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Alternsforschung im Wandel

Weltweit arbeiten führende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler daran, das „Rätsel Altern“ zu lösen und zu verstehen, was Altern bedeutet – biologisch, klinisch und gesellschaftlich. 


12.03.2026
M.Schweihoff
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Rückblick, Status quo und Vision für die Zukunft

In dem kürzlich erschienenen Perspektiven-Artikel „Past, present and future perspectives on the science of aging“ in der Fachzeitschrift „Nature Aging“ ziehen mehr als 50 Forschende aus verschiedenen Disziplinen eine Zwischenbilanz, was die Alternsforschung bisher erreichen konnte, und zeichnen zugleich ein visionäres Bild für die Zukunft.

Historisch betrachtet spielte das Altern in der biologischen Forschung lange Zeit nur eine untergeordnete Rolle und galt als Randthema. Dieses Bild hat sich mittlerweile grundlegend gewandelt: Der Prozess des Alterns gilt heute als zentraler Risikofaktor für eine Vielzahl von Erkrankungen – von Herz-Kreislauf-Krankheiten über Krebs bis hin zu neurodegenerativen und anderen alternsassoziierten Krankheiten.

Altern rückt damit immer mehr in den Fokus der biomedizinischen Forschung. Denn Erkenntnisse aus der Alternsforschung eröffnen neue Perspektiven: Sie tragen nicht nur dazu bei, die Entstehung von Erkrankungen im Alter besser zu verstehen und gezielter zu behandeln sondern könnten langfristig auch dazu führen, die gesunde Lebensspanne zu verlängern.

Damit gewinnt die Alternsforschung nicht nur wissenschaftlich, sondern auch gesellschaftlich zunehmend an Bedeutung, da sie mögliche Wege aufzeigt, die Lebensqualität, Unabhängigkeit und Leistungsfähigkeit im höheren Alter zu verbessern.

Alternsforschung im Wandel

Anlässlich des fünfjährigen Bestehens ist in der Fachzeitschrift „Nature Aging“ jetzt ein Perspektiven-Beitrag erschienen, der die Entwicklung der Alternsforschung näher beleuchtet. In dem Artikel „Past, present and future perspectives on the science of aging“ blicken mehr als 50 international führende Forschende unterschiedlicher Regionen und Disziplinen, die bereits in dieser Zeitschrift ihre Forschungsergebnisse veröffentlicht haben, auf bisherige Fortschritte in der Alternsforschung zurück. Mit dem Beitrag der Forschungsgruppe „KI in der Mikrobiom- und Alternsforschung“ am Leibniz-Institut für Alternsforschung – Fritz-Lipmann-Institut (FLI) in Jena, ist auch das FLI in der Zusammenfassung vertreten.

Ergebnisse und Erfahrungen aus fünf Jahrzehnten Forschung

In dem Artikel werden Ergebnisse und Erfahrungen aus fünf Jahr­zehnten Forschung gebündelt. Altern wird nunmehr als ein zentraler biologischer Prozess eingeordnet, der die Gesundheit, Krankheitsrisiken und Lebensqualität über die gesamte Lebensspanne hinweg prägt. Dabei hat sich in den letzten Jahrzehnten die Alternsforschung von einer überwiegend beschreibenden Disziplin zu einem integrativen, mechanistischen Forschungsfeld entwickelt.


Das biologische und das chronologische Alter können deutlich voneinander abweichen.


Im Mittelpunkt steht die Erkenntnis, dass das biologische und chrono­logische Alter deutlich voneinander abweichen können. Denn Menschen altern individuell, vielschichtig und unterschiedlich schnell – auf zellulärer, organischer und systemischer Ebene.

Mit Hilfe moderner, datengetriebener und systembiologischer Ansätze wie Multi-­Omics-Analysen, Einzelzellmethoden, Bildgebung und KI-gestützten Modellierungen wird es zunehmend möglich, diese Komplexität zu erfassen und Alternsprozesse messbar zu machen. Damit lassen sich erstmals zwischen Individuen die Unterschiede beim Altern präzise abbilden.

Zentrale Mechanismen des Alterns systematisch identifiziert

In diesem Zusammenhang ist es bereits gelungen, zentrale Mechanismen des Alterns systematisch zu identifizieren, darunter genomische Instabilität, epigenetische Veränderungen, chronische Entzündungen, metabolische Dysregulationen und Verlust zellulärer Resilienz.

Diese Einsichten haben den Übergang von Einzelhypothesen zu vernetzten, systembiologischen Modellen ermöglicht und werden auch künftig entscheidend dazu beitragen, das Verständnis komplexer Alternsprozesse weiter zu vertiefen.

Zuverlässige Biomarker

Zuverlässige Biomarker werden künftig entscheidend sein, um das Risiko für alternsbedingte Erkrankungen frühzeitig abzuschätzen und individuelle Alternsprozesse messbar zu machen. Nach Ansicht der Expertinnen und Experten ist die Alternsforschung der Zukunft interdiszi­plinär, vorausschauend und gesellschaftlich verantwortungsvoll ausgerichtet.

