Erstmals Vorhersage der Schizophrenie mit Hilfe bildgebender Verfahren möglich

Hierdurch wird wertvolle Zeit verspielt, um durch eine möglichst frühzeitige Behandlung bereits im Vorstadium der Erkrankung den späteren Ausbruch des klinischen Vollbildes, das gekennzeichnet ist durch Wahnerleben, Halluzination und Denkstörungen, zu verhindern, oder zumindest abzumildern.

Die verzögerte Diagnose und Therapie schizophrener Störungen liegt vor allem an fehlenden biologischen Markern, welche die diagnostische Unsicherheit im Hochrisikozustand der Erkrankung zuverlässig reduzieren könnten. Ein internationales Forscherteam aus Wissenschaftlern der Ludwig-Maximilians-Universität, München, der Friedrich-Schiller-Universität, Jena, und der University of Pennsylvania, USA, konnte nun erstmals den Nachweis erbringen, dass sich aus zerebralen Kernspintomografie-Daten von Hochrisiko-Probanden mit computergestützten Verfahren der künstlichen Intelligenz Muster neuroanatomischer Veränderungen extrahieren lassen, die diese Personen von gesunden Kontrollprobanden signifikant unterscheiden. Die Forscher konnten zeigen, dass diese „gelernten“ Muster sowohl eine zuverlässige diagnostische Einordnung verschiedener Hochrisikozustände erlauben, als auch die Vorhersage eines späteren Ausbruchs schizophrener Störungen mit hoher Sicherheit ermöglichen.

Die Schizophrenie ist eine weltweit verbreitete Erkrankung, an der ca. 1% der Bevölkerung leidet und die enormes persönliches Leid und volkswirtschaftliche Kosten zur Folge hat. In Deutschland sind allein 800.000 Bundesbürger davon betroffen. Trotz der verbesserten medikamentösen Behandlungsmöglichkeiten, verläuft die meist in der Jugend einsetzende Erkrankung in vielen Fällen ungünstig. Der Erkrankungsverlauf ist durch psychotische Krisen mit Wahnerleben, Halluzinationen und massiver Störungen der Denkabläufe gekennzeichnet, die meist längere Krankenhausaufenthalte zur Folge haben. Zusätzlich leiden viele Betroffene an emotionaler Verarmung und kognitiven Einbußen, die zum sozialen Rückzug und dem Verlust der Arbeitsfähigkeit führen.

Es gibt in der wissenschaftlichen Literatur Hinweise, dass sich dieser Erkrankungsverlauf durch möglichst frühzeitiges therapeutisches Handeln verhindern, oder zumindest verzögern ließe. Allerdings wird in der Praxis dieses frühe therapeutische Fenster verpasst, weil die Diagnose der Erkrankung im Schnitt erst nach 3-5 Jahren nach dem Einsetzen erster Symptome gestellt wird. Die Gründe hierfür liegen vor allem an fehlenden biologischen Markern, die den klinisch arbeitenden Arzt in der Früherkennung der Erkrankung unterstützen und somit eine zuverlässige Indikationsstellung zur medikamentösen und psychotherapeutischen Behandlung ermöglichen könnten.

Ein internationales Forscherteam (München, Jena, Pennsylvania) um PD Dr. Eva Meisenzahl, Leiterin der Forschungsgruppe Bildgebende Verfahren und ihrem Kollegen Dr. Nikolaos Koutsouleris, (Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie der Ludwig-Maximilians-Universität) und Prof. Christian Gaser (Klinik für Psychiatrie der Friedrich-Schiller-Universität Jena) konnte nun erstmals den Nachweis erbringen, dass eine zuverlässige, biologisch gestützte Früherkennung schizophrener Störungen auf der Grundlage neuroanatomischer Unterschiede in der zerebralen Magnetresonanztomographie zwischen Hochrisiko-Probanden mit späterem Erkrankungsausbruch sowie gesunden Kontrollpersonen möglich ist.

Hierzu verwendeten die Wissenschaftler ein multivariantes Mustererkennungsverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens, mit dem neuro­anatomische Unterschiede aus den zerebralen Kernspintomografie-Daten eines Trainingskollektivs extrahiert wurden, die den Zusammenhang zwischen diagnostischer Zuordnung der einzelnen Trainingspersonen und deren Gehirnstruktur wiedergaben. Diese Muster wurden anschließend auf die zerebralen Kernspintomografiedaten von Testpersonen angewandt, die nicht zum ursprünglichen Trainingskollektiv gehörten, um diese einer bestimmten diagnostischen Kategorie zuzuordnen. Hierbei zeigten die Forscher, dass die verschiedenen Hochrisikozustände der Testpersonen, sowie der spätere Erkrankungsausbruch bei einem Teil dieser Personen mit Wahrscheinlichkeiten zwischen 80% und 90% korrekt erkannt werden konnte.

Prof. Hans-Jürgen Möller, Direktor der Psychiatrischen Klinik der LMU: “Ich bin hoch erfreut, dass unsere seit Jahren bestehende Hoffung, die Bildgebung des Zentralen Nervensystems in der Schizophreniediagnostik anzuwenden und in der klinischen Praxis einzusetzen, heute eine wichtige wissenschaftliche Bestätigung erfährt. Das ist ein großer Erfolg für die psychiatrische Hirnforschung.“

Diese Befunde belegen, dass es prinzipiell möglich ist, das Vorstadium der schizophrenen Störung sowie einen späteren Erkrankungsausbruch auf der Grundlage neuroanatomischer Unterschiede zu diagnostizieren, bzw. vorherzusagen. Sollten sich diese Ergebnisse in weiteren Studien bestätigen, würde dem Kliniker in Zukunft ein wichtiges diagnostisches Mittel an die Hand gegeben, um den Verdacht auf eine beginnende psychotische Erkrankung zu erhärten, und damit möglichst frühzeitige therapeutische Maßnahmen einzuleiten.

Originalpublikation:

Nikolaos Koutsouleris, Eva M. Meisenzahl, Christos Davatzikos, Ronald Bottlender, Thomas Frodl, Johanna Scheuerecker, Gisela Schmitt, Thomas Zetzsche, Petra Decker, Maximilian Reiser, Hans-Jürgen Möller, Christian Gaser. „Use of Neuroanatomical Pattern Classification to Identify Subjects in At-Risk Mental States of Psychosis and Predict Disease Transition.” Archives of General Psychiatry, 6. Juli 2009, Vol. 66, No. 7.

Ansprechpartner:
Sekretariat Priv.-Doz. Eva Meisenzahl (Fr. Jahn):
0049-89-51603439
PD Dr. Meisenzahl & Dr. Koutsouleris
Psychiatrische Universitätsklinik München LMU
Nussbaumstrasse 7
80 336 München
Eva.Meisenzahl@med.uni-muenchen.de
Nikolaus.Kousoleris@med.uni-muenchen.de
Klinikum der Universität München
Im Klinikum der Universität München (LMU) sind im Jahr 2008 an den Standorten Großhadern und Innenstadt etwa 500.000 Patienten ambulant, poliklinisch, teilstationär und stationär behandelt worden. Die 44 Fachkliniken, Institute und Abteilungen verfügen über mehr als 2.300 Betten. Von insgesamt 9.800 Beschäftigten sind rund 1.700 Mediziner. Forschung und Lehre ermöglichen eine Patientenversorgung auf höchstem medizinischem Niveau. Das Klinikum der Universität München hat im Jahr 2008 etwa 64 Millionen Euro an Drittmitteln eingeworben und ist seit Juni 2006 Anstalt des öffentlichen Rechts.