Schizophrenie ist ein komplexes psychisches Leiden, dessen Ursachen noch immer weitgehend unbekannt sind. Es gibt Hinweise, dass genetische Variationen und Umweltfaktoren das Risiko gemeinsam beeinflussen. Da liegt es nahe, im Epigenom Betroffener nach Auffälligkeiten zu suchen, die vielleicht sogar für eine Abschätzung des Schizophrenie-Risikos von Menschen geeignet sind. Bisherige Ansätze waren indes wenig erfolgreich. Jetzt scheint der bekannte Epigenetiker Robert Waterland vom Baylor College of Medicine, USA, mit seinem Team aber eine heiße Spur gefunden zu haben.
Die Forscher*innen nutzten dabei eine Methode der so genannten Künstlichen Intelligenz. Sie trainierten einen Algorithmus des maschinellen Lernens darauf, verborgene Muster in mehr als 800 epigenomischen Analysen von Blutproben von Menschen mit und ohne Schizophrenie auseinanderzuhalten. Fündig wurden sie bei einer Untergruppe von Methylierungen an der DNA, die besonders früh im Laufe des Lebens entstehen und deshalb bei Zellen des Gehirns und Bluts gleich sein dürften. Nach dem Training war der Computer in der Lage, die Erkrankung bei vier von fünf schizophrenen Menschen anhand der Blutprobe zu erkennen. Damit war das Ergebnis besser, als Verfahren, die ausschließlich den DNA-Text auswerten. Auch den Vorwurf, man messe lediglich Folgen der Schizophrenie, wie etwa epigenetische Veränderungen durch Medikamente oder einen hohen Zigarettenkonsum, nicht deren mögliche Ursachen, entkräfteten die Forscher*innen: „Wir haben mit verschiedenen Ansätzen ausgewertet, ob die von uns festgestellten Methylierungsmuster durch Medikamenteneinnahme und Rauchen beeinflusst werden. Beides konnten wir ausschließen“, sagt Waterland.