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Science
09/21/2020

Schuhsohle mit Sensoren befreit aus Parkinson-Starre

Rund die Hälfte der Parkinson-Patienten leidet an einem Symptom, bei dem der Körper plötzlich erstarrt.

von Andreea Iosa

Der  Waldspaziergang geht heute ruhig und mühelos vonstatten. Doch genau an der Stelle, an der sich der Weg gabelt, erstarrt der Körper ohne Vorwarnung und bleibt minutenlang regungslos. Das Gehirn will zwar weiter vorankommen, die Beine aber streiken. 

Für Millionen von Morbus-Parkinson-Patienten weltweit gehört dieses Begleitsymptom namens „Freezing“ zum Alltag. Alleine in Österreich leiden etwa 20.000 Menschen an Parkinson, weltweit schätzt die World Health Organisation (WHO) etwa 6 Millionen Betroffene. Verursacht wird die neurologische Erkrankung aufgrund des Funktionsverlusts jener Gehirnzellen, die für die Produktion des Glückshormons Dopamin verantwortlich sind. Im Wesentlichen ist die verlorene Kontrolle über die Muskeln die Folge. 

Schuheinlage mit Impuls

„Bei ungefähr der Hälfte aller Patienten tritt das Symptom Freezing auf“, sagt Philipp Lederle, Mitbegründer des Wiener Start-ups helpsole. Grundsätzlich gibt es eine besonders einfache und effektive Methode, den Körper aus dieser Starre zu befreien: Leichtes Zwicken. Dazu muss jedoch eine Begleitperson anwesend sein. Ist der Patient alleine unterwegs, kann das „Einfrieren“ gefährlich werden. Möchte er gedanklich weitergehen, kann sich aber nicht bewegen, kann es zu schweren Stürzen kommen. 

Um diese Folgen zu vermeiden, hat helpsole eine Schuheinlage mit mehreren Sensoren entwickelt, die eine anbahnende Freezing-Episode automatisch erkennt. „Im Prinzip verändert sich dabei das Bewegungsmuster. Grundsätzlich messen wir mehrere Parameter – zu den wesentlichen zählen die Kadenz (Anzahl der Schritte pro Minute) und die Druckverteilung“, so Lederle. Typisch sei etwa das sogenannte „Trippeling“, also kürzere Schritte vor einer Freezing-Episode. Die Beschleunigungssensoren in der Schuheinlage messen diese Kadenz.

Ein weiterer Sensor misst die Druckverteilung: Beim Stehen verlagert sich das Gewicht des Betroffenen nicht wie sonst auf den mittleren Fußbereich, sondern auf den vorderen, weil er eigentlich weitergehen möchte. Diese Gewichtsverlagerung wird ebenfalls gemessen und im gleichen Moment ein  elektromechanischer Reiz abgegeben.

Prototyp-Entwicklung

Aber: „Parkinson verläuft bei jedem Patienten anders, so auch das Symptom Freezing. Manche schleifen beispielsweise vor einer Freezing-Episode das Bein nach“, erklärt Lederle. Auch dieses Verhaltensmuster könne vom Algorithmus erkannt werden und dazu dienen, das anbahnende „Einfrieren“ zu erkennen. Der freigesetzte Impuls  gleicht dem Experten zufolge jenem eines Trainingsgürtels, den man um den Bauch spannt und zu Muskelkontraktionen führt. „Es ist nichts anderes als ein kleiner Impuls, wie in leichtes Zwicken.“ 

Aktuell ist helpsole mit de Entwicklung des Prototypen beschäftigt. Dabei werden nicht nur Gangdaten aus zahlreichen Studien, sondern auch die Bedürfnisse mehrere Parkinson-Patienten, mit denen das Start-up eng zusammenarbeitet, berücksichtigt. „Die klinische Phase erwarten wir Mitte oder Ende nächsten Jahres. Die Marktreife kalkulieren wir mit spätestens Anfang 2023“, so Lederle. Erst unlängst wurde das Projekt von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert. Nun will helpsole für die Folgefinanzierung weitere Investoren und Business Angels für sich gewinnen. 

