Ein neu entwickelter genetischer Risikoscore für Alzheimer, der Erbgutdaten aus mehreren Bevölkerungsgruppen weltweit zusammenführt, schließt eine seit Jahren bekannte Lücke in der Präzisionsmedizin, denn frühere Tests, die fast ausschließlich auf europäischen DNA-Daten beruhten, hatten bei Menschen afrikanischer Abstammung praktisch keine Vorhersagekraft, während das neue Verfahren nun über verschiedenste ethnische Gruppen hinweg zuverlässig funktioniert und damit einen wichtigen Schritt in Richtung einer gerechteren Alzheimer-Diagnostik markiert.
Was ist ein polygener Risikoscore?
Alzheimer ist eine fortschreitende neurologische Erkrankung, die Gedächtnis und Denkvermögen schrittweise zerstört. Um das individuelle Erkrankungsrisiko abzuschätzen, nutzen Forschende sogenannte polygene Risikoscores.
Ein polygener Risikoscore addiert die winzigen Effekte tausender genetischer Varianten im gesamten Erbgut eines Menschen; er liefert dadurch eine Gesamteinschätzung des vererbten Risikos für eine bestimmte Krankheit. Grundlage dieser Scores sind genomweite Assoziationsstudien, die das Erbgut von Zehntausenden Menschen durchsuchen, um kleine genetische Unterschiede mit Krankheitsbezug zu identifizieren.
Warum frühere Gentests bei nicht-europäischen Gruppen versagten
Genau hier liegt das strukturelle Problem: Die großen genetischen Datenbanken enthielten historisch überwiegend Menschen europäischer Abstammung. Eine bereits 2016 veröffentlichte Studie zeigte, dass Risikoscores, die primär aus europäischen Daten stammen, bei anderen Bevölkerungsgruppen deutlich an Genauigkeit verlieren.
Da sich menschliche Genetik aufgrund unterschiedlicher demografischer Geschichte zwischen Populationen leicht unterscheidet, funktioniert ein für Europäer optimierter Score oft nicht bei Menschen afrikanischer oder asiatischer Abstammung. Dieses Ungleichgewicht in der Alzheimer-Forschung hat reale Folgen: Millionen Menschen außerhalb Europas erhielten bislang keine verlässliche genetische Risikoeinschätzung.
Als Reaktion darauf sammelten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in den vergangenen Jahren zunehmend diverse genetische Daten. Eine 2025 von PsyPost besprochene Studie identifizierte etwa 16 neue Alzheimer-assoziierte Gene mithilfe von Genomdaten aus mehreren Herkunftsgruppen. Parallel dazu zeigte eine 2023 veröffentlichte Arbeit, dass Risikoscores, die aus multiethnischen Gruppen berechnet werden, Scores aus einer einzigen Population durchgehend übertreffen.
Die neue Studie im Detail
Aufbauend auf diesen Vorarbeiten entwickelten Meri Okorie, Shea J. Andrews und ihr Team von der University of California, San Francisco (UCSF), ein herkunftsübergreifendes Scoring-Modell und prüften, ob es nicht nur die klinische Alzheimer-Diagnose, sondern auch die zugrunde liegenden physischen Schäden im Gehirn vorhersagen kann. Die Ergebnisse wurden im Fachjournal *Alzheimer’s & Dementia* veröffentlicht.
Für ihre Analyse sammelten die Forschenden genetische Zusammenfassungsdaten von Hunderttausenden Personen europäischer, afrikanischer, admixed-amerikanischer, ostasiatischer sowie karibisch-hispanischer Abstammung. Der Begriff „admixed american“ bezeichnet Populationen, etwa viele Latino- oder hispanische Personen, deren Abstammung eine komplexe Mischung aus indigen-amerikanischer, europäischer und afrikanischer Genetik darstellt.
Drei Scoring-Methoden im Vergleich
Aus diesen Daten konstruierte das Team drei unterschiedliche Varianten des polygenen Risikoscores:
- Single-Ancestry-Score: berechnet ausschließlich aus europäischen genetischen Daten.
- Multi-Ancestry-Score: kombiniert schlicht die Rohdaten aller Herkunftsgruppen.
- Cross-Ancestry-Score: ein fortgeschrittenes statistisches Modell, das die Daten mehrerer Populationen gemeinsam analysiert und die Gewichtung jeder genetischen Variante anhand geteilter genetischer Effekte anpasst.
Zusätzlich setzten die Forschenden eine sogenannte Ancestry-Normalisierung ein, um sicherzustellen, dass die Scores über unterschiedliche genetische Hintergründe hinweg fair vergleichbar bleiben.
