Prof. Dr. Mücke & Prof. Dr. Barbe: Forschung wirkt für Menschen mit Parkinsonkrankheit

Doris Mücke ist Professorin für Phonetik an der Philosophischen Fakultät, Michael Barbe ist Professor für Bewegungsstörungen und Tiefe Hirnstimulation an der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln. Gemeinsam haben sie die Forschergruppe Brain Modulation & Speech Motor Control gegründet. Ihr Ziel ist es, Sprechstörungen von Menschen mit degenerativen Erkrankungen wie der Parkinsonkrankheit aus phonetischer und neurologischer Sicht zu erforschen und zu verstehen. Sie entwickeln neue Methoden zur Quantifizierung von veränderten Sprechmustern und lassen diese direkt in die Behandlung der Patienten einfließen.

 1. Welchen Stellenwert hat Transfer in Ihrer bisherigen Karriere gespielt?

Unser erstes Projekt bezog sich auf die Tiefe Hirnstimulation (THS) bei Patienten mit Essentiellem Tremor. Bei der THS werden Sonden in das Gehirn implantiert und bestimmte Zielregionen mit Strom behandelt, um den Tremor zu unterdrücken. Wir hatten beobachtet, dass viele der Patient*innen nach der Operation schlechter sprechen konnten. Mit einer neuen Methode konnten wir Akustik und Kinematik der Sprechwerkzeuge messen, um die Elektrodenlage und Stromabgabe so zu optimieren, dass weniger Sprechstörungen entstehen. Anschließend haben wir unsere Aktivitäten ausgedehnt und uns auf die Entwicklung neuer Methoden zur digitalen Quantifizierung von Sprechstörungen bei Menschen mit Parkinsonkrankheit konzentriert. 

2. Von welcher Ihrer Transferaktivitäten möchten Sie berichten und was hat es damit auf sich?

Unser Projekt „Entwicklung von sprachlich-digitalen Biomarkern für die Parkinsonkrankheit“ ist ein gezielt ausgewiesenes Transferprojekt, das durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft gefördert wird und im Sonderforschungsbereich Prominence in Language verankert ist. Neben der Phonetikerin Dr. Tabea Thies und der Sprechtherapeutin Dr. Ilona Rubi-Fessen ist hier auch der Industriepartner ki:elements beteiligt. Wir entwickeln eine Transfertechnologie zur automatischen Bestimmung von Veränderungen des Sprechsystems bei der Parkinsonkrankheit. Das Ergebnis unserer Testungen soll ein Biomarker-Algorithmus sein, der den Schweregrad der klinisch relevanten Sprechstörung automatisch bestimmen kann, indem er Sprache beispielsweise über eine App per Telefon aufzeichnet, auswertet und eine entsprechende Rückmeldung an die Patient*innen und das klinische Fachpersonal gibt. Bei Biomarkern handelt es sich generell um messbare biologische Merkmale, die eine Diagnose sowie die Schwere der Sprechstörung objektivierbar machen.

Wir gehen davon aus, dass unsere Transferaktivität zu sprachlichen Biomarkern viele Menschen erreichen wird. Die Parkinsonkrankheit ist die zweithäufigste neurodegenerative Störung und ihre Prävalenz steigt aufgrund des demographischen Wandels weltweit an. Tatsächlich entwickeln 90% der erkrankten Menschen eine Sprechstörung, die sowohl die Aussprache von Silben und Wörtern als auch die Satzmodulation wie Sprechmelodie und Rhythmus verschlechtert und die Kommunikation im Alltag der betroffenen Menschen stark beeinträchtigt.

3. Wie sind Sie auf das Thema gekommen?

Wir haben früh herausgefunden, dass das Ausmaß der Sprechstörungen nicht an einem einzelnen phonetischen Marker auszumachen ist. Insbesondere bei Menschen mit Parkinsonkrankheit können sehr unterschiedliche phonetische Dimensionen wie Atmung, Stimme, Artikulation und / oder Prosodie betroffen sein. Das macht eine multidimensionale phonetische Betrachtung notwendig, die eng verzahnt mit dem neurologischen Assessment ist. Da ein einzelner phonetischer Parameter nicht robust genug ist, entwickeln wir einen Algorithmus, der die automatisierte Gewichtung vieler Parameter vornimmt. Deshalb erheben wir derzeit von mehr als 100 Patient*innen neurologische und sprachliche Daten, um das entsprechend robuste Tracking erreichen zu können.

Sprechstörungen treten bei der Parkinsonkrankheit bereits sehr früh auf. Ein Biomarker-Algorithmus könnte in Kombination mit anderen relativ einfachen Screenings wie beispielsweise einer Ganganalyse helfen, das Entstehen von Morbus Parkinson festzustellen, noch bevor der Neurologe oder die Neurologin eindeutige Kriterien zu Gesicht bekommt. Wenn vielleicht einmal ein Medikament bei einer zuverlässigen Frühdiagnostik helfen könnte, diese schwere Krankheit aufzuhalten, wäre dies ein extremer Fortschritt. Deshalb halten wir unsere gemeinsame Arbeit an digitalen Methoden zur sprachlichen Frühdiagnostik für extrem relevant.
 

4. Welchen konkreten gesellschaftlichen Impact konnten Sie durch diese Aktivität bisher erreichen?

Über die Kooperation mit dem Kölner Parkinson Netzwerk tragen wir wissenschaftliche Erkenntnisse in die Gesellschaft. Jährlich finden Patientenseminare und Tagungen sowie Schulungen für medizinisches Personal statt. Dieser Austausch ist wechselseitig, weil sich die Patient*innen auch mit überwältigendem Engagement an unseren Studien beteiligen und bereit sind, uns für die Beschreitungen neuer Wege ihre „Stimme zu schenken“. Wir sehen auch die Förderung unseres Transferprojektes zu sprachlichen Biomarkern durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft als einen messbaren Erfolg, der neben Awareness auch den Technologietransfer zum Ziel hat. Letztendlich verbinden wir etwas Naheliegendes, was häufig aufgrund bestehender Strukturen in der Wissenschaft getrennt betrachtet worden ist: Neurologisches Screening mit multidimensionalen phonetischen Parametern und leistungsstarken Computersystemen zur Verbesserung der sozialen Lebenssituation von Menschen mit der Parkinsonkrankheit.