Das bedeutet im Detail: Neben biologischen und medizinischen Aspekten berücksichtigt die moderne Alternsforschung auch soziale und ethische Fragen. Ziel ist es, Studien populationsübergreifend anzulegen und neue Interventionen so zu entwickeln, dass ihre Vorteile möglichst vielen Menschen zugänglich werden.

Ziel ist nicht die Lebensverlängerung, sondern die Förderung gesunden Alterns durch frühere und genauere Diagnosen sowie bessere Behandlungsmöglichkeiten. Diese Sichtweise gibt der Alternsforschung für die Zukunft eine klare Richtung.

Bedeutung des „Nature Aging“-Artikels

Der „Nature Aging“-Artikel ist damit nicht nur eine wissenschaftliche Zusammenfassung zu dem, was die Alternsforschung war und derzeit ist, sondern gibt auch eine klare, strategische Orientierung, wie dieses Forschungsfeld in den nächsten Jahren weltweit gestaltet werden kann.



Dönertaş-Gruppe, Leibniz-Institut für Alternsforschung (FLI) in Jena
Autorenfoto von Dr. Melike Dönertaş

„We have more biological data on aging than ever, and many individual pieces of the puzzle are well studied, but they haven‘t been assembled into a full picture. With computational integration, we can ask new, more integrative questions and help put these pieces together. Our goal is to move from describing what changes with age to under­standing why, and what we can do about it.“

– Dr. Melike Dönertaş

(Wir verfügen über mehr biologische Daten zum Altern als je zuvor, und viele einzelne Teile des Puzzles sind gut erforscht, aber sie wurden noch nicht zu einem vollständigen Gesamtbild zusammengesetzt. Durch rechnergestützte Integration können wir neue, stärker integrative Fragen stellen und dabei helfen, diese Teile zusammenzuführen. Unser Ziel ist es, von der Beschreibung dessen, was sich mit dem Alter verändert, zum Verständnis überzugehen, warum dies geschieht – und was wir dagegen tun können.)

Multimorbidität ist eines der prägenden Merkmale des Alterns. Alternsbedingte Erkrankungen wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Diabetes, muskuloskelettale Störungen und Neurodegeneration treten häufig gemeinsam bei denselben Patientinnen und Patienten auf – dennoch behandeln wir sie weitgehend als getrennte Krankheitsbilder. Während ihrer Promotion an der University of Cambridge und am EMBL-EBI zeigte Dr. Dönertaş, dass Erkrankungen mit ähnlichem Erkrankungsalter tatsächlich gemeinsame genetische Architekturen aufweisen und dass computergestützte Wirkstoff-Neupositionierung bestehende Substanzen identifizieren kann, die diese gemeinsamen Mechanismen adressieren könnten. Am Leibniz-Institut für Alternsforschung in Jena leitet sie nun die von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderte Forschungsgruppe „KI in der Mikrobiom- und Al­ternsforschung“, die diese Idee auf mehreren Ebenen verfolgt.

Ein zentraler Schwerpunkt ist das Darmmikrobiom. Die meisten Mikrobiomstudien am Menschen können lediglich Korrelationen nachweisen, sodass offenbleibt, ob mikrobielle Veränderungen Krankheiten verursachen oder sie nur begleiten. Die Gruppe entwickelt Methoden der kausalen Inferenz auf Basis der Mendelschen Randomisierung – einem statistischen Ansatz, der natürliche genetische Variation als Ersatz für kontrollierte Experimente nutzt –, um zu identifizieren, welche Mikrobiom-Merkmale das Krankheitsrisiko tatsächlich erhöhen oder senken. Parallel dazu untersuchen sie mithilfe des Türkisen Killifischs, eines der kurzlebigsten Wirbeltiere, wie sich mikrobielle Gemeinschaften im Darm einzelner Organismen über die Lebensspanne verändern, und wie sie mit dem alternden Immunsystem sowie der Regulation des Transkriptoms interagieren.

Eine zweite Forschungslinie konzentriert sich auf zelluläre Seneszenz – den Prozess, bei dem geschädigte Zellen ihre Teilung einstellen und stattdessen chronische Entzündungen und Gewebedysfunktionen fördern. Die Gruppe entwickelt Machine-Learning-Modelle, um seneszente Zellen über verschiedene Gewebe hinweg zuverlässiger zu erkennen, mit dem Ziel, standardisierte Marker zu etablieren, die künftig klinische Diagnostik unterstützen könnten.

Über diese Forschungslinien hinweg kombiniert die Gruppe Machine Learning, kausale Inferenz und Multi-Omics-Integration, um zu verstehen, wie interne Faktoren wie zelluläre Seneszenz und Genregulation sowie externe Faktoren wie das Darmmikro­biom gemeinsam den Verlauf des Alterns prägen. Das langfristige Ziel ist es, gemeinsame Mechanismen zu identifizieren, die gezielt adressiert werden können, um die Phase von Krankheit und Einschränkung im späten Lebensalter zu verkürzen.

Literatur

Ambrosio F, Artyomov MN, Austad SN et al. Past, present and future perspectives on the science of aging. Nat Aging 6, 6–22 (2026). DOI: 10.1038/s43587-025-01046-2

Quelle: Leibniz-Institut für Alternsforschung – Fritz-Lipmann-Institut e. V. (FLI)