Getestet wurden die drei Modelle an zwei großen US-amerikanischen Kohorten. Die erste Gruppe stammte aus dem Alzheimer’s Disease Sequencing Project und umfasste 19.398 Personen, davon 7.111 mit diagnostizierter Alzheimer-Erkrankung und 12.287 kognitiv gesunde Kontrollpersonen europäischer, admixed-amerikanischer und afrikanischer Abstammung. Die zweite Kohorte stammte aus der Health and Aging Brain Study, Health Disparities, und bestand aus 2.559 älteren Erwachsenen derselben drei Herkunftsgruppen. In beiden Analysen wurde für Alter, Geschlecht sowie das APOE-Gen kontrolliert, eine bekannte genetische Variante, die das Alzheimer-Risiko eigenständig stark erhöht.
Ergebnisse: 71 Prozent höhere Erkrankungswahrscheinlichkeit
Der Single-Ancestry-Score, ausschließlich aus europäischen Daten berechnet, funktionierte erwartungsgemäß gut bei Personen europäischer Abstammung, verlor jedoch merklich an Genauigkeit bei admixed-amerikanischen Teilnehmenden. Bei Personen afrikanischer Abstammung versagte dieser klassische Score vollständig; er lieferte keinerlei verwertbare Vorhersage.
Der neue Cross-Ancestry-Score hingegen zeigte über alle Gruppen hinweg die stärkste Vorhersagekraft. Bei Teilnehmenden afrikanischer Abstammung war ein höherer Cross-Ancestry-Score mit einer um 71 Prozent erhöhten Wahrscheinlichkeit einer Alzheimer-Diagnose verbunden, verglichen mit dem Ausgangsrisiko. Gleichzeitig blieb die Genauigkeit bei admixed-amerikanischen und europäischen Teilnehmenden hoch, wodurch ein deutlich ausgewogeneres Vorhersageinstrument für diverse Bevölkerungen entstand.
Biomarker und Bildgebung bestätigen die Befunde
Der Cross-Ancestry-Score sagte nicht nur die klinische Diagnose voraus, sondern korrelierte auch mit objektiven medizinischen Messwerten. Höhere Risikoscores gingen mit schlechteren Leistungen in kognitiven Bereichen wie Gedächtnis, Sprache und exekutiven Funktionen einher, also mentalen Fähigkeiten wie Arbeitsgedächtnis, flexiblem Denken und Selbstkontrolle.
Zudem zeigte sich ein Zusammenhang mit biologischen Markern im Nervenwasser: Personen mit höheren genetischen Risikoscores wiesen tendenziell niedrigere Werte von Amyloid-beta 42 in der Zerebrospinalflüssigkeit auf. Ein Absinken dieses Proteins im Nervenwasser gilt als Hinweis darauf, dass es sich im Gehirn zu schädlichen Plaques zusammenlagert.
Auch Autopsiedaten und moderne bildgebende Verfahren bestätigten das Muster: Teilnehmende mit den höchsten Cross-Ancestry-Scores wiesen mit größerer Wahrscheinlichkeit die schwersten Kategorien der Hirnpathologie auf. Der genetische Risikoscore erfasst also nicht nur oberflächliche Symptome, sondern spiegelt tatsächlich die fortgeschrittene Ansammlung von Plaques und Tangles wider, die Hirngewebe zerstören.
Grenzen der Studie
Trotz der vielversprechenden Ergebnisse weist die Studie klare Einschränkungen auf. In der Testphase fehlten Daten aus süd- und ostasiatischen Bevölkerungsgruppen, weshalb unklar bleibt, wie gut der Cross-Ancestry-Score speziell für diese Gruppen funktioniert. Der Ausbau genetischer Datenbanken um weitere globale Populationen bleibt eine anhaltende Herausforderung in der medizinischen Forschung.
Alle untersuchten Teilnehmenden lebten zudem in den Vereinigten Staaten; ob die Modelle in Bevölkerungen anderer Kontinente mit abweichenden Lebensstil- und Umweltfaktoren ähnlich präzise funktionieren, ist derzeit nicht bekannt.
Die Autorinnen und Autoren betonen außerdem, dass polygene Risikoscores nur einen begrenzten Teil des Gesamtrisikos für Alzheimer erklären. Alter, Geschlecht, seltene Einzelgene sowie Umweltfaktoren wie Ernährung und Bewegung wirken zusammen und bestimmen letztlich, ob eine Person tatsächlich erkrankt. Wie stark Umweltfaktoren das genetische Risiko modifizieren, wurde in dieser Studie nicht untersucht.
