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KI hat ein Hirnmuster entdeckt, das Depressionsrisiko früh zeigt
Frühes Warnsignal: Wie junge Menschen wütende Gesichter verarbeiten, könnte Hinweise auf spätere depressive Beschwerden liefern. In einer Langzeitstudie haben Forscher mithilfe künstlicher Intelligenz ein Hirnmuster identifiziert, das mit den Symptomen vier Jahre später zusammenhängt. Für einen verlässlichen Depressionstest reicht die Vorhersagekraft allerdings noch nicht aus.
Shenzhen (China). Ob ein Gesicht bedrohlich wirkt, entscheidet sich nicht allein an Augen, Mund und Mimik. Das Gehirn gleicht die Sinneseindrücke ständig mit früheren Erfahrungen und Erwartungen ab. Gerade bei mehrdeutigen Gesichtsausdrücken kann dieses Vorwissen helfen, eine Situation schnell einzuschätzen.
Depressionen gehen häufig mit einer stärkeren Wahrnehmung negativer Gefühle einher. Doch wann beginnen solche Veränderungen und in welchem Teil der Verarbeitung entstehen sie? Bislang war vor allem unklar, ob sich entsprechende Muster bereits Jahre vor späteren psychischen Beschwerden in Hirnaufnahmen erkennen lassen.
Forscher der Fudan University (FDU) um Dr. Qiang Luo haben dazu Hirnscans junger Erwachsener mit einem künstlichen neuronalen Netz verglichen. Sie untersuchten, wie das Gehirn wütende Gesichter verarbeitet und ob sich daraus Hinweise auf die spätere psychische Gesundheit gewinnen lassen.
Die Wissenschaftler werteten Aufnahmen der funktionellen Magnetresonanztomografie von 1.332 Teilnehmern der europäischen IMAGEN-Studie aus. Alle waren zum Untersuchungszeitpunkt 19 Jahre alt und sahen Gesichter, deren Ausdruck von neutral zu wütend wechselte. Das Verfahren erfasst Aktivitätsunterschiede im Gehirn indirekt über Veränderungen der Durchblutung.
Mithilfe eines lernenden Algorithmus ermittelte das Team zwei verschiedene Muster der Gesichtskodierung im visuellen Kortex, dem für das Sehen wichtigen Teil der Großhirnrinde. Bei einer Gruppe war die Verarbeitung der wütenden Gesichter weniger effizient. Diese jungen Menschen berichteten im Durchschnitt auch mehr depressive und andere emotionale Beschwerden als die Teilnehmer mit effizienteren Hirnmustern.
Der durchschnittliche Unterschied in den Symptomen war jedoch klein, was die Aussagekraft für einzelne Personen begrenzt.
Um den möglichen Mechanismus zu verstehen, entwickelten die Forscher ein KI-Modell mit zwei Verarbeitungswegen. Einer verarbeitet die sichtbaren Merkmale eines Gesichts, der andere gespeichertes Wissen über Gefühle. Diese Erwartungen beeinflussen, wie das Modell neue Eindrücke bewertet.
Bei einem mittleren Einfluss der Erwartungen erkannte das Netzwerk Gesichtsausdrücke am besten. Wurde dieser Einfluss jedoch zu stark, stufte es neutrale Gesichter häufiger fälschlich als wütend oder traurig ein. Die interne Kodierung ähnelte dann stärker den weniger effizienten Hirnmustern aus der Untersuchung.
Die Forscher sprechen von einer Überregulierung der Wahrnehmung: Vorwissen erhält mehr Gewicht als die tatsächlich sichtbaren Merkmale. Das Modell bietet damit eine mögliche Erklärung für negative Wahrnehmungsverzerrungen bei Depressionen. Es belegt aber nicht, dass genau dieser Mechanismus im menschlichen Gehirn die Erkrankung verursacht.