eingesetzt.

Daher entwickelte das Team das DDD‑Modell, das krankheitsassoziierte Mechanismen nutzt, um für jeden Patienten einen personalisierten digitalen Zwilling zu erstellen. Das DADD‑Modell zeigte eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage von Liquor‑Biomarkern (CSF) für Alzheimer sowie bei der Umwandlung in klinischen kognitiven Verfall.

Aus dem Modell abgeleitete digitale Biomarker konnten robust zwischen SCD‑ und gesunden Teilnehmern unterscheiden, mit einer 7 %igen Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit gegenüber Standard‑EEG‑Biomarkern.

Das Modell identifizierte zudem erfolgreich Patienten, die positiv für CSF‑Biomarker von AD waren, mit 88 % Genauigkeit, deutlich höher als die 58 % Genauigkeit von EEG‑Biomarkern. Die Studie stellte fest:

Die Vorhersage von CSF‑Biomarkern durch Kombination digitaler Zwillinge mit nicht-invasiven Aufzeichnungen könnte die AD‑Diagnose in den frühen Stadien revolutionieren und den Weg für die klinische Anwendung digitaler Zwillinge in der AD‑Diagnostik ebnen.

Magnetische Sensor‑Finger‑Tapping‑Tests enthüllen Alzheimer im frühesten Stadium

Während kognitive Beeinträchtigung ein zentrales und frühes Symptom von Alzheimer ist, kann sie auch die Funktionsweise des Körpers verändern.

Diese körperlichen Veränderungen können steife Muskeln, Müdigkeit, Gleichgewichts‑ oder Koordinationsverlust, schleppende Schritte, Schwierigkeiten beim Aufstehen oder Sitzen und unkontrollierbare Zuckungen sein.

Studien, die die Fingerfunktion bei Demenzpatienten untersuchten, haben Verschlechterungen der Feinmotorik festgestellt. Außerdem berichteten sie von längeren Intervallen zwischen den Finger‑Taps und weniger Taps bei AD‑ und leichten kognitiven Beeinträchtigungs‑ (MCI‑)Patienten im Vergleich zu gesunden älteren Personen.

Um das zu testen, arbeiteten Japans National Center for Geriatrics and Gerontology (NCGG) und Hitachi zusammen und berichteten von einer hohen Korrelation zwischen spezifischen Finger‑Tapping‑Bewegungen und Alzheimer‑Typ‑Demenz. Dafür nutzten sie eine Wellenform‑Analysetechnik, die es ermöglichte, verschiedene Tapping‑Muster aus den motorischen Daten mithilfe magnetischer Sensoren (UB1) zu extrahieren.

Demenzpatienten zeigten langsameres und weniger regelmäßiges Tapping, was demonstriert, dass diese einfache, rhythmische Bewegung als früher Indikator für kognitiven Verfall dienen kann.

In ihrer anschließenden gemeinsamen Forschung untersuchten NCGG und Hitachi Unterschiede in den Fingerbewegungen beim Finger‑Tapping zwischen gesunden älteren Personen sowie AD‑ und MCI‑Patienten. Dieses Mal nutzten sie UB‑2, das verbesserte magnetische Sensor‑Finger‑Tap‑Gerät.

Laut der Studie können Patienten mit Alzheimer eine verzögerte Kontaktdauer beim Finger‑Tapping, einen unregelmäßigen Rhythmus und eine Zeitverzögerung zwischen den beiden Händen erleben.

Die Studienergebnisse zeigten, dass die Kontaktdauer bei AD‑ und MCI‑Patienten „signifikant länger“ war als bei gesunden älteren Personen. Diese Verzögerung der Kontaktdauer beim Finger‑Tapping könnte, wie festgestellt, ein charakteristisches Muster sein, das bereits im MCI‑Stadium, also einer früheren Phase, beobachtet wird.

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Investitionen in die Alzheimer‑Behandlung  

Das globale Pharmaunternehmen Eli Lilly and Company (LLY ) ist ein prominenter Akteur im Sektor und entwickelt aktiv Alzheimer‑Medikamente. 

Im vergangenen Jahr erhielt seine Alzheimer‑Behandlung für Erwachsene mit früh symptomatischem AD, Kisunla™ (donanemab‑azbt), die FDA‑Zulassung. Die Behandlung zeigte vielversprechende Ergebnisse bei der Verlangsamung des kognitiven Verfalls bei Patienten im frühen Stadium.

