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Für die Therapie macht es einen großen Unterschied, woher der Schmerz kommt. Mithilfe von Maschinellem Lernen sollen Mediziner körperlichen und psychosozialen Schmerz künftig besser unterscheiden können.
Schmerz ist nicht gleich Schmerz. Je nach Ursache erfordert er andere Therapien. Ein Team unter Leitung der ETH Zürich hat nun eine Methode entwickelt, mit der Mediziner körperlichen und psychosozialen Schmerz besser unterscheiden können. Denn das war bisher schwierig.
„Unser neuer Ansatz soll helfen, den Schmerz von Patienten individueller zu erfassen und damit künftig auch personalisierter behandeln zu können“, sagt Stanisa Raspopovic, deren Gruppe gemeinsam mit der Universitätsklinik Balgrist die Methode entwickelt hat. Ist der Schmerz vor allem körperlich bedingt, dürften sich Ärzte bei der Behandlung auf die körperliche Ebene konzentrieren, unter anderem mit Medikamenten oder Physiotherapie. Spielen hingegen psychosoziale Faktoren bei der Schmerzerfahrung eine Rolle, könnte es angezeigt sein, die Wahrnehmung von Schmerz mit psychologischer oder psychotherapeutischer Unterstützung positiv zu verändern.
Datensatz als Basis
Um die neue Methode zu entwickeln, werteten die Forscher die Daten von 118 Freiwilligen aus – darunter Menschen mit chronischen Schmerzen sowie gesunde Kontrollpersonen. Die Wissenschaftler befragten die Studienteilnehmenden ausführlich zu ihrem Schmerzempfinden und zu allfälligen psychosozialen Symptomen wie Depression, Angst und Erschöpfung sowie dazu, wie oft sie so starke Schmerzen haben, dass sie nicht zur Arbeit gehen können. Darüber hinaus erfassten die Forscher, wie gut sich die Teilnehmer von Schmerz ablenken können beziehungsweise wie stark sie Schmerz ins Grübeln bringt, sie hilflos macht und sie den Schmerz überhöhen.
Um das Schmerzempfinden der Probanden miteinander zu vergleichen, kamen standardisierte Messungen der Empfindungen bei spontanem Schmerz zum Einsatz. Die Forscherbehandelten die Teilnehmer mit kleinflächigen, ungefährlichen, aber schmerzhaften Hitzepulsen auf der Haut. Um dabei die körperliche Reaktion auf den Schmerz zu erfassen, wurden paralell die Hirnaktivität mittels Elektroenzephalogramm sowie die elektrische Leitfähigkeit der Haut gemessen. Letztere ist ein Hinweis auf die Schweißbildung und wird verwendet, um Stress, Schmerz und emotionale Erregung zu messen. In den umfangreichen Datensatz flossen schließlich die Diagnosen der Studienteilnehmer ein, welche an der Universitätsklinik Balgrist erstellt wurden.
Mit maschinellem Lernen zur Präzisionsmedizin
Maschinelles Lernen half dem Team dabei, die große Datenmenge auszuwerten, die beiden Schmerzkomponenten klar zu unterscheiden und für jede einen neuen Index zu entwickeln. Der Index für die körperliche Komponente des Schmerzes zeigt an, wie stark der Schmerz durch körperliche Prozesse verursacht wird. Jener für die psychosoziale Komponente gibt an, wie stark emotionale und psychische Faktoren den Schmerz verstärken. Schließlich validierten die Wissenschaftler diese beiden Faktoren anhand der umfangreichen Messdaten der Studienteilnehmer.
In einem nächsten Schritt wird das Projekt zusammen mit der von der Suva geführten Clinique romande de réadaptation in Sitten und der Abteilung für Rückenmarksverletzungen eines Spitals in Pietra Ligure, Italien, weiter ausgebaut. Ziel ist es, in einer Langzeitstudie sie die klinische Relevanz der neuen Methode zu untersuchen.