Hirnstimulation

Neben der Schuhsohle kann auch ein sogenannter „Neurostimulator“ die Lebensqualität von Parkinson-Patienten erhöhen. Anfang des Jahres wurde der weltweit erste Parkinson-Patient an der Neurochirurgischen Klinik des LMU Klinikums München mithilfe eines Elektroden-Geräts per Hirnstimulation behandelt. Es ähnelt einem Herzschrittmacher, nur dass damit  nicht das Herz, sondern bestimmte Hirnareale elektrisch stimuliert werden. 
Damit könnte künftig eine Behandlung möglich gemacht werden, bei der die Stimulation gezielt den Anforderungen an die jeweilige Handlung, etwa  dem Gehen oder Sprechen, angepasst wird. Auch schwierigere Alltagssituationen, wie reden und gehen zur gleichen Zeit, könnten auf diese Weise besser bewältigt werden. 

Gehirnsignale erfasst

Die Methode wird als Tiefe Hirnstimulation (THS) bezeichnet und dient  seit Jahrzehnten zur Behandlung von neurologischen Bewegungsstörungen. Nun hat sie sich auch zur Behandlung von Morbus Parkinson als effektiv erwiesen. Ist die Aktivität der motorischen Zentren im Gehirn gemessen, schickt der Stimulator Impulse mit unterschiedlicher Stimulationsstärke aus. 

Neuerdings kommt zusätzlich eine sogenannte BrainSense-Technologie zur Anwendung. Die erfasst erstmals permanent die Gehirnsignale des Patienten. In Verbindung mit selbst aufgezeichneten Ereignissen zu Symptomen oder Nebenwirkungen von Medikamenten kann damit eine gezielte, personalisierte und datengesteuerte Neurostimulation erfolgen.  

Künstliche Intelligenz misst Krankheitsverlauf

Der Schauspieler Michael J. Fox, bekannt aus der 80-er Trilogie „Zurück in die Zukunft“, leidet seit seinem 30. Lebensjahr an Morbus Parkinson. Im Jahr 2000 hat er die  Michael-J.-Fox-Stiftung für Parkinson-Forschung (MJFF) gegründet, die Mittel für die Erforschung der neurodegenerativen Erkrankung sammelt und verteilt. Unlängst hat die Stiftung gemeinsam mit dem IT-Konzern IBM ein System auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das erkennen soll, wie fortgeschritten eine Erkrankung bereits ist. 

Da sich Parkinson bei vielen Patienten durch unterschiedliche Symptome äußert, ist es für Ärzte oftmals sehr schwierig zu beurteilen, in welchem Stadium sich der jeweilige Betroffene genau befindet. Vor allem, wenn er medikamentös behandelt und seine Symptome dadurch  „gedämpft“ werden. Das soll sich in Zukunft ändern. Auch wenn etwa die Bewegungsabläufe eines Patienten durch die Medikation verbessert und sein typisches Zittern (Tremor) gelindert wird, soll der Algorithmus das „wahre Ausmaß“ der Erkrankung erkennen. 

Parkinson verstehen

Patienten reagieren zudem unterschiedlich auf ihre Medikation. Während der eine besonders empfänglich für die Behandlung ist, spürt der andere nur  geringe Linderung – auch wenn sie im gleichen Stadium sind. Diese Unterschiede zu identifizieren, ist Ziel des Algorithmus. 

Trainiert wird das Modell mit Patientendaten, die von der MJFF gesammelt wurden. Nicht nur kann mithilfe der künstlichen Intelligenz die individuelle Behandlung verbessert werden, sie dient in erster Linie dazu, die Erkrankung besser zu verstehen. IBM hofft, den Algorithmus in Zukunft auch bei Alzheimer und amyothropher Lateralsklerose (ALS) anwenden zu können.

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