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Was das Auge über die Gesundheit verrät

Fundusfoto einer gesunden Netzhaut

Was das Auge über die Gesundheit verrät

Aus der Praxis

Ophthalmologie

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4 MIN

Erschienen in: CONCEPT Ophthalmologie

Durch kleinste Veränderungen an Netzhautgefäßen und Nervenzellen lassen sich Diabetes, Bluthochdruck oder Alzheimer erkennen, bevor die eigentlichen Symptome dieser Erkrankungen auftreten. Die Stiftung Auge informiert über den aktuellen Stand der Forschung und welche Rolle Netzhautscans bei Diagnostik und Prävention einnehmen können.

Die Netzhaut ist ein einzigartiges Gewebe: Sie besteht aus Millionen von Nervenzellen, ist durch feine Blutgefäße durchzogen und ein vielversprechender Ort für die Früherkennung von Krankheiten, die das Gehirn, das Gefäßsystem oder den Stoffwechsel betreffen. „Im Auge lassen sich mikrovaskuläre und neuronale Veränderungen so direkt, präzise und nicht-invasiv beobachten wie in keinem anderen Organ“, erklärte Prof. Dr. Frank G. Holz, Direktor der Universitäts-Augenklinik Bonn und Vorsitzender der Stiftung Auge anlässlich der Pressekonferenz der Stiftung am 14. Mai 2025

Bluthochdruck und Diabetes hinterlassen Spuren im Auge

Schon seit längerem ist bekannt, dass chronische Erkrankungen wie Bluthochdruck und Diabetes auch die kleinen Gefäße der Netzhaut betreffen. „Studien zeigen, dass sich bei Menschen mit Bluthochdruck Veränderungen in der Größe oder Weite eines Blutgefäßes und kleine Einblutungen erkennen lassen – selbst dann, wenn der Blutdruck klinisch noch unauffällig erscheint“, betonte Holz.

Ähnlich verhält es sich bei Diabetes mellitus: Bereits im Frühstadium treten kleine Gefäßaussackungen, feine Blutungen oder eine Schwellung an der Makula auf, die auf eine diabetische Retinopathie hinweisen können. Die Früherkennung ist entscheidend – denn bei rechtzeitiger Behandlung lässt sich das Sehvermögen meist erhalten.

Frühwarnzeichen für Alzheimer in der Netzhaut?

Besonders dynamisch entwickelt sich derzeit die Forschung zur Rolle der Netzhaut in der Demenzdiagnostik. Studien zeigen, dass Alzheimer-typische Veränderungen – wie der Verlust an Nervenzellen oder der Rückgang der Gefäßdichte – auch im Auge sichtbar werden. Dabei sind diese Auffälligkeiten bereits in frühen Stadien messbar, noch bevor die Gedächtnisleistung merklich nachlässt. Forschenden gelang es, mithilfe künstlicher Intelligenz aus Netzhautaufnahmen Risikomarker für kognitive Einschränkungen abzuleiten. Die KI erkannte selbst feine Muster, die auf eine beginnende Alzheimer-Erkrankung hindeuten könnten. Damit könnten Netzhaut-Scans künftig Teil eines einfach zugänglichen und nicht-invasiven Früherkennungstests werden.

KI macht Augenbilder zu Datenquellen

Die Kombination moderner bildgebender Verfahren wie der optischen Kohärenztomografie (OCT) oder der digitalen Fundusfotografie mit KI-gestützten Auswertungen erweitert die diagnostischen Möglichkeiten. Algorithmen analysieren Millionen von Bildpunkten, erkennen Muster und Korrelationen, die dem menschlichen Auge entgehen – und könnten so Risikopatientinnen und -patienten frühzeitig identifizieren.

„Die Netzhaut entwickelt sich zu einem spannenden interdisziplinären Diagnosewerkzeug“, so Holz. „Sie bietet die Chance, internistische und neurologische Erkrankungen früh zu erkennen – oft bevor erste Beschwerden auftreten.“

Literatur:

  1. Burke J, Gibbon S, Low A, et al Association between choroidal microvasculature in the eye and Alzheimer’s disease risk in cognitively healthy mid-life adults: A pilot study. Alzheimers Dement (Amst). 2025 Jan 16;17(1):e70075. doi: 10.1002/dad2.70075. PMID: 39822299; PMCID: PMC11736711.
  2. Pead E, Thompson AC, Grewal DS, et al. Retinal Vascular Changes in Alzheimer’s Dementia and Mild Cognitive Impairment: A Pilot Study Using Ultra-Widefield Imaging. Transl Vis Sci Technol. 2023 Jan 3;12(1):13. doi: 10.1167/tvst.12.1.13. PMID: 36622689; PMCID: PMC9838583.
  3. Mauschitz MM, Lohner V, Koch A, et al. Retinal layer assessments as potential biomarkers for brain atrophy in the Rhineland Study. Sci Rep. 2022 Feb 17;12(1):2757. doi: 10.1038/s41598-022-06821-4. PMID: 35177781; PMCID: PMC8854401.
  4. Kankrale, R., Kokare, M. Artificial intelligence in retinal image analysis for hypertensive retinopathy diagnosis: a comprehensive review and perspective. Vis. Comput. Ind. Biomed. Art 8, 11 (2025). https://doi.org/10.1186/s42492-025-00194-x
  5. Chabba N, Silwal PR, Bascaran C, et al. What is the coverage of retina screening services for people with diabetes? Protocol for a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2024 Jan 30;14(1):e081123. doi: 10.1136/bmjopen-2023-081123. PMID: 38296278; PMCID: PMC10828834.
  6. Sushith M, Sathiya A, Kalaipoonguzhali V, et al. A hybrid deep learning framework for early detection of diabetic retinopathy using retinal fundus images. Sci Rep 15, 15166 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-99309-w
  7. Mellor J, Jiang W, Fleming A, et al. Prediction of retinopathy progression using deep learning on retinal images within the Scottish screening programme. Br J Ophthalmol. 2024 May 21;108(6):833-839. doi: 10.1136/bjo-2023-323400. PMID: 38316534.

Quelle: Pressemitteilung der Stiftung Auge vom 26.05.2025

Bildquelle:© Inka – stock.adobe.com

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