Algorithmus soll Psychosen vorhersagen
Genf - Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Universität Genf hat einen Algorithmus entwickelt, der anhand einer Gewichtung von Symptomen die Entwicklung einer psychotischen Krankheit bei Kindern mit einer bestimmten Erbkrankheit vorhersagt. Das könnte helfen, gezielt Symptome zu bekämpfen, um das Risiko für Psychosen zu verringern, hoffen die Forschenden.
Jedes dritte Kind, dem ein kleines Stück Erbinformation auf dem 22. Chromosom fehlt, entwickelt demnach später eine psychotische Erkrankung wie Schizophrenie. Welche Kinder dies trifft, versuchen Mediziner anhand von neurobiologischen Mechanismen und bestimmten Symptomen herauszufinden. Es geht darum, zu eruieren, welche dieser Variablen die relevantesten sind und eine Psychose am zuverlässigsten voraussagen. Um dies zu klären, entwickelte das Team um Corrado Sandini von der Universität Genf einen auf Netzwerkanalysen beruhenden Algorithmus. Ein Bericht dazu erschien im Fachmagazin «eLife».
Vorhersageinstrument weiter verfeinern
Um das Werkzeug zu testen, speisten die Forschenden den Algorithmus mit vierzig Variablen, die bei 70 Kindern von der Kindheit bis zum Erwachsenenalter alle drei Jahre mithilfe der Eltern erfasst wurden. Dazu gehörten beispielsweise Halluzinationen, Schuldgefühle und die Bewältigung des täglichen Stresses. So gelang es den Forschenden, die wichtigsten Variablen herauszukristallisieren, die die Entwicklung psychischer Probleme drei Jahre später vorhersagen. «Wir fanden heraus, dass ein ängstliches zehnjähriges Kind, dessen Angst sich in der Adoleszenz in eine Unfähigkeit zur Stressbewältigung verwandelt, wahrscheinlich eine psychische Erkrankung entwickelt», so Sandini in einer Mitteilung. Die Entwicklung der Angst sei also ein wichtiges Warnsignal. Auch Traurigkeit, die sich im Laufe der Zeit zu Schuldgefühlen entwickle, habe sich als ein sehr wichtiges Symptom erwiesen.
Anhand einer zweiten Stichprobe von Kindern konnten die Forschenden bestätigen, dass die Methode zuverlässig funktioniert. Ziel ist es nun, das Vorhersageinstrument zu verfeinern, indem auch andere Variablen wie beispielsweise das Gewicht in die Bewertung einfliessen. (ag/red)
Weitere Infos: Originalpublikation
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