Bedeutung für Diagnostik und Forschung
Die Studie liefert dennoch einen konkreten Fortschritt für die genetische Alzheimer-Diagnostik weltweit. Ein Score, der über Herkunftsgruppen hinweg funktioniert, könnte künftig helfen, Risikopatienten frühzeitiger zu identifizieren, unabhängig von ethnischer Zugehörigkeit, und damit Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung verringern.
Für die klinische Praxis bedeutet das: Wird ein solcher Score irgendwann routinemäßig eingesetzt, könnten Ärztinnen und Ärzte Risikopatienten unterschiedlicher Herkunft gezielter zu Vorsorgeuntersuchungen, kognitiven Tests oder Liquordiagnostik überweisen. Bis dahin bleibt der Cross-Ancestry-Score jedoch ein Forschungsinstrument und noch kein zugelassener klinischer Test.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was unterscheidet einen Cross-Ancestry-Score von einem klassischen polygenen Risikoscore?
Ein klassischer Score gewichtet genetische Varianten meist auf Basis einer einzigen, oft europäischen, Bevölkerungsgruppe. Der Cross-Ancestry-Score analysiert dagegen Daten mehrerer Herkunftsgruppen gemeinsam und passt die Gewichtung jeder Variante an geteilte genetische Effekte über Populationen hinweg an.
Kann der neue Score bereits im Rahmen einer Vorsorgeuntersuchung genutzt werden?
Nein, der Cross-Ancestry-Score ist derzeit ein Forschungsinstrument. Er wurde bislang nicht als zugelassener diagnostischer Test in die klinische Routineversorgung überführt.
Warum wurde das APOE-Gen in der Studie separat berücksichtigt?
Das APOE-Gen erhöht das Alzheimer-Risiko eigenständig sehr stark. Indem die Forschenden dafür statistisch kontrollierten, konnten sie den zusätzlichen Beitrag des breiteren polygenen Risikoscores isoliert betrachten.
Bedeutet ein hoher Risikoscore, dass jemand sicher an Alzheimer erkrankt?
Nein. Der Score beschreibt eine statistisch erhöhte Wahrscheinlichkeit, keine Gewissheit. Umweltfaktoren, Lebensstil und weitere genetische sowie nicht-genetische Einflüsse spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle.
Welche Bevölkerungsgruppen fehlen noch in der Forschung zu Alzheimer-Risikoscores?
Süd- und ostasiatische Populationen waren in der Testphase dieser Studie nicht ausreichend vertreten. Künftige Forschung muss diese Lücke schließen, um global verlässliche Aussagen treffen zu können.
Dieser Beitrag beschäftigt sich mit einem medizinischen Thema, einem Gesundheitsthema oder einem oder mehreren Krankheitsbildern. Dieser Artikel dient nicht der Selbst-Diagnose und ersetzt auch keine Diagnose durch einen Arzt oder Facharzt. Bitte lesen und beachten Sie hier auch den Hinweis zu Gesundheitsthemen!
Quellenverzeichnis (APA)
Okorie, M., Jonson, C., Oddi, A. P., Castruita, P. A., Fulton-Howard, B., Yaffe, K., Yokoyama, J. S., Udeh-Momoh, C., & Andrews, S. J. (2026). Cross-ancestry polygenic risk scores enhance Alzheimer’s disease risk prediction in multiethnic cohorts. *Alzheimer’s & Dementia*. https://doi.org/10.1002/alz.71529
Dolan, E. W. (2026, September 5). Scientists build a more accurate Alzheimer’s risk score using global DNA data. *PsyPost*. https://www.psypost.org/scientists-build-a-more-accurate-alzheimers-risk-score-using-global-dna-data/
Martin, A. R., Kanai, M., Kamatani, Y., Okada, Y., Neale, B. M., & Daly, M. J. (2019). Clinical use of current polygenic risk scores may exacerbate health disparities. *bioRxiv*. https://doi.org/10.1101/070797
Wang, Y., Guo, J., Ni, G., Yang, J., Visscher, P. M., & Yengo, L. (2023). Multi-ancestry polygenic risk scores improve disease prediction in diverse populations. *Cell Genomics*. https://doi.org/10.1016/j.xgen.2023.100408
PsyPost. (2025). Scientists find 16 new Alzheimer’s-linked genes using multi-ancestry genome data. https://www.psypost.org/scientists-find-16-new-alzheimers-linked-genes-using-multi-ancestry-genome-data/
