"Das Projekt ist hochkomplex, aber wir sind eine sehr glückliche Ehe eingegangen", meinte David Gray, Senior Director Neuroscience Research bei Pfizer, gegenüber APA-Science. 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", erklärte 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 der Forscher. 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.

"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 ", betonte 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.

Studien sollen weniger lang dauern

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.

"Wir wollten die Patienten aber nicht nur 'vermessen', sondern sie auch zu ihrem Befinden befragen", brachte Gray ein anderes Tool - das nicht im IBM-Projekt, sondern in einer laufenden Studie zu einem neuen Wirkstoff bei Parkinson eingesetzt wird - ins Spiel. Via Smartphone dokumentieren Patienten, wie sie sich fühlen und was in ihnen vorgeht. An den Fragestellungen hätten viele Patienten mitgearbeitet, "das war eine echt spannende Erfahrung", so der Forscher zum Open Innovation-Ansatz. Man hoffe, das ausgereifte Tool später auch anderen Forschern zur Verfügung stellen zu können.

Videospiel als digitaler Biomarker

Parkinson eigne sich sehr gut für den Einsatz von Sensortechnologie in Kombination mit Cognitive Computing, meinte Gray. "Bei anderen bedeutenden Krankheiten wie Depressionen passiert vieles, das schwer zu erkennen und zu messen ist - auch wenn sehr wichtige Fortschritte im Bereich der bildgebenden Verfahren gemacht wurden." Auch wenn der Forschungsschwerpunkt von Pfizer im Bereich Neurowissenschaften auf Parkinson und Alzheimer liege, sei es natürlich ein Ziel, künstliche Intelligenz auch bei anderen Krankheiten wie etwa Chorea Huntington oder ALS einzusetzen.

"Wir folgen der Wissenschaft - wenn wir sehen, dass die Forschung in eine bestimmte Richtung führt, folgen wir ihr. Damit meine ich eine unserer zwei Phase 1-Studien bei Alzheimer, über die wir uns sehr freuen. Wir könnten hier auf der Spur einer Art Biomarker sein", erklärte Gray. Es habe sich gelohnt, trotz vieler Rückschläge weiter in die Alzheimerforschung zu investieren, insbesondere da der Bedarf nach neuen Therapien nach wie vor enorm sei.

Apropos Biomarker: Einen potenziellen digitalen Biomarker für Alzheimer hat Pfizer in Kooperation mit Akili Interactive Labs, einem Entwickler von Videospielen für die therapeutische Behandlung, Bewertung und Diagnose, identifiziert. Vor wenigen Monaten wurden die Ergebnisse einer gemeinsamen Studie veröffentlicht, die darauf hinweisen, dass Action-Games als Biomarker für das Alzheimer-Risiko funktionieren könnten: So konnten bei gesunden Menschen mit hohem Erkrankungsrisiko mithilfe der Spiele schleichende kognitive Veränderungen festgestellt werden. "Das ist wirklich interessant: Beim Spielen öffnet sich so etwas wie ein Fenster ins Gehirn. Faktoren wie Reaktionszeiten sind tatsächlich aussagekräftig dafür, wie wir mit der Welt interagieren", erklärte Gray.

Verknüpfung von verschiedensten Daten

Wissen über die Rolle der Genetik und die Möglichkeit, Daten von vielen verschiedenen Patientengruppen betrachten zu können, hält Gray für die wesentlichsten Innovationen in seinem Forschungsfeld. "Das liefert uns wichtige Hinweise für die Entwicklung neuer Medikamente." Mit der Datenanalyse dieser gewaltigen Datenmengen betrete man Neuland. "Der größte Fortschritt betrifft die Verknüpfung von unterschiedlichen Informationsquellen - also etwa die Krankengeschichte oder bildgebende Diagnostik mit genetischen Informationen. Hier liegt unglaubliches Potenzial", so der Forscher.

Von Sylvia Maier-Kubala / APA-Science