Machine Learning: Michael J. Fox Foundation und IBM wollen Parkinson erforschen

Eine Zusammenarbeit zwischen der Stiftung und IBM will mit einem Machine-Learning-Modell die Krankheitsphasen unabhängig von der Medikation untersuchen.

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  • Rainald Menge-Sonnentag

IBM hat ein Projekt zum Untersuchen der Parkinson-Krankheit mit Methoden von Machine Learning (ML) angekündigt. Als Partner ist die US-amerikanische Michael J. Fox Foundation (MJFF) an Bord. Der Schauspieler hatte die Stiftung im Jahr 2000 gegründet. Erklärtes Ziel der Foundation ist es, die Therapien für die Krankheit zu finden, die bis heute als unheilbar gilt.

In dem nun gestarteten Projekt erstellt ein Forschungsteam von IBM Research spezielle Disease Progression Models, also ML-Modelle, die den Verlauf einer Krankheit darstellen. Damit sollen Klinikpersonal die Entwicklung von Parkinson bei einzelnen Patientinnen und Patienten anhand der auftretenden Symptome nachvollziehen können und zwar unabhängig davon, ob die behandelten Personen Medikamente einnehmen, die die Symptome beeinflussen.

Laut dem Blogbeitrag von IBM Research kommen Modelle zum Analysieren von Zeitreihen und dem Vorhersagen der künftigen Entwicklung aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse häufig im Bereich medizinischer Anwendungen zum Einsatz. Das spezielle Ziel des Modells für das Projekt von IBM und der MJFF ist es, mehr über die Entwicklung der klinische Stadien im Verlauf von Parkinson zu lernen, um daraus quantitative Maßstäbe für individuelle Krankheitsbilder zu erstellen.

Die klinischen Stadien vergleicht der Blogbeiträg mit den Krebs-Stadien in der Onkologie zum Bestimmen, wie weit sich ein Tumor ausgebreitet hat. Bei chronischen Krankheiten wie Parkinson fehlt allerdings oft eine tiefere Erkenntnis über den Zusammenhang zwischen den Stadien und den biologischen Mechanismen. Außerdem sind Letztere nach wie vor bei Parkinson nicht vollständig charakterisiert.

Eine zusätzliche Herausforderung ist, dass Medikamente die Symptome maßgeblich beeinflussen können, ohne den Verlauf der Krankheit aufzuhalten. Darüberhinaus reagieren einzelne Patienten wohl recht unterschiedlich auf dieselben Medikamente. Gerade diese individuellen Unterschiede fließen laut dem Blogbeitrag in viele Verlaufsmodelle für Parkinson gar nicht erst ein.

Das im Rahmen der Forschung erstellte Modell soll daher ein Modell für das Verständnis der Krankheitsstadien erstellen, das die Effekte der Medikamente berücksichtigt. Dass es speziell auf Patienten ausgerichtet ist, die unter Medikation stehen, ist wohl einzigartig.

Konkret setzt das Forschungsteam auf das Hidden Markov Model (HMM), eine spezielle Form eines bayesschen Netzes, das nach dem Mathematiker A. A. Markov benannt ist. Das Modell bildet Zustände und deren Übergänge ab, die für die einzelnen Krankheitsstadien stehen. Es soll sowohl Einblick in den Verlauf von Parkinson geben als auch Vorhersagen für den individuellen Krankheitsverlauf von Patientengruppen ermöglichen.

Die Michael J. Fox Foundation steuert dem Projekt zum einen ihr in den letzten zwanzig Jahren gewonnenes Domänenwissen bei als auch zahlreiche Datensätze von Individuen durch die Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI).

Michael J. Fox war nach zahlreichen Blockbustern wie der "Zurück in die Zukunft"-Reihe 1991 im recht jungen Alter von dreißig Jahren an Parkinson erkrankt. Im Gründungsjahr der MJFF hängte er seinen Beruf weitgehend an den Nagel, steht aber bis heute vor der Kamera.

In seinen Rollen thematisiert er häufig seine Krankheit offen, beispielsweise als manipulativer Staatsanwalt in "The Good Wife", der sein zittriges Auftreten als Waffe vor Gericht einsetzt. Nahezu autobiografisch war 2013 die nur eine Staffel laufenden Comedy-Serie "The Michael J. Fox Show", in der er die Rolle eines an Parkinson erkrankten Journalisten übernommen hat, der nach Jahren ins Berufsleben zurückkehren will.

(rme)