Mit KI-Verfahren den Wurzeln der ALS-Erkrankung auf der Spur

Bielefeld – Eine Forschungsgruppe der Universität Bielefeld ist mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) den Ursprüngen der amyotrophen Lateralsklerose (ALS) auf der Spur. Die Forschenden um den Bioinformatiker Alexander Schönhuth gelang es, die Genotypprofile von 3.000 ALS-Patientinnen und -Patienten zu erfassen und aufzuschlüsseln. Das könnte helfen, mehr über die Entstehung von ALS zu erfahren. Die Arbeit ist in der Fachzeitschrift Nature Machine Intelligence erschienen (2023; DOI: 10.1038/s42256-022-00604-2).

ALS ist eine sogenannte Motoneuronen-Krankheit. Die Bewegungsfähigkeit der Patienten nimmt dabei im Verlauf ab und kommt zum Stillstand. „Die Krankheit ALS ist bisher noch in weiten Teilen unverstanden. Wir wissen, dass es eine vererbbare Krankheit ist, aber 80 % der Erblichkeit sind bislang unerklärt“, erläutert Schönhuth.

Mithilfe eines KI-Verfahrens wertete die Arbeitsgruppe Daten von 3.000 ALS-Patienten und 7.000 nicht an ALS-erkrankten Personen aus. Sie fanden mehr als 900 Gene, die bei Entstehung von ALS eine Rolle spielen und 644 Gene, die in komplexen Verbindungen interagieren. Die Ergebnisse der Auswertungen zeigten eine 87 %ige Genauigkeit im Hinblick auf die Prognose, ob Personen an ALS erkrankten oder nicht.

„Unser Verfahren kann Vorhersagen bezüglich der Erkrankung treffen. Sie ist viel genauer als andere Methoden. Diese Zusammenhänge gilt es in anderen Forschungsgebieten weiter zu untersuchen“, betont Schönhuth.

Jedes Gen sei in unterschiedliche biologische Prozesse eingebunden, so der Bioinformatiker weiter. Ließe sich mehr über die Gene erfahren; stiegen auch die Erkenntnisse über diese Prozesse an – womöglich eine Grundlage, um Medikamente zu entwickeln, die bestimmte Prozesse beeinflussen.

hil