Mithilfe eines KI-basierten Verfahrens, das komplexe Muster über das gesamte Gehirn hinweg statt einzelner auffälliger Regionen erfasst, zeigte sich: Je stärker die Symptome ausgeprägt waren, desto stärker wichen die Hirnstrukturen von denen gesunder Menschen ab. Erstautor Julius Wiegert vom Hector-Institut für Künstliche Intelligenz in der Psychiatrie (HITKIP) am ZI betont, die KI-Verfahren machten subtile strukturelle Unterschiede sichtbar, die mit klassischen Auswertungsmethoden oft verborgen bleiben.
Dabei sahen diese Abweichungen von Person zu Person sehr unterschiedlich aus. Trotz der individuellen Unterschiede fanden die Forschenden aber auch Gemeinsamkeiten: Die Muster der Hirnstruktur-Abweichungen ähnelten sich bei Depression und Angst deutlich, unterschieden sich aber von denen bei Menschen mit erhöhtem Alkoholkonsum.
Nach Einschätzung von Letztautor Prof. Dr. Emanuel Schwarz, Leiter des HITKIP am ZI, stützen die Befunde transdiagnostische Ansätze, die psychische Erkrankungen eher anhand gemeinsamer Mechanismen als anhand starrer Diagnosegrenzen betrachten.
Publikation: Wiegert, J., Marty-Lombardi, S., Oweda, J. et al. Breaking the norm: population-scale deviations of brain structure in depression and anxiety. Mol Psychiatry (2026). https://doi.org/10.1038/s41380-026-03691-4
Quelle: Pressemitteilung des ZI Mannheim
