KI-basierte Modelle können anhand von Gehirnaufnahmen das biologische Alter eines Menschen recht zuverlässig abschätzen. Bei Menschen mit Schizophrenie zeigen solche Analysen oft einen vorzeitigen Alterungseffekt: Ihr Gehirn wird älter eingeschätzt, als es tatsächlich ist. Dieser sogenannte „brain age gap“ liefert wertvolle Hinweise auf krankheitsbedingte Veränderungen im Gehirn.
Forschende des Max-Planck-Instituts für Psychiatrie und der Ludwigs-Maximilians-Universität München befassten sich mit dem „BMIgap“: Statt das Alter zu schätzen, ließ das Team ein KI-Modell den Body-Mass-Index (BMI) aus Gehirnscans vorhersagen [1]. Hierfür trainierten sie das Modell mit knapp 2000 Scans von gesunden Personen und von Menschen mit Depression, Schizophrenie und einem erhöhten Psychoserisiko.
Menschen mit psychischen Erkrankungen haben ein deutlich höheres Risiko, metabolische Erkrankungen zu entwickeln. Teilweise lässt sich das durch Faktoren wie Rauchen, Alkoholkonsum oder Nebenwirkungen von Medikamenten erklären. Die Forschenden wollten nun wissen, ob diesem Risiko auch erkrankungsbedingte biologische Veränderungen im Gehirn zugrunde liegen.
Die Ergebnisse zeigten deutliche Unterschiede zwischen den untersuchten Gruppen auf: Das KI-Modell schätzte bei Menschen mit Depressionen den BMI niedriger ein, als er tatsächlich war. „Die Gehirnstrukturen dieser Gruppe ähnelten also denen von gesunden Menschen mit niedrigerem Körpergewicht“, erklärt David Popovic vom Max-Planck-Institut. Umgekehrt war es bei Menschen mit Schizophrenie und hohem Psychoserisiko: Hier schätzte das Modell den BMI höher ein, als er tatsächlich war.
Bei Menschen mit hohem Psychoserisiko, insbesondere bei jüngeren Patient*innen, hing der „BMIgap“ mit einer späteren Gewichtszunahme zusammen. Das bedeutet, dass der „BMIgap“ als Frühwarnsignal genutzt werden könnte – ein Werkzeug, um gefährdete Personen rechtzeitig zu identifizieren und gezielt medizinisch zu begleiten, bevor ernste metabolische Erkrankungen entstehen.
Diese Erkenntnisse helfen, den komplexen Zusammenhang zwischen psychischen Erkrankungen und körperlicher Gesundheit besser zu verstehen. Sie stützen die Annahme, dass nicht nur äußere Faktoren, sondern auch krankheitsbedingte Veränderungen im Gehirn das Risiko für metabolische Erkrankungen beeinflussen können. Dieses Wissen kann eine Grundlage für individualisierte Prävention und Behandlung psychiatrischer Erkrankungen bilden.
Literatur
1. Adyasha Khuntia, et al.: The BMIgap tool to quantify transdiagnostic brain signatures of current and future weight. Nature Mental Health 2025; 3: 1395–406.
Quelle: Max-Planck-Institut für Psychiatrie, Pressemeldung vom 03.12.2025
Diesen Artikel finden Sie auch in ERNÄHRUNGS UMSCHAU 4/2026 auf Seite M200.
