Wie alt ist ein Gehirn wirklich? Diese Frage lässt sich inzwischen nicht mehr nur anhand des Geburtsdatums beantworten. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen kann aus einer strukturellen MRT-Aufnahme ein sogenanntes „brain-predicted age“ berechnet werden. Die Differenz zwischen diesem vorhergesagten Gehirnalter und dem tatsächlichen chronologischen Alter wird als Brain Age Gap Estimate, kurz BrainAGE, bezeichnet. Ein positiver BrainAGE-Wert bedeutet, dass das Gehirn strukturell älter erscheint, als es dem Lebensalter entsprechend zu erwarten wäre.
In unserer aktuellen Studie haben wir untersucht, wie BrainAGE mit klinischer Behinderung und etablierten Serum-Biomarkern bei Multipler Sklerose zusammenhängt. Analysiert wurden 82 Menschen mit schubförmiger MS aus drei prospektiven Studien sowie 30 gesunde Kontrollpersonen. Grundlage für die Berechnung des Gehirnalters waren strukturelle 3D-T1-MRT-Aufnahmen. Zusätzlich wurden klinische Parameter wie der Expanded Disability Status Scale, der 9-Hole Peg Test und der Timed 25-Foot Walk sowie die Serum-Biomarker Neurofilament Light Chain, kurz sNfL, und Glial Fibrillary Acidic Protein, kurz sGFAP, ausgewertet.
Die Ergebnisse zeigen einen deutlichen Unterschied zwischen Menschen mit MS und gesunden Kontrollpersonen. Während der BrainAGE-Wert bei den Kontrollen im Mittel bei rund 0,7 Jahren lag, erschien das Gehirn der Patientinnen und Patienten mit MS durchschnittlich etwa 6,5 Jahre älter als ihr tatsächliches Lebensalter. Besonders deutlich wurde der Zusammenhang bei zunehmender klinischer Beeinträchtigung: Der BrainAGE-Wert stieg schrittweise von gesunden Kontrollen über Personen mit einem EDSS unter 3 bis hin zu Patientinnen und Patienten mit einem EDSS von mindestens 3 an.
Auch funktionelle Einschränkungen spiegelten sich im Gehirnalter wider. Ein höherer BrainAGE-Wert war sowohl mit einer schlechteren Handfunktion im 9-Hole Peg Test als auch mit einer langsameren Gehgeschwindigkeit im Timed 25-Foot Walk assoziiert. Diese Zusammenhänge blieben auch dann bestehen, wenn unter anderem für chronologisches Alter, Geschlecht, Erkrankungsdauer und Therapieform adjustiert wurde. BrainAGE scheint damit nicht lediglich ein indirekter Ausdruck des tatsächlichen Lebensalters zu sein, sondern strukturelle Veränderungen abzubilden, die mit dem Ausmaß der klinischen Beeinträchtigung bei MS zusammenhängen.
Überraschend war dagegen, dass weder sNfL noch sGFAP mit BrainAGE korrelierten. Auch nach Adjustierung für relevante Einflussfaktoren zeigte sich kein entsprechender Zusammenhang. Dieses Ergebnis bedeutet jedoch nicht, dass einer der Biomarker weniger relevant ist. Vielmehr sprechen die Daten dafür, dass MRT-basiertes Gehirnalter und Serum-Biomarker unterschiedliche biologische Ebenen der MS erfassen.
sNfL gilt insbesondere als Marker einer aktuell oder kürzlich stattgefundenen neuroaxonalen Schädigung und reagiert unter anderem auf entzündliche Krankheitsaktivität, Schübe und neue MRT-Läsionen. BrainAGE fasst dagegen über das gesamte Gehirn verteilte strukturelle Veränderungen in einem einzigen Wert zusammen. Es kann damit eher die kumulative, über längere Zeit entstandene Veränderung der Hirnstruktur widerspiegeln. Auch sGFAP, das mit astroglialen und stärker progredienten Krankheitsmechanismen in Verbindung gebracht wird, zeigte in unserer überwiegend klinisch stabilen und hochwirksam behandelten Kohorte keinen Zusammenhang mit BrainAGE.
Gerade diese fehlende Korrelation ist daher klinisch interessant. Sie unterstreicht, dass ein einzelner Biomarker die komplexen Prozesse der Multiplen Sklerose wahrscheinlich nicht vollständig abbilden kann. Ein unauffälliger sNfL-Wert schließt eine bereits bestehende strukturelle Krankheitslast nicht aus. Umgekehrt kann ein erhöhtes sNfL auf aktuelle neuroaxonale Schädigung hinweisen, ohne dass sich diese unmittelbar in einem veränderten BrainAGE-Wert widerspiegeln muss.
Unsere Ergebnisse unterstützen deshalb einen multimodalen Ansatz: Klinische Untersuchungen, funktionelle Tests, Blut-Biomarker und quantitative MRT-Verfahren sollten nicht als konkurrierende, sondern als sich ergänzende Informationsquellen verstanden werden. BrainAGE könnte künftig insbesondere bei der Charakterisierung von Patientengruppen, der Risikostratifizierung und der Erforschung schleichender Krankheitsprogression eine Rolle spielen. Für eine individuelle klinische Prognose ist das Verfahren derzeit jedoch noch nicht ausreichend validiert. Hierfür sind größere, heterogenere und vor allem longitudinale Studien erforderlich.
Die zentrale Botschaft unserer Arbeit lautet somit: Bei Menschen mit MS erscheint das Gehirn im MRT im Durchschnitt deutlich älter, und dieses beschleunigte strukturelle Altern ist mit klinischer Behinderung verbunden. Dass gleichzeitig keine Beziehung zu sNfL oder sGFAP bestand, spricht nicht gegen diese Biomarker, sondern für ihre Komplementarität. Erst die Kombination unterschiedlicher Perspektiven könnte langfristig ein umfassenderes Bild der individuellen Krankheitslast und der sogenannten stillen Progression ermöglichen.