Parkinson: Smartwatch erkennt Bewegungsstörungen und könnte Therapie steuern

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Cupertino/Kalifornien – Die Bewegungsinformationen, die Akzelerator und Gyroskop in den Smart­phones kontinuierlich aufzeichnen, könnten genutzt werden, um die Behandlung von Parkinson-Patienten besser zu planen. Eine Pilotstudie in Science Translational Medicine (2021; DOI: 11.26/scitranslmed.abd.7865) zeigt, was alles möglich ist.

Die optimale Titrierung der Medikamente hat bei Patienten mit Morbus Parkinson einen großen Einfluss auf die Lebensqualität. Bei einer Unterdosierung leiden die Patienten weiter unter den motorischen Symptomen, wobei der Ruhetremor häufig im Vordergrund steht. Eine Überdosierung oder die falsche Wahl der Medikamente kann zu Dyskinesien führen. Außerdem leiden viele Patienten im Verlauf der Erkrankung immer häufiger unter sogenannten Off-Phasen, in denen die eingesetzten Medikamente plötzlich keine Wirkung zeigen.

Der Arzt ist bei der Dosierung bisher weitgehend auf die Schilderung der Patienten angewiesen, deren Erinnerung lückenhaft sein kann. Die Daten, die eine Smartwatch sammelt, könnten die therapeutischen Entscheidungen deshalb auf eine objektivere Basis stellen. Der Hersteller Apple hat die Möglichkeiten jetzt an Parkinson-Patienten getestet.

Die Programmierer entwickelten einen MM4PD-Algorithmus („Motor Fluctuations Monitor for Parkinson’s disease“), der Tremor und Dyskinesien erkennen und von anderen Bewegungen der Hand unterscheiden soll. Es folgte ein Abgleich mit den Ergebnissen der klinischen Untersuchung mit der „Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) der Movement Disorder Society (MDS), die im Teil III die Motortischen Symptome der Patienten erfasst.

Im nächsten Schritt wurde der Algorithmus an Patienten über einen Zeitraum von 6 Monaten klinisch getestet. Zum Einsatz kam eine Apple Watch der Serie 2 oder höher.

Die jetzt von dem Team um Adeeti Ullal vom Hersteller in Cupertino/Kalifornien vorgestellten Ergebnis­se zeigen, dass die Smartwatch sehr gut in der Lage war, den Ruhetremor zu erkennen. In einem klini­schen Test unter Beobachtung erkannte der MM4PD-Algorithmus den Tremor in 97,7 % der Fälle in Übereinstim­mung mit den Ärzten.

In einer Kontrollgruppe von gesunden Senioren wurde nur zu 0,25 % ein in Wahrheit nicht vorhandener Tremor angezeigt. Typische Situationen für falsch-positive Messungen waren das Zähneputzen oder das Spielen eines Musikinstruments. Auch die Dyskinesien, bei denen es zu gröberen choreiformen Bewegun­gen kommt, wurden sicher erkannt.

Falsch-positive Ergebnisse gab es sehr selten beim Spazierengehen, häufiger aber beim Klavierspielen, bei dem neben den Fingern auch die Hände in einer Weise bewegt werden, die der Algorithmus fälsch­licher­­weise für eine Dyskinesie gehalten hat.

Insgesamt war aber die Übereinstimmung mit den Ergebnissen der klinischen Untersuchung groß. Die Symptomveränderungen unter der Therapie entsprachen zu 94 % den Erwartungen des behandelnden Arztes (zu 87,5 % der Einschätzung von Experten bei einer Überprüfung). Bei den übrigen lieferten die Abweichungen den Ärzten laut Ullal wertvolle Hinweise für die Änderung der Medikation.

Bei einem Patienten registrierte die Smartwatch, wie sich die motorischen Symptome nach Implantaten eines tiefen Hirnstimulators besserten, bei einem anderen waren die Auswirkungen einer unterlassenen Medikamenteneinnahme klar zu erkennen, bei einem 3. kam es nach einem Medikationswechsel zu einer Verschlechterung des Tremors. Auch hier stimmten die Ergebnisse mit dem klinischen Eindruck des Arztes überein.

Da es keine randomisierte Vergleichsgruppe gab, liefert die Studie keine sicheren Hinweise für den klin­isch­en Nutzen. Ob die Daten der Smartwatch die Versorgungsqualität verbessern kann, müsste idealer­wei­se in einer klinischen Studie an 2 Gruppen gezeigt werden, von denen beide eine Smartwatch tragen, aber nur eine Informationen für die behandelnden Arzt sammelt. Ein sinnvoller Endpunkt könnten die Auswirkungen auf die Lebensqualität sein. © rme/aerzteblatt.de