Mit Sensortechnik gegen Parkinson

Wien. Das Pharmaunternehmen Pfizer und der IT-Dienstleister IBM machen gemeinsame Sache: In einem neuen Forschungsprojekt wollen sie mithilfe von Sensortechnologie und Computational Learning klinische Studien zu Morbus Parkinson, einer langsam fortschreitenden Bewegungsstörung, verursacht durch das Absterben bestimmter Nervenzellen im Gehirn, beschleunigen.

„Das Projekt ist hochkomplex, aber wir sind eine sehr glückliche Ehe eingegangen“, sagt David Gray, Senior Director Neuroscience Research bei Pfizer. Die sogenannte „Blue Sky“-Technologie fußt auf einer Vielzahl von Sensoren und mobilen Geräten, die die motorischen Fähigkeiten von Patienten in Echtzeit messen und Aufschluss über die Wirksamkeit von Medikamenten geben sollen. „Eine der wichtigsten Aufgaben von IBM wird sein, diese gigantischen Datenberge mithilfe von Machine Learning einzudampfen in etwas, das jeder versteht, sei es ein Arzt oder ein Patient“, erläutert der Forscher. Man wolle ein sehr einfach zu handhabendes Set an Instrumenten entwickeln, wie etwa eine Art Armband, das neun verschiedene Funktionen des Körpers misst.

„Aber wir haben auch ein spezielles Haus, das sich auf dem IBM-Gelände in New York befindet. Es ist wie ein Smart Home, aber noch viel mehr. Alles in diesem Haus hat Sensoren, jeder Türknauf, jeder Kasten“, so Gray. Für gewöhnlich verbringen Patienten gemeinsam mit ihrem Partner zwei Tage in dem Haus und gehen ihren normalen Gewohnheiten nach. Die Sensoren erfassen in Echtzeit, wie sie mit den Gegenständen, etwa der Kaffeemaschine, interagieren, wie sie sich ankleiden oder essen. Aus der Fülle an Informationen wollen die Forscher ablesen, wie es um die motorische Befindlichkeit des Patienten bestellt ist, wie Medikamente wirken, wie gut die Testperson schläft.

Wie wirken Medikamente?

„Parkinson-Kranke haben gute und schlechte Tage. Will man heute feststellen, ob ein Medikament wirkt und testet eine Person an einem Ausreißer-Tag, wird das Ergebnis den Zustand des Patienten kaum widerspiegeln. Zudem ist die Messung etwas verfälscht – Patienten werden gebeten, ihre Hände auf eine bestimmte Art zu bewegen, oder auf eine bestimmte Art im Raum hin und her zu gehen. Selbst wenn sie Tagebuch führen – das alles ist nicht so wie im echten Leben“, betont Gray.

Getestet wurden die Sensoren und das Haus bisher von einigen Dutzend Personen, 200 sollen es insgesamt in den kommenden rund zwei Jahren werden. Was geschieht mit der Fülle an heiklen Informationen? Die Testpersonen erklären ihre Zustimmung, dass die laut Gray „komplett anonymisierten Daten“ für Forschungszwecke verwendet werden dürfen. Man nehme Datensicherheit sehr ernst, beteuerte Gray. Bis 2019 wolle man das Haus und die Sensoren einsatzbereit haben. „Dann steht eine wichtige Phase-III-Studie eines neuen Parkinson-Wirkstoffs an, bei dem wir Device-basierte Datenerhebungen einsetzen wollen“, erzählte der Forscher.

Denn der eigentliche Vorteil der Sensortechnologie liegt in der Hoffnung auf eine drastische Verkürzung der Dauer von Studien, was wesentlich für einen rascheren Fortschritt in der Medikamentenforschung ist. „Da Parkinson eher langsam voranschreitet, lassen sich auch Veränderungen im Zustand der Studienteilnehmer nur sehr langsam erkennen. Mithilfe der Technologie können wir die motorischen Fähigkeiten von Patienten viel präziser messen, wir stellen viel früher fest, ob ein Wirkstoff wirkt und in welchen Dosen“, erklärte Gray das Prinzip. Anstelle einer groß angelegten, viele Jahre dauernden Studie – die auch sehr teuer ist – könne man mehr und kürzere Studien durchführen und damit wertvolle Zeit für die Patienten gewinnen. Denn noch ist die Ursache von Parkinson unklar – die Krankheit beginnt lange bevor sich die ersten Symptome zeigen.

Das Armband solle letztendlich aber auch abseits von klinischen Studien verwendet werden. „Es könnte wertvolle Informationen für den behandelnden Arzt liefern. Dieser kann Beschwerden anhand der Daten leichter nachvollziehen oder eine Änderung der Therapie überlegen. Das würde im Idealfall die Behandlung verbessern und gleichzeitig Kosten senken“, betonte der Forscher.

Es ist wie ein Smart Home, aber noch viel mehr. Jeder Türknopf, jeder Kasten hat Sensoren.

David Gray