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Einleitung: Die Parkinsonkrankheit zeigt eine hohe Heterogenität in ihrer Krankheitsprogression. Dies erschwert das klinische Management und macht hohe Probandenzahlen in Studien erforderlich. Während diese Heterogenität durch verschiedene
Progressionstypen beschrieben werden kann, fehlen zuverlässige Biomarker zur Vorhersage von Progressionstypen. Brain Age Gap (BAG) - die Differenz zwischen mittels struktureller MRTs vorhergesagtem Gehirnalter und chronologischem Alter - stellt einen
solchen prognostischen Biomarker für Krankheitsprogression bei der Alzheimer-Demenz dar, der prognostische Wert für die Parkinsonkrankheit ist jedoch unbekannt.

Zielsetzung: Die Untersuchung von BAG als prognostischem Biomarker für Progressionstypen und Progression in spezifischen Symptombereichen sowie die Evaluation einer BAG-basierten Patientenstratifikation zur Reduktion der notwendigen
Probandenzahl in klinischen Studien.

Methodik: Verschiedene Algorithmen zur BAG-Berechnung anhand struktureller MRTs wurden an gesunden Kontrollprobanden evaluiert und der beste Algorithmus auf MRTs von Parkinson-Patienten angewandt. Korrelationen von BAG mit klinischen Variablen
und DaTSCAN-Parametern zum Studieneinschluss sowie mit deren longitudinalen Veränderungen wurden untersucht. Der Einfluss von BAG auf das Risiko kognitiver Verschlechterung und eines mild cognitive impairment (MCI) wurde mittels einer
Cox-Regression analysiert. Durch Simulation randomisiert-kontrollierter Studien wurde der Effekt einer BAG-basierten Patientenstratifikation auf die notwendigen Probandenzahlen quantifiziert.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen: In die Analyse wurden 451 Parkinson-Patienten mit einer mittleren Krankheitsdauer von 0,4 Jahren eingeschlossen. Die mittlere BAG der Parkinson-Patienten betrug 1,1 Jahre in der gesamten Kohorte und 3,0 Jahre für
den raschen Progressionstyp, während sich die mittlere BAG des langsam-progredienten Subtyps nicht von gesunden Kontrollprobanden unterschied. Eine höhere BAG war mit einer rascheren Progression in allen untersuchten kognitiven Domänen, einer rascheren DaTSCAN-Progression sowie einem erhöhten Risiko für kognitive Verschlechterung und MCI assoziiert. Durch eine BAG-basierte Patientenstratifikation konnte die notwendige Probandenzahl bei der Nutzung kognitiver Studienendpunkte um 26 % bis 56 % reduziert werden. BAG stellt einen vielversprechenden prognostischen Biomarker für Krankheitsprogression und insbesondere kognitive Verschlechterung dar und kann mittels Patientenstratifikation zur Verbesserung zukünftiger klinischer Studien beitragen.