Dieses steht kurz vor dem Abschluss der Entwicklung eines neuartigen neuromedizinischen Diagnostiksystems zur individuellen Früherkennung der Parkinson-Krankheit (PD). Hierfür wird ein Algorithmus, der die Augenbewegungen von Patienten analysiert und als Biomarker verwendet. Das Forschungsprojekt mit einem Volumen von mehr als 1 Mio. € wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Die Geräte mit dem Namen TOM (Thomas Oculus Motus), stehen bereits für die Grundlagenforschung zur Verfügung, um die Ursachen von Hirnerkrankungen und mögliche Therapien genauer zu untersuchen. Dies geschieht derzeit im Rahmen eines Schlüsselexperiments von Prof. Dr. Lars Timmermann, Direktor der Klinik für Neurologie am Universitätsklinikum Marburg Klinikum. Die klinische Studie auf dem Weg zur Zulassung als Medizinprodukt steht kurz vor dem Start, mit dem Ziel, die entwickelten Geräte zur Messung der Augenbewegungen bald im klinischen Alltag zu etablieren. Die Studie beruht auf dem Umstand, dass die Parkinson-Krankheit subtile, aber charakteristische Veränderungen in der Art der Augenbewegungen verursacht. Diese lassen sich durch bestimmte Reize hervorrufen, die von speziellen intelligenten Algorithmen detektiert werden, zum Teil schon im Frühstadium der Krankheit, d. h. bevor die Kardinalsymptome sichtbar werden.
Derzeit basiert die Diagnose von Morbus Parkinson hauptsächlich auf der Auswertung der Symptome oder auf komplexen bildgebenden Verfahren wie MRT- oder PET-Scans. Allerdings verfügen nur wenige Kliniken über die Ausrüstung um diese durchführen zu können. Darüber hinaus erfordern beide Ansätze die Interpretation der gesammelten Daten durch erfahrene Spezialisten. Objektiv messbare Parameter, wie man sie bei anderen Krankheiten durch eine Blutuntersuchung erhält, fehlen oft. Daher kann die sichere Diagnose bei Parkinson-Patienten erst gestellt werden, wenn die typischen Symptome auftreten. Bei Morbus Parkinson sind diese zum Beispiel motorische Störungen wie verlangsamte Bewegungen oder das typische Zittern von Armen und Beinen. Patienten suchen oft mehrere Jahre lang mit unspezifischen Symptomen wie depressiver Verstimmung, verschiedene Ärzte auf bevor die Diagnose gestellt wird.
Das Forscherteam möchte die Diagnosestellung mittels Tablet (TOM-mobile) und einer speziellen Software deutlich erleichtern und verbessern. Für die Differential- und Feindiagnostik steht ein weiteres Hochleistungssystem (TOM - stationär) zur Verfügung, das selbst kleinste Unterschiede in den Augenbewegungen erkennen kann.
Während einer Messung betrachtet die Testperson einen individuellen Stimulus auf einem Bildschirm, zum Beispiel einen kurzen Videoclip. Die dabei gemachten Augenbewegungen werden dann ausgewertet und kategorisiert. So kann z. B. die Zeit gemessen werden, die eine Versuchsperson benötigt, um auf eine bestimmte Änderung zu reagieren. Die Ergebnisse dieser Messung werden dann von einer künstlichen Intelligenz in der Cloud analysiert, grafisch aufbereitet und dem behandelnden Arzt zur Verfügung gestellt.
Das System soll somit viel früher eine korrekte und individualisierte Therapie ermöglichen, ebenso wie eine schnelle Auswahl des passenden Medikaments und der Dosierung. Dies würde die Nebenwirkungen unnötiger Therapien reduzieren oder sogar ganz Nebenwirkungen einer unnötigen Therapie und die Kosten einer falschen Behandlung reduzieren oder sogar ganz vermeiden.
Kontakt:
- Uwe Thomas
- Tel.: +49 641 944140
- Mail: info@Eye-Trec.com
- Website: www.Eye-Trec .com
- Video: https://youtu.be/l4kwBKvkoks
- Prof. Dr. Lars Timmermann
- Tel.: +49 6421 58-66419
- E-Mail: lars.timmermann@staff.uni-marburg.de
- Prof. Dr. Frank Bremmer
- Tel.: +49 6421 28-24162
- E-Mail: frank.bremmer@physik.uni-marburg.de
