Ein internationales Forschungsteam konnte anhand von Smartwatch-Daten von mehr als 5.000 Jugendlichen Modelle der künstlichen Intelligenz trainieren, um vorherzusagen, ob Personen verschiedene psychiatrische Krankheiten haben. Dabei fanden sie Gene, die mit diesen Krankheiten in Verbindung stehen. Die Ergebnisse deuten nach Ansicht der jetzt publizierten Studie darauf hin, “dass diese tragbaren Sensoren ein viel detaillierteres Verständnis und eine Behandlung psychiatrischer Erkrankungen ermöglichen könnten” als bislang angenommen.

“In der traditionellen Psychiatrie beurteilt ein Arzt Ihre Symptome, und entweder wird eine Krankheit diagnostiziert oder nicht”, sagt Professor Mark Gerstein, ein Experte für Biochemie, Informatik, Statistik und Datenwissenschaft. “Aber in dieser Studie haben wir uns darauf konzentriert, die tragbaren Daten so zu verarbeiten, dass sie sowohl für eine umfassendere Vorhersage von Krankheiten als auch für eine bessere Verknüpfung mit den zugrunde liegenden genetischen Faktoren genutzt werden können”.

Krankheiten auf diese Weise quantitativ zu erkennen, ist schwierig. Aber tragbare Sensoren, die kontinuierlich Daten über einen längeren Zeitraum sammeln, könnten die Antwort sein. Für die neue Studie verwendete das Team Daten aus der Adolescent Brain Cognitive Development Study, der größten Langzeituntersuchung zur Gehirnentwicklung und Gesundheit von Kindern in den Vereinigten Staaten. Die in der Studie verwendeten Daten – gesammelt von Smartwatches, die von Jugendlichen im Alter von 9-14 Jahren getragen wurden – umfassten Messungen der Herzfrequenz, des Kalorienverbrauchs, der Intensität der körperlichen Aktivität, der Anzahl der Schritte, des Schlafniveaus und der Schlafintensität.

“Wenn sie richtig verarbeitet werden, können Smartwatch-Daten als ‘digitaler Phänotyp’ verwendet werden”, sagt der Forscher Jason Liu, ein Mitglied von Gersteins Labor und Mitautor der Studie. Die Forscher schlagen vor, den Begriff “digitaler Phänotyp” zu verwenden, um Merkmale zu beschreiben, die mit digitalen Hilfsmitteln wie Smartwatches gemessen und verfolgt werden können.

“Ein Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass wir den digitalen Phänotyp quasi als Diagnoseinstrument oder Biomarker verwenden und auch die Lücke zwischen Krankheit und Genetik schließen können”, fügt Liu hinzu.

Zu diesem Zweck entwickelten die Forscher auch eine Methode, um die riesige Menge an Smartwatch-Daten zu erhalten und die Rohdaten in Informationen umzuwandeln, die zum Trainieren eines KI-Modells verwendet werden können, “ein neues Problem, das in der Forschungswelt zu lösen ist und eine technische Herausforderung darstellt”, so Gerstein.

Das Team fand heraus, dass die Herzfrequenz das wichtigste Maß für die Vorhersage von ADHS war, während die Schlafqualität und das Schlafstadium (die verschiedenen Zyklen, die ein Körper während des Schlafs durchläuft) für die Identifizierung von Angstzuständen wichtiger waren.

“Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Smartwatch-Daten uns Informationen darüber liefern können, wie körperliche und verhaltensbezogene Zeitmuster mit verschiedenen psychiatrischen Erkrankungen zusammenhängen”, sagte Gerstein.

Darüber hinaus könnten die Daten auch helfen, zwischen verschiedenen Subtypen der Krankheit zu unterscheiden. “Innerhalb von ADHS gibt es zum Beispiel verschiedene Formen”, so Beatrice Borsari, Postdoktorandin in Gersteins Labor und Mitautorin der Studie. “

Als sie untersuchten, ob sich genetische Mutationen bei gesunden Personen anders auf die Smartwatch-Daten auswirken als bei Personen mit ADHS, konnten sie 37 Gene identifizieren, die mit ADHS in Verbindung stehen. Als sie jedoch eine ähnliche Analyse durchführten, um festzustellen, ob bestimmte Gene mit einer ADHS-Diagnose verbunden waren, fanden sie keine. Diese Entdeckung unterstreiche den Mehrwert der Verwendung kontinuierlicher Smartwatch-Daten, sagt das Team.

Die Ergebnisse verknüpfen psychiatrische Erkrankungen, digitale Phänotypen und Genotypen und zeigen, wie tragbare Sensoren ein tieferes Verständnis psychiatrischer Erkrankungen ermöglichen können.

“Diese Methode ist vielversprechend, um seit langem bestehende Herausforderungen in der Psychiatrie anzugehen, und könnte letztlich die Art und Weise, wie wir die Genetik und die Symptomstruktur psychiatrischer Störungen verstehen, neu gestalten”, sagte Walter Roberts, Assistenzprofessor für Psychiatrie an der Yale School of Medicine und Mitautor der Studie.

Obwohl sich die Studie auf ADHS und Angstzustände konzentrierte, gehen die Forscher davon aus, dass der Ansatz allgemein anwendbar ist. So könnte er zum Beispiel für das Verständnis neurologischer Krankheiten oder der Neurodegeneration nützlich sein. Darüber hinaus hoffen sie, dass ihre Ergebnisse als Anregung dienen können, über die traditionelle klinische Diagnostik hinauszugehen und quantitative Verhaltensmessungen einzuführen, die bei der Ermittlung genetischer Biomarker von größerem Nutzen sein könnten.

Original Paper:

Digital phenotyping from wearables using AI characterizes psychiatric disorders and identifies genetic associations: Cell

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Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

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