Was verrät die Art, wie ein Mensch geht, seine Hände bewegt oder seine Mimik verändert, über eine neurologische Erkrankung? Dieser Frage widmen sich Forschende am Universitätsklinikum Ulm (UKU) mithilfe von Smartphone-Kameras und Künstlicher Intelligenz. Für den Aufbau einer neuen Emmy-Noether-Forschungsgruppe an der Klinik für Neurologie stellt die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) rund 1,8 Millionen Euro zur Verfügung. Langfristig sollen daraus digitale Messinstrumente entstehen, die neurologische Diagnostik sowie die Beurteilung von Krankheitsverläufen und Therapieeffekten ergänzen, und zugleich helfen, die zugrunde liegenden Veränderungen im Gehirn besser zu verstehen.
Bewegungsveränderungen gehören zu den wichtigen sichtbaren Hinweisen auf neurologische Erkrankungen. Ein verlangsamter Gang, Zittern, ungeschicktere Handbewegungen oder Veränderungen der Mimik können beispielsweise bei Parkinson-Syndromen, nach einem Schlaganfall oder bei anderen neurologischen Erkrankungen auftreten. Bislang beurteilen Ärztinnen und Ärzte solche Veränderungen vor allem im Rahmen der klinischen Untersuchung und mithilfe standardisierter Bewertungsskalen. Diese Verfahren sind etabliert und wertvoll, können subtile Veränderungen jedoch nur begrenzt objektiv und quantitativ erfassen. Gerade solche frühen und feinen Veränderungen könnten jedoch künftig an Bedeutung gewinnen: Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass bei einigen neurologischen Erkrankungen Bewegungsveränderungen bereits viele Jahre vor dem Auftreten eindeutiger Symptome auftreten.
Genau hier setzt die Forschungsgruppe von Dr. Maximilian Friedrich, Wissenschaftlicher Oberarzt an der Klinik für Neurologie (Direktoren Prof. Dr. K. G. Häusler & Prof. Dr. J. Weishaupt), an. Die Untersuchungen ähneln in weiten Teilen einer normalen neurologischen Untersuchung. Patientinnen und Patienten gehen beispielsweise einige Meter vor einer Smartphone-Kamera, führen wiederholt bestimmte Handbewegungen aus oder zeigen definierte Bewegungen von Gesicht und Augen. Die einzelnen Aufnahmen dauern meist nur wenige Minuten.
Für die standardisierte Bewegungserfassung genügt dabei bereits ein handelsübliches Smartphone: dessen Kamera zeichnet etwa das Gehen, Handbewegungen oder die Mimik auf. Mithilfe von KI-Methoden, die auf Deep Learning und Computer-Vision-Verfahren basieren, werden Bewegungen automatisiert erfasst und in quantitative und klinisch informative Bewegungsparameter übersetzt. Dazu gehören beispielsweise Geschwindigkeit, Bewegungsumfang, Rhythmus, Symmetrie und Variabilität. Weiterführende KI-Verfahren sollen anschließend komplexe Muster in diesen Bewegungsdaten erkennen und mit klinischen Informationen sowie Bildgebungsdaten in Beziehung setzen.
„Wir wollen Bewegung als digitalen Biomarker nutzbar machen“, erklärt Dr. Friedrich. „Unser Ziel ist es, neurologische Bewegungsmuster objektiv zu messen und besser zu verstehen, wie sie sich im Krankheitsverlauf und unter einer Therapie verändern.“ Dabei geht die Forschungsgruppe bewusst über die reine Bewegungsmessung hinaus. Die aus Videos gewonnenen Bewegungsmerkmale werden mit klinischen Daten und moderner Hirnbildgebung zusammengeführt. So wollen die Forschenden untersuchen, welche Hirnnetzwerke bestimmten Bewegungsmustern zugrunde liegen. Ein besonderer Fokus liegt auf gezielten Eingriffen in Hirnnetzwerke durch Therapien wie die Tiefe Hirnstimulation oder umschriebene Hirnschädigungen, etwa nach einem Schlaganfall, um im Detail zu untersuchen, wie Gehirn und Bewegung zusammenhängen.
Im Fokus der Forschung stehen zunächst Bewegungs- und Gleichgewichtsstörungen wie sie insbesondere bei Parkinson-Syndromen, oder als Folge eines Schlaganfalls auftreten. Da sich jedoch viele weitere neurologische Erkrankungen durch charakteristische Veränderungen der Bewegung äußern, sollen die entwickelten Methoden bewusst so angelegt sein, dass sie auch auf weitere Erkrankungen übertragbar sind.
