Neue Machine-Learning-Studie entdeckt versteckte Parkinson-Formen – könnte erklären, warum die gleiche Therapie nicht bei allen Patientinnen und Patienten wirkt.
Die Parkinson-Krankheit ist womöglich nicht ein einheitliches Leiden, sondern eine Gruppe biologisch unterschiedlicher Erkrankungen, die verschiedene Behandlungen erfordern könnten. Darauf weist eine neue Studie (Quelle auf Englisch) hin.
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Forschende am Vlaams Instituut voor Biotechnologie (VIB) und der KU Leuven in Belgien setzten Methoden des maschinellen Lernens ein. In Modellen mit Fruchtfliegen identifizierten sie zwei Hauptgruppen und fünf Untergruppen der Parkinson-Krankheit.
Die Parkinson-Krankheit äußert sich unter anderem durch Bewegungsstörungen und einen fortschreitenden Abbau des Nervensystems. In der Medizin gilt sie bislang meist als ein einheitliches Krankheitsbild.
Tatsächlich können jedoch Mutationen in vielen verschiedenen Genen die Erkrankung auslösen. Jede dieser Veränderungen greift auf eigene Weise in die Abläufe im Gehirn ein.
Das erschwert die Entwicklung wirksamer Therapien. Ein Wirkstoff, der auf einen bestimmten biologischen Signalweg zielt, hilft manchen Betroffenen, bei anderen zeigt er kaum Wirkung.
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nehmen Todesfälle und Behinderungen durch Parkinson weltweit rasch zu. Im Jahr 2019 schätzte die Organisation, dass mehr als 8,5 Millionen Menschen betroffen waren.
„Ärztinnen und Ärzte wie auch Patientinnen und Patienten sehen zunächst die klinischen Symptome. Das ist es, was Menschen mit Parkinson verbindet“, sagte Patrik Verstreken, Leiter der Forschungsgruppe für molekulare Neurobiologie an der VIB-KU Leuven.
„Schaut man jedoch gewissermaßen unter die Motorhaube, also auf die molekulare Ebene, erkennt man, dass sich die Betroffenen in Unterkategorien einteilen lassen. Das ist entscheidend, denn ein einziges Medikament, das alle unterschiedlichen molekularen Defekte bei Parkinson korrigiert, gibt es im Grunde nicht“, fügte Verstreken hinzu.
Um diese Unterschiede zu untersuchen, nutzte das Team Fruchtfliegen, die Mutationen in vierundzwanzig mit Parkinson verknüpften Genen trugen. Die Forschenden beobachteten über längere Zeit ihr Verhalten und ließen anschließend Computerprogramme nach Mustern in den Daten suchen.
„Wir sind ohne Vorannahmen daran gegangen, wie sich eine bestimmte Mutation auf unser Tiermodell auswirken könnte. Wir nahmen Tiere mit Mutationen in beliebigen dieser vierundzwanzig Gene, die die Krankheit auslösen, und verfolgten ihr Verhalten über bestimmte Zeiträume hinweg“, sagte Natalie Kaempf, Erstautorin der Studie und Forscherin am VIB-KU Leuven Center for Brain & Disease Research.
Die Ergebnisse legen nahe, dass sich verschiedene genetische Formen von Parkinson natürlicherweise in getrennte Gruppen einordnen. Das könnte helfen, nach Frühwarnzeichen zu suchen, die für jede Gruppe typisch sind, und Therapien gezielt für die Patientinnen und Patienten zu entwickeln, die davon am ehesten profitieren.
„Dank dieser Unterkategorien können wir nun Patientengruppen mit bestimmten Mutationen genauer betrachten, gezielt nach Biomarkern suchen und Medikamente entwickeln, die auf jede dieser Gruppen zugeschnitten sind“, sagte Verstreken.
Die Forschenden testeten zudem mögliche Behandlungen in den verschiedenen Fruchtfliegen-Gruppen. Ein Ansatz, der Parkinson-ähnliche Symptome in einer Gruppe deutlich besserte, zeigte in einer anderen Gruppe nicht zwangsläufig Wirkung.
„Als wir einen ersten Wirkstoff, der Untergruppe A praktisch heilte, in Untergruppe B einsetzten, ließ sich letztere nicht retten. Unsere Studie zeigt, dass sich untergruppenspezifische Medikamente entwickeln lassen, die positive Effekte haben und wirklich nur auf diese Untergruppe zielen“, sagte Verstreken.
Die Forschung steht jedoch noch am Anfang und fand ausschließlich an Fruchtfliegen statt, nicht an menschlichen Patientinnen und Patienten.
Sie weist aber auf eine Zukunft hin, in der sich Parkinson-Therapien genauer an der jeweiligen biologischen Ursache der Krankheit eines Menschen orientieren könnten.
Nach Einschätzung des Teams könnte derselbe Ansatz auch bei anderen komplexen Erkrankungen helfen, die durch zahlreiche Gene oder Umwelteinflüsse mitverursacht werden.
„Dasselbe Prinzip lässt sich auf andere Krankheitsformen übertragen. Krankheiten, die durch Mutationen in verschiedenen Genen oder durch Umweltfaktoren ausgelöst werden, könnte man nach diesem Prinzip einteilen“, sagte Verstreken.