Britische Wissenschaftler können mit einem Hirnscan mit hoher Treffsicherheit vorhersagen, ob ein Patient später einmal an Schizophrenie erkranken wird oder nicht. Die Forscher um Dominic Job von der Universität von Edinburgh bestimmen dabei in einer bestimmten Hirnregion die Dichte der so genannten Grauen Substanz ? das Gewebe, in dem die Nervenzellen liegen. Bei sechzig Prozent der Patienten, deren Dichte unter einem kritischen Schwellenwert lag, entwickelte sich später eine schizophrene Störung.
Die Wissenschaftler wählten für ihre Studie 65 Freiwillige aus, in deren Familie Fälle von Schizophrenie aufgetreten waren. Diese gelten als Risikogruppe, nachdem zahlreiche frühere Studien gezeigt hatten, dass bei der schweren psychischen Krankheit erbliche Faktoren eine wichtige Rolle spielen. Die Forscher bestimmten mit einem Magnetresonanztomographen die Dichte an Grauer Substanz im Gehirn der Probanden und sagten anhand eines festgelegten Schwellenwerts das Schizophrenierisiko voraus.
In sechzig Prozent der Fälle, bei denen die Wissenschaftler eine Erkrankung vorhergesagt hatten, lagen sie richtig und bei den Probanden wurde tatsächlich in den folgenden Jahren Schizophrenie diagnostiziert. Bei den Probanden, bei denen die Forscher nicht von einer Erkrankung ausgegangen waren, lag die Prognose sogar in neunzig Prozent der Fälle richtig.
Auch wenn die Ergebnisse noch auf einer geringen Zahl von Probanden beruhten, habe sich das Verfahren tatsächlich als brauchbar für die Vorhersage bewährt, erklären die Forscher. Somit könnten Betroffene früher und effektiver behandelt werden. Dennoch eigne sich die Technik lediglich zur Untersuchung von Risikogruppen, betonen Job und seine Kollegen: Da überhaupt nur ein sehr kleiner Teil der Bevölkerung an Schizophrenie erkrankt, ist die Trefferquote für eine Massenuntersuchung ganzer Bevölkerungsgruppen noch zu gering. Die Folge wäre eine zu große Anzahl falscher Vorhersagen.
Dominic Job (Universität von Edinburgh) et al.: BMC Medicine, Ausgabe vom 7. Dezember ddp/wissenschaft.de ? Ulrich Dewald
