Salk-Wissenschaftler passen Computerprogramm an, um den Schweregrad von Augenkrämpfen zu messen

Salk-Wissenschaftler passen Computerprogramm an, um den Schweregrad von Augenkrämpfen zu messen

Das Programm könnte auch bei der Erforschung und Diagnose von Gesichts-Tics bei Erkrankungen wie dem Tourette-Syndrom, Schizophrenie und der Parkinson-Krankheit eingesetzt werden

LA JOLLA – Wenn zwei Ärzte denselben Patienten mit Blepharospasmus – unkontrollierbaren Muskelkontraktionen rund um das Auge – beobachten, kommen sie oft zu zwei unterschiedlichen Schlussfolgerungen über die Schwere der Symptome des Patienten. Das liegt daran, dass die Bewertungsskalen für Blepharospasmus notorisch subjektiv und unzuverlässig sind.

Um einen objektiveren Maßstab für Forschung und Diagnose zu schaffen, haben Wissenschaftler des Salk Institute nun ein Computerprogramm entwickelt, das diese Aufgabe übernimmt und Videos von Patientengesichtern analysiert. Das Programm könnte schließlich ausgeweitet werden, um die Untersuchung von Tics und Zuckungen im Gesicht in anderen Kontexten zu unterstützen, darunter Tourette-Syndrom, Schizophrenie und Parkinson-Krankheit. Die Forschung wurde online am 21. Oktober 2016 in beschrieben Neurologie, das medizinische Journal der American Academy of Neurology.

„Die Neurologie hat eine lange Tradition darin, klinische Entscheidungen auf der Grundlage sorgfältiger Beobachtungen zu treffen. Wir hoffen, dieses Fachwissen durch die Nutzung von Fortschritten in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen zu ergänzen“, sagt er Terrence Sejnowski, Leiter des Computational Neurobiology Laboratory von Salk und leitender Autor der neuen Arbeit.

Beim Blepharospasmus kommt es zu einem abnormalen und unwillkürlichen Zucken des Augenlids und der umgebenden Muskeln. Oft ist die Ursache unbekannt, die Krämpfe können jedoch durch Müdigkeit oder Stress ausgelöst werden und sind auch mit bestimmten Medikamenten, Hormonveränderungen und vielen anderen Erkrankungen, einschließlich Multipler Sklerose, verbunden. Um die Erforschung der zugrunde liegenden Ursachen sowie die Erprobung möglicher Behandlungen zu erleichtern, haben Wissenschaftler zuvor drei verschiedene Bewertungsskalen entwickelt, mit denen der Schweregrad des Blepharosplasmas beziffert werden kann. Studien haben jedoch gezeigt, dass die Bewertungen ein hohes Maß an Variabilität aufweisen .

„Sie sind von Natur aus subjektiv, weil sie auf menschlichem Urteilsvermögen basieren“, sagt David Peterson, Projektwissenschaftler bei Salk und der University of California in San Diego und Erstautor der neuen Arbeit. „Und wenn diese Maßnahmen entweder zur Optimierung der Behandlung in der klinischen Versorgung oder während Studien der Erkrankung verwendet werden, führt diese Variabilität zu Fehlern.“

Sejnowski, Peterson und Mitarbeiter haben die vorhandene Gesichtsanalysesoftware namens Computer Expression Recognition Toolbox (CERT) angepasst, um die Bewertungen objektiv zu gestalten. In der Vergangenheit wurde CERT zur Analyse von Gesichtsausdrücken in Bezug auf Emotionen eingesetzt. Das Team modifizierte das Programm, um zu quantifizieren, wie oft die Augen eines Patienten geschlossen wurden, wenn er angewiesen wurde, sie offen zu halten. Sie testeten das Programm anhand von 49 vorhandenen Videos von Patienten mit Blepharospasmus, die bereits an einem landesweiten Forschungsprogramm teilgenommen hatten und aufgezeichnet wurden, während sie einer Reihe von Befehlen zum Öffnen und Schließen ihrer Augen folgten. Die Aufzeichnungen enthielten Bewertungen des Blepharospasmus, die von Ärzten abgegeben wurden, die die Patienten untersuchten. Darüber hinaus umfassten Petersons Co-Autoren in der Studie eine Gruppe erfahrener Kliniker, die den Schweregrad der Augenkrämpfe jedes Patienten beurteilten, indem sie sich dasselbe Video ansahen, das von CERT analysiert wurde.

Das neue Programm konnte das Gesicht eines Patienten in 100 Prozent der Videobilder bei 46 der 49 Patienten finden – in den drei anderen Fällen identifizierte es das Gesicht in mehr als 3 Prozent der Videobilder. Das CERT-Maß für den Schweregrad, angegeben als Prozentsatz der Augenschließzeit, korrelierte mit den Bewertungen, die sowohl von lebenden Ärzten als auch von denen, die das Video gesehen haben, abgegeben wurden. Die Korrelationen schwankten leicht, aber das war aufgrund der natürlichen Variation in den Standardbewertungsskalen zu erwarten, sagen die Forscher. „Als nächstes müssen wir noch einige weitere Softwareentwicklungen durchführen, um das Programm stärker zu automatisieren, und es muss mit größeren Kohorten validiert werden“, sagt Peterson.

Nach der Validierung für die Anwendung bei Blepharospasmus weist Peterson darauf hin, dass CERT für die Anwendung bei anderen Erkrankungen angepasst werden könnte, bei denen es zu abnormalen Bewegungen und Muskelkontraktionen im Gesicht kommt.

Weitere Forscher an der Studie waren Gwen C. Littlewort und Marian S. Bartlett von der University of California, San Diego, Antonella Macerollo vom University College London, Joel S. Perlmutter von der Washington University School of Medicine, HA Jinnah von der Emory University und Mark Hallett vom National Institute of Neurological Disorders and Stroke.

Die Arbeit und die beteiligten Forscher wurden durch Zuschüsse des gefördert Dystonie-Koalition, das Büro für Forschung zu seltenen Krankheiten am Nationales Zentrum zur Förderung translationaler Wissenschaften und der Nationales Institut für neurologische Störungen und Schlaganfall, der Bachmann-Strauss-Dystonie- und Parkinson-Stiftung, der Benign Essential Blepharospasm Research Foundation, der Kavli-Institut für Gehirn und Geist an der UCSD, dem National Institute of Mental Healthund der National Science Foundation.