Künstliche Intelligenz erkennt die Parkinson-Krankheit anhand von Atemmustern während des Schlafs. Foto: panthermedia.net/agsandrew Allein in Deutschland sind 400.000 Patienten von der Parkinson-Krankheit betroffen, Tendenz steigend. Die Krankheit verursacht Zittern, langsame Bewegungen und steife Muskeln. In vielen Fällen wird es erst erkannt, wenn Menschen typische motorische Symptome zeigen. Die Parkinson-Krankheit lässt sich nur mit aufwendiger Diagnostik nachweisen. Im Laufe der Jahre haben Forscher nach Möglichkeiten gesucht, die Krankheit mithilfe von CSF und bildgebenden Verfahren zu erkennen. Allerdings sind diese Methoden schmerzhaft, invasiv, teuer – und können nur in spezialisierten medizinischen Zentren mit einer neurologischen Abteilung durchgeführt werden. Sie sind weder für die Routinediagnostik noch für eine engmaschige Patientenüberwachung geeignet. Eine frühzeitige Diagnose könnte jedoch die Lebensqualität der Betroffenen verbessern. Darüber hinaus suchen Forscher für klinische Studien Patienten, die am Beginn der Erkrankung stehen. Man hofft, hier medikamentös leichter eingreifen zu können als in späteren Stadien. Jetzt gibt es neue Hoffnung auf Fortschritte. Denn Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge, Massachusetts, haben gezeigt, dass die Parkinson-Krankheit einfach durch das Ablesen des Atemmusters einer Person erkannt werden kann: Dies ist mit einer billigen, schnellen und nicht-invasiven Methode möglich. Bewährt sich die Technologie im klinischen Einsatz, könnten viele Menschen in kurzer Zeit getestet werden. Revolution in der medizinischen Bildgebung: Kabel erzeugen Ultraschallbilder
Parkinson-Diagnostik: Arbeiten mit einem neuronalen Netz
MIT-Ingenieure haben ein neuronales Netzwerk entwickelt, eine Reihe miteinander verbundener Algorithmen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie können anhand der Atemmuster während des Schlafs feststellen, ob jemand an der Parkinson-Krankheit leidet. Dass die Krankheit auch den nächtlichen Schlaf stört, ist seit langem bekannt. Eine Verbindung zwischen der Parkinson-Krankheit und der Atmung wurde von Dr. James Parkinson bereits 1817, jedoch ohne weitere technische Nutzung. Das von MIT-Forschern trainierte neuronale Netzwerk ist auch in der Lage, den Schweregrad der Parkinson-Krankheit zu erkennen und das Fortschreiten der Krankheit im Laufe der Zeit zu verfolgen: So kann beurteilt werden, ob Behandlungen noch wirken oder eine Änderung erforderlich ist. MIT-Forscher haben gezeigt, dass die KI-Bewertung der Parkinson-Krankheit jede Nacht zu Hause durchgeführt werden kann, während die Person schläft und ohne ihren Körper zu berühren. Dazu entwickelte das Team ein Gerät, das wie ein drahtloser Router aussieht, aber anders funktioniert: Es sendet Funksignale aus, analysiert deren Reflexionen in der Umgebung und extrahiert die Atemmuster der Person ohne physischen Kontakt. Das Atemsignal wird dann dem neuronalen Netzwerk zugeführt, um die Parkinson-Krankheit passiv zu beurteilen, ohne dass der Patient etwas tun muss. Der Algorithmus wurde an 7.687 Personen getestet, darunter 757 Parkinson-Patienten. 3D-Druck macht es möglich: Herzklappen, die mit dem Kind mitwachsen
Neue Möglichkeiten für die klinische Forschung bei der Parkinson-Krankheit
Auch die Forschung könnte von dem neuronalen Netz profitieren. Studien haben gezeigt, dass respiratorische Symptome bei der Parkinson-Krankheit Jahre vor motorischen Symptomen auftreten. Dies bietet die Möglichkeit, neue klinische Studien mit Personen zu starten, die noch keine motorischen Symptome aufweisen. „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 Experte für die Parkinson-Krankheit. Er kann sich vorstellen, die neue Behandlung als Folgetest einzusetzen. Das MIT-Forschungsteam sieht in seinem Tool auch eine große Chance, die Parkinson-Krankheit außerhalb von Großstädten mit guter Neurologie zu erkennen – zum Beispiel in ländlichen Gebieten. Schlägt das neuronale Netz Alarm, ist noch eine umfangreiche Fachdiagnostik erforderlich. Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit der University of Rochester, der Mayo Clinic und dem Massachusetts General Hospital durchgeführt. Die Forscher erhielten finanzielle Unterstützung von den National Institutes of Health, der National Science Foundation und der Michael J. Fox Foundation. Mehr zu Künstlicher Intelligenz
