KI zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Identifizierung von Angststörungen bei Jugendlichen

In einer bahnbrechenden multizentrischen Studie, die etwa 3.500 Personen im Alter von 10 bis 25 Jahren weltweit umfasst, hat künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Algorithmen des maschinellen Lernens, die Fähigkeit gezeigt, Angststörungen anhand charakteristischer Gehirnstrukturen zu erkennen.

Diese Studie, angeführt von der leitenden Forscherin Moji Aghajani, Assistenzprofessorin am Institut für Erziehungswissenschaften und Kinderstudien der Universität Leiden, analysierte die kortikale Dicke, die Oberfläche und die Volumina tief sitzender Gehirnregionen.

Vielversprechende Ergebnisse mit Raum für Verbesserungen

Zwar sind die Ergebnisse vielversprechend, aber nicht makellos. Eine weitere Verfeinerung der Algorithmen und die Einbeziehung zusätzlicher Arten von Gehirndaten, wie Gehirnfunktion und Konnektivität, sind für die Verbesserung der Genauigkeit unerlässlich. Trotz dessen sind die Ergebnisse der Studie bemerkenswert, da sie auf eine diverse Kohorte von Jugendlichen anwendbar bleiben, die verschiedene Ethnien, geografische Standorte und klinische Profile umspannt.

Aghajani betont das Potenzial dieser Forschung, den Weg für einen personalisierteren Ansatz zur Prävention, Diagnose und Behandlung von Angststörungen zu ebnen. Durch den Weg von der herkömmlichen Fokussierung auf Durchschnittspatienten hin zu individualisierten Analysen, unterstützt durch große und diverse Datensätze in Kombination mit KI, zielen Forscher darauf ab, die zugrunde liegenden neurobiologischen Mechanismen von Angststörungen besser zu verstehen.

Die Rolle des ENIGMA-Angst-Konsortiums

Moji Aghajani, sein Postdoc Willem Bruin und etwa 250 Mitwirkende weltweit repräsentieren das ENIGMA Anxiety Consortium. Diese gemeinsame Anstrengung zielt darauf ab, zuverlässige Einblicke in die neurobiologischen Grundlagen von Angststörungen zu gewinnen, indem Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und harmonisiert sowie groß angelegte Analysen durchgeführt werden. Solche Konsortien sind als Reaktion auf die Replikationskrise in der Psychiatrie und den Verhaltenswissenschaften entstanden und fördern einen kollaborativen Ansatz zur Voranbringung des Feldes.

Die Veröffentlichung der Studie in einem renommierten Organ wie Nature Mental Health unterstreicht ihre Bedeutung und ihr potenzielles Auswirkungen auf die Forschung und klinische Praxis im Bereich der mentalen Gesundheit. Angststörungen, die sich oft in der Adoleszenz und im frühen Erwachsenenalter manifestieren, stellen weltweit erhebliche Herausforderungen dar und führen zu tiefgreifenden emotionalen, sozialen und wirtschaftlichen Belastungen.

Moji Aghajani hebt die Notwendigkeit hervor, den traditionellen Ansatz der mentalen Gesundheitsforschung zu überwinden, der durch kleinskalige Studien und vereinfachte Analysen gekennzeichnet ist. Durch die Nutzung der Kraft von Big Data und KI können Forscher tiefer in individuelle Unterschiede eintauchen und maßgeschneiderte Interventionen für von Angststörungen Betroffene entwickeln.

Finanzierungen von Organisationen wie ZonMW, NWO und dem Leiden University Fund haben diese komplexe und arbeitsintensive Studie unterstützt und es den Forschern ermöglicht, die Grenzen des Verständnisses im Bereich der mentalen Gesundheit voranzutreiben.