Eine objektive Methode zur Erkennung von Schmerzen

US-Wissenschaftler haben mit Gehirnscans und maschinellem Lernen ein Verfahren entwickelt, mit dem sich ohne Selbstauskunft des Betroffenen feststellen lässt, ob dieser Schmerzen empfindet

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Wenn man eine Wunde bei einem Mitmenschen sieht oder dieser schreit und stöhnt, kann man schließen, dass dieser Schmerzen hat. Und wenn man dann nachfragt, kann der Betroffene dies bestätigen. Oft aber gebe es Schmerzen ohne eine sichtbare Wunde und wenn Menschen nicht sprechen können, weil sie beispielsweise bewusstlos sind, oder nicht verlässlich Auskunft geben wie können, wie dies bei Demenzkranken der Fall sein kann, könne man nicht wissen, ob diese Schmerzen haben, so Wissenschaftler von der Abteilung für Anästhesie an der Stanford University. Weil dies aber für Ärzte sehr wichtig wäre, haben sie eine Methode entwickelt, wie sie in ihrem Beitrag für das Open Access Magazin PLoS One schreiben, um aus Gehirnscans erkennen zu können, ob eine Person Schmerzen hat, ohne auf deren Selbstauskunft angewiesen zu sein.

Bislang sei man noch nicht erfolgreich gewesen, eine objektive, klinisch valide und physiologisch basierte Methode zur Messung von Schmerzen, die als subjektive Empfindung gelten, zu entwickeln. Verwendet wurden Blutdruck, Hautwiderstand oder EEG, doch die Trefferrate war mit diesen Biosignalen nicht sehr groß. Die Wissenschaftler haben nun funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) zusammen mit einem Programm zum maschinellen Lernen (Support Vector Machine) verwendet, nachdem Neurowissenschaftler zuvor damit mit großer Wahrscheinlichkeit bei Versuchspersonen, die nicht-schmerzhaften und schmerzhaften Hitzestimuli ausgesetzt wurden, vorhersagen konnten, ob diese, wie sie selbst berichtet haben, Schmerz empfunden haben oder nicht.

Um zu sehen, ob sich SVM mit fMRI-Bildern auch zur Erkennung von Schmerzen ohne Selbstberichte eignet, trainierten sie das Programm zunächst an Ganzgehirn-Scans von 8 Versuchspersonen, die wieder nichtschmerzhafte und schmerzhafte Hitzestimuli am Vorderarm mit einer Thermode erhielten. Anschließend wurde das derart trainierte Programm auf die Gehirnscans von 16 Versuchspersonen angewandt, deren Daten nicht zum Training benutzt worden waren.

Rot zeigt schmerzhaft an, blau nicht-schmerzhaft

Immerhin wurde mit dem Schmerzdetektor eine Trefferquote von bis zu 84 Prozent erreicht. Zur Erkennung trugen fünf, bei Schmerzen aktive Gehirnareale vom primären und sekundären somatosensorischen Kortex über den insularen und primären motorischen Kortex bis zum zingulären Kortex bei, die sich von den Arealen unterschieden, die aktiv sind, wenn eine Person nur Hitze spürt, aber keine Schmerzen empfindet. Interessant ist, dass Scans von einzelnen Regionen wesentlich ungenauer sind als Ganzgehirn-Scans, so dass man auch nicht wirklich von einem Schmerzzentrum sprechen kann, sondern nur von einem Netzwerk. Die Studie zeigt auch, dass Schmerzempfindung zwar subjektiv vielleicht unterschiedlich erfahren wird, aber das neuronale Aktivitätsmuster allgemein ist, weil die Erkennung von Schmerzen in einem Gehirn erlaubt, diese auch in einem anderen Gehirn zu entdecken. Allerdings ging es in diesem Versuch nur um die "objektive" Erkennung von akuten Schmerzen, ob die Methode auch chronische Schmerzen identifizieren kann, ist nicht bekannt. Unklar ist auch, wie die Wissenschaftler selbst sagen, ob sich wirkliche physische Schmerzen mit Gehirnscans von antizipierten oder vorgestellten Schmerzen oder von Schmerzempathie genau unterscheiden lassen.