Insulin ist eines der wichtigsten Hormone des menschlichen Körpers. Die Bauchspeicheldrüse schüttet es aus, wenn der Blutzuckerspiegel steigt – etwa, weil wir gerade gegessen haben. Dann nehmen Zellen in den Muskeln, der Leber und dem Fettgewebe den Zucker auf, um ihn zur Energiegewinnung zu verbrennen oder umzuwandeln und als Reserve zu speichern.
Bei einer Insulinresistenz werden diese Zellen unempfindlich gegen das Hormon, was oft zu Typ-2-Diabetes und anderen Stoffwechselkrankheiten führt. Doch auch die Zellen des Gehirns können eine solche Resistenz entwickeln. Das beeinträchtigt die Gesundheit des Nervensystems – und es schwächt unsere Fähigkeit, den Appetit und damit das Körpergewicht zu steuern.
Eine Insulinresistenz des Gehirns erhöht deshalb direkt das Risiko für krankhaftes Übergewicht und für kognitive Störungen wie Depressionen oder Morbus Alzheimer. Eine Früherkennung wäre wichtig, weil man mit ihrer Hilfe rechtzeitig gegensteuern könnte – beispielsweise mit mehr Bewegung. Doch bisherige Verfahren zur Diagnose eines insulinresistenten Gehirns sind sehr aufwändig.
Es könnte deshalb ein großer Fortschritt sein, was Forschende um Stephanie Kullmann vom Münchner Helmholtz Zentrum jetzt mit Hilfe des Deep Learning genannten KI-Verfahrens aufspürten. Das Team analysierte das DNA-Methylierungsmuster in Blutproben von 167 Menschen, die allesamt keinen Diabetes hatten, aber zum Teil bereits eine Insulinresistenz im Gehirn.
Die Künstliche Intelligenz spürte 540 Stellen in der DNA der Blutzellen auf, an denen das epigenetische Muster systematisch voneinander abwich, je nachdem, ob das Gehirn der Menschen noch gut auf Insulin reagierte oder nicht. Messungen mit einer zweiten Gruppe von Menschen, mit deren Daten die KI nicht trainiert worden war, bestätigten die Ergebnisse. Außerdem fand sich ein signifikanter Teil des epigenetischen Musters zusätzlich in Gehirnzellen Betroffener.
„Diese epigenetischen Signaturen im Blut könnten in Zukunft möglicherweise zur Früherkennung von Personen mit Insulinresistenz im Gehirn in einem breiten klinischen Umfeld dienen“, lautet das Fazit von Kullmann und Co. Behalten sie recht, werden für viele Menschen in der Zukunft die Chancen steigen, im Alter geistig wie körperlich länger fit zu bleiben.