Wearables können Parkinson frühzeitig erkennen
Hintergrund

Wearables können Parkinson frühzeitig erkennen

Anna Sandner
12.7.2023

Lange bevor eine klinische Diagnose von Parkinson möglich ist, kann das Movement-Tracking von Wearables Daten zur Früherkennung liefern. In einer Studie zeigte sich, dass die Auswertung durch eine KI die Erkrankung bis zu sieben Jahre vor sichtbaren Symptomen identifizieren kann.

Bewegungsdaten, die von Wearables wie Smartwatches gesammelt werden, könnten zukünftig zur Früherkennung einer Parkinson-Erkrankung genutzt werden, ergab eine in Nature Medicine veröffentlichte Studie mit dem Titel «Wearable movement-tracking data identify Parkinson’s disease years before clinical diagnosis». Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler von der Cardiff University konnten zeigen, dass anhand der Daten aus dem Movement-Tracking eine Parkinson-Erkrankung in der Frühphase besser erkannt werden kann als durch andere Biomarker wie Genetik, Laborwerte oder Lebensstil.

Langsam fortschreitende Bewegungsveränderungen typisch für Parkinson

Morbus Parkinson ist eine degenerative Nervenkrankheit, bei der fortschreitend Neuronen im Gehirn abgebaut werden. Rund ein Prozent der Menschen weltweit ab 60 Jahren leiden unter der Erkrankung und den damit einhergehenden Symptomen wie Muskelstarre und Bewegungsarmut oder dem sogenannten Ruhetremor, wenn bspw. die Hände sich unwillkürlich bewegen. Zwei der bekanntesten Parkinson-Patienten der Welt sind Boxlegende Mohammed Ali und Schauspieler Michael J. Fox (aka Marty Mcfly aus «Back to the future»). Zu einer Diagnose kommt es bislang in der Regel, wenn der typische Ruhetremor sichtbar wird. Dann ist jedoch bereits ein erheblicher Teil der Gehirnzellen, die Signale zur Planung und dem Beginn von Bewegungen geben, nicht mehr funktionsfähig. Betroffene leiden zu diesem Zeitpunkt bereits seit Jahren unter subtilen motorischen Störungen, wie etwa einer Verlangsamung der Bewegungen.

Bewegungsdaten von Wearables als frühe Indizien

Und genau da setzt die Früherkennung durch Smartwatches und andere Wearables an. Die meisten dieser Sportarmbänder haben sogenannte Akzelerometer integriert, Beschleunigungssensoren, die zur Bewegungsmessung genutzt werden. Die damit gesammelten Daten erlauben Rückschlüsse auf Bewegungsveränderungen, die bereits in frühen Stadien von Morbus Parkinson auftreten, aber bislang unerkannt bleiben. Werden die Wearables-Daten auf einen Server geladen, kann eine Künstliche Intelligenz jedoch Muster erkennen, die auf eine Parkinson-Erkrankung im Frühstadium hinweisen und gegebenenfalls einen Arztbesuch anraten.

KI findet Krankheitsmuster bereits sieben Jahren vor Diagnose

Für ihre Studie griffen die Forschenden auf Messdaten aus der UK Biobank zurück, einer großangelegten Datenbank und Forschungsressource, die detaillierte genetische und gesundheitliche Informationen von einer halben Million britischer Teilnehmerinnen und Teilnehmer enthält.

Bereits zwischen 2013 und 2015 hatten sich 100 000 Teilnehmende im Alter von 40 bis 69 Jahren bereit erklärt, für eine Woche ein Armband zur Aufzeichnung ihrer Bewegungsdaten zu tragen. Bis Anfang 2021 waren 1984 dieser Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer an Parkinson erkrankt. Die Forschenden konnten in den zurückliegenden Bewegungsdaten der Erkrankten gezielt nach Mustern suchen. Dabei zeigte sich, dass die Wearables die für Morbus Parkinson charakteristische Verlangsamung der Bewegungen bereits bis zu sieben Jahre vor der Diagnose aufgezeichnet hatten und eine KI die Muster erkennen konnte. Also zu einem Zeitpunkt, an dem Betroffene selbst die Symptome noch lange nicht wahrnehmen.

Risiko für häufigen Fehlalarm

Die Bewegungsdaten waren bei der Diagnosestellung besser als andere Biomarker wie etwa Gen- oder Bluttests oder auch die Auswertung von Fragebögen zum Lebensstil der Patientinnen und Patienten. Die Einschränkungen der Beweglichkeit im Vorfeld von Parkinson ähneln keiner anderen neurologischen Erkrankung, wodurch die Ergebnisse verhältnismäßig eindeutig und verlässlich sind. Doch eine absolut sichere Diagnose ist auch auf diesem Weg nicht möglich. Daher würde die großflächige Auswertung von Bewegungsdaten aus Smartwatches und Co. zwangsläufig auch viele Fehldiagnosen mit sich bringen.

Wie sinnvoll ist Früherkennung bei fehlenden Behandlungmöglichkeiten?

Und zuletzt stellt sich aktuell noch die Frage nach dem Nutzen einer frühen Diagnose bei einer Erkrankung, für die es bislang keine Möglichkeit zur Behandlung oder gar Heilung gibt. Da keine Medikamente oder andere Therapien zur Verfügung stehen, die den Verlauf günstig beeinflussen könnten, bringt eine frühe Diagnose möglicherweise zum jetzigen Zeitpunkt mehr Schaden als Nutzen mit sich. Kommende Fortschritte in der medizinischen Behandlung der Krankheit könnten das allerdings schnell ändern.

Titelfoto: Ketut Subiyanto/pexels

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Wissenschaftsredakteurin und Biologin. Ich liebe Tiere und bin fasziniert von Pflanzen, ihren Fähigkeiten und allem, was man daraus und damit machen kann. Deswegen ist mein liebster Ort immer draußen – irgendwo in der Natur, gerne in meinem wilden Garten.


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