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Forschung · Knochen

Knochenmark im Schädel wird mit dem Alter messbar fettreicher

Redaktion LongevityWatch · 5. November 2026 · 1 min · English

Das Knochenmark im Inneren des Schädels wird mit zunehmendem Alter zunehmend fettreicher. Bisher war es nicht möglich, diese Veränderung in großen Bevölkerungsstudien zu messen. Ein neues KI-Werkzeug macht es möglich – auf Basis routinemäßig erhobener Hirnscandaten.

Forschende haben ein künstliches neuronales Netz entwickelt, das Knochenmark im Schädeldach (Kalvarium) auf Schädelaufnahmen aus dem MRT lokalisiert. Die Studie, erschienen in eLife, wendete dieses Werkzeug auf große Datensätze an, die ursprünglich für die Hirnforschung erhoben wurden, aber auch verwertbare Schädelinformationen enthalten.

Was die Scans zeigen

Der Fettanteil im Schädelknochenmark steigt mit dem Alter. Bei Frauen nach den Wechseljahren war dieser Anstieg besonders ausgeprägt. Männer wiesen über die gesamte Lebensspanne hinweg im Durchschnitt einen höheren Fettgehalt auf als Frauen. Die Forschenden fanden 41 Stellen im Erbgut, die mit diesem Merkmal in Zusammenhang stehen, darunter sechs, die nur bei einem der beiden Geschlechter auftraten.

Eine besondere Eigenschaft des Kalvarium-Knochenmarks besteht darin, dass es über direkte Gefäßkanäle mit den Hirnhäuten verbunden ist. Blutzellen wandern durch diese Kanäle in beide Richtungen zwischen Schädel und Gehirn. Das macht es biologisch plausibel, dass der Zustand des Schädelknochenmarks das Gehirn beeinflussen könnte. Die Forschenden stellten zudem statistische Zusammenhänge zwischen dem Fettgehalt im Schädelknochenmark, der kognitiven Leistungsfähigkeit und dem Parkinson-Risiko fest – wobei sie betonen, dass es sich um Korrelationen handelt, nicht um kausale Zusammenhänge.

Bedeutung für die Alternsforschung

Das Knochenmark im Schädeldach wandelt sich von rotem zu gelbem Mark später im Leben als das Mark in den Gliedmaßen – das macht es möglicherweise zu einem nützlichen Vergleichswert für das normale Altern. Das KI-Werkzeug ermöglicht es, diesen Wert im großen Maßstab in vorhandenen MRT-Datenbanken zu erheben, ohne zusätzliche Aufnahmen anfertigen zu müssen.

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