Hallo Herr Prof. Fröhlich, von der Parkinsonkrankheit sind weltweit sieben bis zehn Millionen Patienten betroffen. Tendenz stark steigend …  

Ein Problem ist aber nicht nur die steigende Zahl – insbesondere in westlichen Gesellschaften. Wir haben es auch mit einer Vielzahl von Symptomen wie beispielsweise Zittern, Gang- und Sprachstörungen oder der Abnahme der kognitiven Fähigkeiten zu tun, die bei den Menschen jeweils ganz unterschiedlich ausgeprägt sein können. Das macht ein möglichst frühzeitiges Erkennen des individuellen Krankheitsbildes ebenso schwierig wie eine entsprechend angepasste Behandlung nach der Erstdiagnose.

Die »eine« Parkinsonkrankheit gibt es nicht.

Richtig. Deshalb ist immer auch die Frage, welche Behandlungen dem Einzelnen oder der Einzelnen wirklich helfen. Für den Arzt oder die Ärztin ist es deshalb notwendig, sich ein genaues Bild der Symptome und des Symptomverlaufes machen zu können. Momentan werden Symptome über Fragebögen und Tests erfasst, die in der Klinik durchgeführt werden. Das Problem dabei ist jedoch, dass die Symptome über den Tagesverlauf sehr unterschiedlich ausgeprägt sein können. Zudem sind fragebögen-basierte Scores oft subjektiv.

Im Projekt DIGIPD, das Sie für das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI leiten und das Sie gemeinsam mit Kolleg*innen aus der europäischen Forschung und Medizin durchführen, wollen Sie deshalb eine Art »Qualitätscheck« für bereits etablierte Methoden und Geräte entwickeln.

Die Abkürzung DIGIPD steht für »Validierung von DIGItal-Biomarkern für eine bessere personalisierte Behandlung der Parkinsonkrankheit.« Die Bezeichnung des Projekts zeigt schon, dass es nicht darum geht, neue medizintechnische Geräte oder Gesundheits-Anwendungen zu entwickeln. Vielmehr wollen wir den Status Quo erfassen und beurteilen. Im Vordergrund stehen dabei drei Fragen. Erstens: Wie können wir – vor dem Hintergrund der Verschiedenartigkeit der Ausprägungen der Parkinsonkrankheit – bereits existierende Technologien zur Messung von Beeinträchtigungen des Gangs, der Stimme und der Gesichtsbewegung im Hinblick auf ihre Fähigkeit bewerten, diese Symptome auch im zeitlichen Verlauf objektiv korrekt zu erfassen? Zweitens: In welchem Verhältnis stehen moderne digitalen Ansätze zu den etablierten Fragebögen-basierten Scores? Messen sie dasselbe auf eine andere Art? Oder messen sie etwas anderes? Und drittens geht es um Fragen zur Klärung der ethischen und rechtlichen Situation. Denn natürlich müssen auch sensible Patientendaten genutzt werden, die zudem mittels Künstlicher Intelligenz verarbeitet werden.

Um welche Art medizintechnischer Geräte geht es dabei in der Regel?

Unter anderem um Gangsensoren, die am Schuh befestigt werden, um Unregelmäßigkeiten beim Gehen zu registrieren. Aber auch um Systeme, mit denen entweder die Stimme eines Probanden oder einer Probandin analysiert werden kann oder die zusätzlich auch die Gesichtsmimik erfassen.

DIGIPD ist ein primär datenorientiertes Projekt.

Das lässt sich anhand der Gesichtserfassung gut erklären: Denn durch eine Vielzahl von Daten wird die KI trainiert, eine krankhafte Veränderung der Gesichtsmimik zu erkennen. Und unsere Aufgabe ist es – vereinfach gesagt – zu evaluieren, ob und wie das System dann tatsächlich in der Lage ist, zwischen Parkinsonpatient*innen und Gesunden zu unterscheiden und den zeitlichen Verlauf der Symptomveränderungen korrekt abzubilden. Zu guter Letzt wollen wir wissen, mit welchen aktuellen Geräten und Tools sich das künftige Auftreten neuer Symptome vorhersagen lassen. Dann könnten Ärzte und Ärztinnen ihre individuelle Behandlung darauf einstellen. Die Projektergebnisse werden also dazu beitragen, den tatsächlichen ‚Wert‘ digitaler Methoden zu ermitteln und darauf aufbauend Ärzten und Ärztinnen in Zukunft eine besser individualisierte Behandlung ermöglichen.

Ihr Institut hat seinen Forschungsschwerpunkt aber eher im Bereich der Entwicklung von Algorithmen und weniger in der – sagen wir – Kontrolle medizinischer Geräte.

Das ist richtig, und wir als Fraunhofer-Team bringen in das Projekt deshalb auch primär unsere Erfahrungen und Expertise im Bereich Künstlicher Intelligenz ein. Wir haben aber darüber hinaus internationale Partner mit unterschiedlichsten medizinischen und technischen Expertisen mit an Bord. Das ist übrigens auch deshalb wichtig, weil wir Zugang zu den Daten von möglichst vielen Patienten und Patientinnen benötigen. Da es sich um hochsensible Daten handelt, muss ein hohes Maß an Datenschutz eingehalten werden. Dazu müssen Verträge formuliert werden, die diese Sicherheit auch juristisch abbilden – und hier sind die Hürden hoch. Das gehört zu den aktuell größten Herausforderungen unseres aber auch vieler anderer datenorientierter Projekte im biomedizinischen Bereich.

Aber alle konzentrieren sich »nur« auf Geräte und Tools zur Erkennung und Prognose von Parkinson?

Der Fokus auf Parkinson hat mehrere Gründe. Zum einen ist Parkinson eine neurologische Erkrankung, deren generelle Symptome bei Gang, Sprache oder Mimik sehr offensichtlich und damit von Sensoren gut zu erfassen sind. Bei anderen Krankheiten ist die Verfolgung der physischen Auswirkungen durch digitale Technologien deutlich komplexer. Zum anderen wird die Krankheit – auch aufgrund der demografischen Entwicklung – einerseits immer bedrohlicher, andererseits aber ist die Behandlung sehr teuer und die Folgekosten, etwa für die Pflege, sind hoch.

Wie zuversichtlich sind Sie, dass die bis zum Ende des Projekts im kommenden Jahr gewonnenen Erkenntnisse eine zuverlässige Einordnung der Qualität von Geräten und Tools zur Parkinson-Erkennung erlauben?

Ziemlich zuversichtlich. Ich denke, im Jahr 2024 werden wir eine Aussage darüber treffen können, welche der evaluierten, digitalen Technologien welches Potenzial haben, um verschiedene Symptome der Parkinson-Erkrankung zuverlässig zu erfassen und eine künftig individuellere Behandlung zu ermöglichen.

(aku)