Die frühzeitige Erkennung einer Krankheitsprogression bleibt bei Multipler Sklerose (MS) eine zentrale Herausforderung in der neurologischen Versorgung. Klinische Verschlechterungen entwickeln sich häufig schleichend und können zwischen regulären Kontrollterminen zunächst unbemerkt bleiben. Parallel gewinnen digitale Gesundheitsdaten und Wearables zunehmend an Bedeutung, um Veränderungen im Alltag kontinuierlich und objektiv zu erfassen.
Vor diesem Hintergrund untersuchte ein Forschungsteam der Johns Hopkins School of Medicine in Baltimore, USA, ob sich mithilfe von digitalen Aktivitätsmessungen frühe Veränderungen der Krankheitsaktivität bei MS abbilden lassen. Die prospektive Studie wurde in der Fachzeitschrift 'Neurology' veröffentlicht und von einem begleitenden Editorial eingeordnet.
Langzeitmessung kombinierte Aktivitätsdaten und MRT-Befunde
In die Untersuchung wurden 238 Patienten mit MS ab einem Alter von 40 Jahren eingeschlossen. Die Teilnehmer trugen über einen Zeitraum von drei Jahren alle drei Monate GT9X-Actigraph-Aktivitätssensoren am Handgelenk. Zusätzlich erfolgten ungefähr jährlich MRT-Untersuchungen des Gehirns.
Analysiert wurden unter anderem die gesamte körperliche Aktivität, tageszeitabhängige Aktivitätsmuster, Phasen körperlicher Inaktivität sowie zirkadiane Parameter. Als klinischer Endpunkt diente eine bestätigte Behinderungsprogression anhand des EDSS+-Scores. Die Auswertung berücksichtigte ausschließlich Aktivitätsdaten, die vor einer dokumentierten Progression erhoben worden waren.
Rückgang der Vormittagsaktivität mit Progression assoziiert
Während der mittleren Nachbeobachtungszeit von 2,9 Jahren entwickelten 120 Patienten eine EDSS+-bestätigte Progression. Insgesamt nahm die körperliche Aktivität im Verlauf durchschnittlich um 2,0 % pro Jahr ab.
Besonders relevant waren Veränderungen der Tagesaktivität zwischen 8 und 14 Uhr. Nahm die Aktivität in diesem Zeitraum im Verlauf ab, stieg auch das Risiko für eine spätere Behinderungsprogression. Die beschriebenen Hazard Ratios (HR) lagen je nach Zeitfenster zwischen 1,20 und 1,24 pro Standardabweichung der Aktivitätsabnahme.
Veränderungen spiegelten sich auch in MRT-Daten wider
Auch in den MRT-Analysen zeigten sich Zusammenhänge zwischen Aktivitätsmustern und neurodegenerativen Veränderungen. Eine Abnahme der morgendlichen Aktivität zwischen 8 und 10 Uhr war mit einem stärkeren Verlust des Gesamt-Hirnvolumens sowie des Volumens der tiefen grauen Substanz und des Thalamus assoziiert.
Zudem waren niedrigere Werte moderater bis intensiver körperlicher Aktivität mit geringeren Hirnvolumina verbunden. Ein Zusammenhang mit der EDSS+-Progression zeigte sich hierbei jedoch nicht.
Fazit: Wearables könnten subklinische Veränderungen erfassen
Die Forscher sehen in kontinuierlich erhobenen Aktivitätsmustern einen möglichen sensitiven und nicht invasiven Marker für frühe Krankheitsveränderungen bei MS. „Die frühzeitige Identifizierung von Patienten mit einem Risiko für eine Krankheitsprogression ist entscheidend, um langfristige Behinderungen zu reduzieren“, erklärte Studienleiterin Kathryn C. Fitzgerald in einer Stellungnahme. „Ein relativ kostengünstiges und leicht zugängliches Gerät am Handgelenk könnte uns helfen, frühe Veränderungen der Erkrankung zu erkennen.“
Im begleitenden Editorial diskutieren die Autoren die mögliche Rolle von Wearables bei der frühzeitigen Identifikation von Patienten mit erhöhtem Risiko für eine Krankheitsprogression.
