Diagnostik 24.08.2022, 07:00 Uhr

Früher als jeder Arzt: Künstliche Intelligenz erkennt Parkinson

US-Ingenieurinnen und -Ingenieure zeigen, dass ein neuronales Netz anhand von Atemmustern die neurologische Erkrankung Morbus Parkinson nachweisen kann, noch bevor typische Symptome auftreten.

Morbus Parkinson

Künstliche Intelligenz erkennt anhand von Atemmustern beim Schlaf die Parkinson-Krankheit.

Foto: Panthermedia.net/agsandrew

Allein in Deutschland sind 400.000 Patientinnen und Patienten von Morbus Parkinson betroffen, Tendenz steigend. Die Krankheit führt zu Zittern, zu verlangsamten Bewegungen und zu versteiften Muskeln. Sie wird in vielen Fällen erst erkannt, wenn Menschen typische motorische Beschwerden zeigen.  Morbus Parkinson lässt sich nur anhand einer aufwändigen Diagnostik nachweisen. Im Laufe der Jahre haben Forschende nach Möglichkeiten gesucht, die Krankheit mit Hilfe von Liquor und bildgebenden Verfahren zu erkennen. Diese Methoden sind jedoch schmerzhaft, invasiv, kostspielig – und nur in spezialisierten medizinischen Zentren mit neurologischer Fachabteilung durchführbar. Sie eignen sich weder zur Routinediagnostik noch zur engmaschigen Verlaufskontrolle bei Erkrankten.

Eine frühe Diagnose könnte jedoch die Lebensqualität von Erkrankten verbessern. Außerdem suchen Forschende für klinische Studien nach Patientinnen und Patienten, die am Beginn der Erkrankung stehen. Hier könnte man, so die Hoffnung, eher mit Medikamenten eingreifen als in späteren Stadien. Jetzt gibt es neuen Hoffnung auf Fortschritte. Denn Forschende am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge, Massachusetts, haben gezeigt, dass Parkinson allein durch das Lesen der Atemmuster einer Person erkennbar ist: Möglich sei das, durch ein preisgünstiges, rasches und nicht invasives Verfahren. Sollte sich die Technologie im klinischen Einsatz bewähren, könnten viele Menschen in kurzer Zeit untersucht werden.

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Parkinson-Diagnostik: Arbeiten mit einem neuronalen Netz

Die MIT-Ingenieurinnen und -Ingenieure haben ein neuronales Netz entwickelt, also eine Reihe miteinander verbundener Algorithmen, welche die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie sind in der Lage, anhand der Atemmuster im Schlaf festzustellen, ob jemand an Parkinson erkrankt ist. Bekannt war schon länger, dass die Erkrankung auch die Nachtruhe stört. Ein Zusammenhang zwischen der Parkinson-Krankheit und der Atmung stellte Dr. James Parkinson bereits 1817 fest, jedoch ohne, dass dies weiter technisch genutzt wurde.

Das neuronale Netz, das von MIT-Forschenden trainiert wurde, ist auch in der Lage, den Schweregrad der Parkinson-Krankheit zu erkennen und das Fortschreiten der Krankheit im Laufe der Zeit zu verfolgen: Es ermöglicht eine Beurteilung, ob Therapien noch anschlagen oder eine Umstellung erforderlich ist.

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Die MIT-Forschenden haben gezeigt, dass die Bewertung der Parkinson-Krankheit durch künstliche Intelligenz jede Nacht zu Hause durchgeführt werden kann, während die Person schläft und ohne ihren Körper zu berühren. Zu diesem Zweck entwickelte das Team ein Gerät, das wie ein WLAN-Router aussieht, aber anders funktioniert: Es sendet Funksignale aus, analysiert deren Reflexionen in der Umgebung und extrahiert die Atemmuster der Person ohne Körperkontakt. Das Atemsignal wird dann in das neuronale Netz eingespeist, um die Parkinson-Krankheit auf passive Weise zu beurteilen, ohne dass Patientinnen und Patienten etwas dafür tun müssen. Der Algorithmus wurde an 7.687 Personen getestet, darunter 757 Parkinson-Patientinnen und -Patienten.

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Neue Chancen für die klinische Forschung bei Parkinson

Auch die Forschung könnte vom neuronalen Netz profitieren. Studien haben gezeigt, dass Atemsymptome bei Parkinson Jahre vor den motorischen Symptomen auftreten. Das bietet die Chance, neue klinische Studien mit Personen zu initiieren, bei denen noch gar keine motorischen Symptome vorhanden sind. „Wir haben in diesem Jahrhundert keine therapeutischen Durchbrüche erzielt, was darauf hindeutet, dass unsere derzeitigen Ansätze zur Bewertung neuer Behandlungen suboptimal sind“, sagt Ray Dorsey, Professor für Neurologie an der University of Rochester und Parkinson-Spezialist. Er kann sich vorstellen, die neue Therapie als Verlaufskontrolle einzusetzen.

Große Chance für Diagnosen in ländlichen Regionen

Außerdem sieht die MIT-Forschergruppe in ihrem Tool große Chancen, Morbus Parkinson auch jenseits von Großstädten mit guter Neurologie zu erkennen – beispielsweise in ländlichen Regionen. Schlägt das neuronale Netzwerk Alarm, ist dennoch eine erweiterte fachärztliche Diagnostik erforderlich.

Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit der University of Rochester, der Mayo Clinic und dem Massachusetts General Hospital durchgeführt. Finanzielle Unterstützung erhielten die Forscherinnen und Forscher von den National Institutes of Health, die National Science Foundation und die Michael J. Fox Foundation.

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Ein Beitrag von:

  • Michael van den Heuvel

    Michael van den Heuvel hat Chemie studiert. Unter anderem arbeitet er für Medscape, DocCheck, für die Universität München und für pharmazeutische Fachmagazine. Seit 2017 ist er selbstständiger Journalist und Gesellschafter von Content Qualitäten. Seine Themen: Chemie/physikalische Chemie, Energie, Umwelt, KI, Medizin/Medizintechnik.

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