Die Nutzung handelsüblicher Smartphones oder Webcams eröffnet dabei ein hohes Maß an Skalierbarkeit. Für Patientinnen und Patienten könnte dies langfristig neue Möglichkeiten eröffnen. Bewegungen könnten dadurch außerhalb einer spezialisierten Klinik und wiederholt über längere Zeiträume erfasst werden. So ließen sich beispielsweise individuelle Krankheitsverläufe genauer beobachten oder Veränderungen unter einer Therapie präziser beurteilen.
Bei der Parkinsonkrankheit kann beispielsweise nicht nur festgestellt werden, dass eine Handbewegung verlangsamt ist. Die objektive Analyse kann quantifizieren, wie schnell und weit sich die Finger bewegen, wie regelmäßig die Bewegung erfolgt und ob sie im Verlauf einer wiederholten Bewegung kleiner oder langsamer wird. Solche Veränderungen müssen in der klinischen Praxis innerhalb weniger Sekunden erkannt und eingeordnet werden. Das stößt teilweise an die Grenzen der menschlichen Wahrnehmungsfähigkeit und kann dazu führen, dass selbst erfahrene Untersuchende bei klassischen Bewertungsskalen zu unterschiedlichen Einschätzungen kommen. „Unser Ziel ist es nicht, die neurologische Untersuchung durch spezialisiertes medizinisches Personal zu ersetzen, sondern sie um objektive Messinstrumente zu ergänzen – quasi wie ein EKG oder ein Mikroskop, nur für Bewegungen“, sagt Dr. Friedrich.
Mit der Emmy-Noether-Förderung ist es am Universitätsklinikums Ulm nun möglich, eine eigenständige, interdisziplinäre Forschungsgruppe an der dortigen Klinik für Neurologie aufzubauen. Das von der DFG aufgelegte Programm ermöglicht Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in einer frühen Karrierephase, eigenverantwortlich eine Forschungsgruppe zu leiten und sich damit für eine wissenschaftliche Karriere mit dem Ziel einer Professur zu qualifizieren. Die Förderung bietet damit den nächsten Schritt beim Aufbau einer eigenständigen Forschungsplattform. Das Team verbindet klinische Neurologie mit Computer Vision und Künstlicher Intelligenz sowie moderner struktureller und funktioneller Hirnbildgebung, um messbare Veränderungen von Bewegung und Verhalten mit ihrer zugrunde liegenden Neurobiologie zu verknüpfen. Die ersten Mitarbeitenden kommen aus Kanada, Italien und Indien nach Ulm, um gemeinsam mit Dr. Friedrich an den neuen Verfahren zu arbeiten.
Der Aufbau dieser Forschungsstruktur wird maßgeblich durch die Medizinische Fakultät und das Universitätsklinikum Ulm unterstützt, zum Beispiel durch zusätzliche Postdoc-oder PhD-Stellen im Rahmen des wissenschaftlichen Oberarztprogramms. Dabei profitiert die Forschungsgruppe von der Vernetzung am Ulmer Campus. Kooperationspartner kommen unter anderem aus den Bereichen Informatik, Biomedizinische Technik, Neuroradiologie sowie von der Technischen Hochschule Ulm.
„Die Unterstützung durch die Klinik und die Medizinische Fakultät sowie die interdisziplinären Strukturen und kurzen Wege in der Ulmer Wissenschaftsstadt schaffen hervorragende Voraussetzungen für die Etablierung meiner Arbeitsgruppe an der Schnittstelle von klinischer Medizin, KI-Forschung und Neurotechnologie“, resümiert Dr. Friedrich.
Auch Patientinnen und Patienten werden in die Entwicklung einbezogen. Menschen mit Parkinson unterstützen das Team beispielsweise dabei, Forschungsfragen daran auszurichten, welche Veränderungen für sie im Alltag tatsächlich relevant sind. So sollen die neuen Verfahren nicht nur technisch präzise sein, sondern auch einen konkreten Mehrwert für die neurologische Versorgung bieten.
Zur Person
Dr. Maximilian Friedrich ist Wissenschaftlicher Oberarzt an der Klinik für Neurologie des Universitätsklinikums Ulm. Nach seiner klinisch-wissenschaftlichen Ausbildung an der Neurologischen Klinik des Universitätsklinikums Würzburg sowie dem Brigham and Women’s Hospital/ Harvard Medical School in Boston baut er seit 2025 eine eigene Forschungsgruppe an der Neurologischen Klinik des Universitätsklinikums Ulm auf. Für seine Forschungsprojekte zur KI-gestützten Bewegungsanalyse bei Parkinsonsyndromen und zur Kartierung von Hirnnetzwerken und bei schlaganfallbedingten Gleichgewichtsstörungen wurde er unter anderem mit dem NeuroTech-Innovationspreis der Manfred und Ursula-Müller-Stiftung sowie dem Karriereförderpreis der Jung Stiftung für Forschung und Wissenschaft ausgezeichnet.