Eli Lilly and Company (LLY )

Eli Lilly ist ein Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von 605,2 Milliarden $, dessen Aktien derzeit bei 648,38 $ gehandelt werden, ein Rückgang von 17,17 % im Jahresverlauf. Die Aktie erreichte Ende 2024 ein Hoch von 972,5 $.

Die Aktie erlebte kürzlich einen Absturz auf ein 19‑Monats‑Tief, bedingt durch einen unerwarteten Rückschlag bei ihrem oralen Adipositas‑Medikament, orforglipron. Während Patienten, die die höchste Dosis der Pille 72 Wochen lang einnahmen, bis zu 11,5 % mehr Körpergewicht verloren als die Placebo‑Gruppe, waren die Ergebnisse schwächer als Novo Nordisk‘s (NVO ) Wegovy.

Eli Lilys Ergebnisse des zweiten Quartals malten jedoch ein optimistisches Bild. Der Umsatz stieg um 38 % auf 15,56 Mrd. $, während der bereinigte Gewinn je Aktie um 61 % auf 6,31 $ zunahm.

Neueste Eli Lilly (LLY) Aktiennachrichten und Entwicklungen

Die Zukunft der nicht-invasiven Alzheimer‑Erkennung

Alle drei Sekunden entwickelt jemand Demenz, was zeigt, wie entscheidend es ist, wirksame Behandlungen für diese verheerende Krankheit zu finden. Obwohl es noch keine Heilung gibt, erzielen Forscher kraftvolle Durchbrüche.

Von Pulsmessungen über Finger‑Taps bis hin zu Spielen und digitalen Gehirn‑Zwillingen konvergiert die Alzheimer‑Forschung zu schnelleren, günstigeren und inklusiveren Diagnosen. Durch das Erkennen und Behandeln der Symptome lange bevor sie auftreten, können diese alltäglichen Maßnahmen Menschen helfen, ihre kognitive Gesundheit länger zu erhalten und die Belastung für Pflegekräfte zu verringern!

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Referenzen:

1. He, Q., Wang, W., Zhang, Y., Xiong, Y., Tao, C., Ma, L., You, C., Ma, J., & Jiang, Y. Globale Belastung durch früh einsetzende Demenz von 1990 bis 2021: eine Alters‑Perioden‑Kohorten‑Analyse der Global Burden of Disease Study 2021. Translational Psychiatry, 15(1), 56, veröffentlicht am 17. Februar 2025. https://doi.org/10.1038/s41398-025-03275-w

2. Alzheimer’s Association. 2022 Alzheimer‑Krankheitsfakten und -zahlen. Alzheimer’s & Dementia, 18(4), 700–789, veröffentlicht am 14. März 2022. https://doi.org/10.1002/alz.12638

3. Alaka, S.A., Ngan, S.-F.C., Shookoni, M., MacPherson, R.E.K., Faught, B.E., Klentrou, P., Kalaria, R., Chen, C.P., & Sze, S.K. Verbesserung der Gültigkeit der CAIDE‑Demenzrisikoscores mit Ruherherzfrequenz und maschinellem Lernen: Eine Analyse des National Alzheimer’s Coordinating Center über alle Rassen/Ethnien hinweg. Alzheimer’s & Dementia, veröffentlicht am 8. August 2025. https://doi.org/10.1002/alz.70442

4. Budak, M., Fausto, B.A., Osiecka, Z., et al. Erhöhtes Plasmap‑tau231 ist mit reduzierter Generalisierung und dynamischer Netzwerkflexibilität des medialen Temporallappens bei gesunden älteren Afroamerikanern verbunden. Alzheimer’s Research & Therapy, 16, 253, veröffentlicht am 22. November 2024. https://doi.org/10.1186/s13195-024-01619-0

5. Amato, L.G., Lassi, M., Vergani, A.A., et al. Digitale Zwillinge und nicht-invasive Aufzeichnungen ermöglichen die frühe Diagnose der Alzheimer‑Krankheit. Alzheimer’s Research & Therapy, 17, 125, veröffentlicht am 31. Mai 2025. https://doi.org/10.1186/s13195-025-01765-z

6. Sugioka, J., Suzumura, S., Kawahara, Y., Osawa, A., Maeda, N., Ito, M., Nagahama, T., Kuno, K., Shiramoto, K., Kizuka, S., Mizuguchi, T., Sano, Y., Kandori, A., & Kondo, I. Bewertung der Fingerbewegungscharakteristika bei Demenzpatienten mittels eines magnetischen Sensor‑Finger‑Tap‑Geräts. Japanese Journal of Comprehensive Rehabilitation Science, 11, 91–98, veröffentlicht 2020. https://doi.org/10.11336/jjcrs.11.91