Vorhersage von depressiven und manischen Episoden bei bipolaren Störungen mithilfe von Stimmbiomarkern (SPEECHBIPO)

Bipolare Störung (BD) ist eine chronische und zyklische Erkrankung, die einen erheblichen Teil der Bevölkerung betrifft und weltweit mehr als 1 % ausmacht. Sie ist gekennzeichnet durch abwechselnde Episoden von gehobener Stimmung und Energie (Manie oder Hypomanie) und Episoden von verminderter Stimmung und Energie (Depression). Diese Stimmungsepisoden manifestieren sich als erhebliche Schwankungen des Energieniveaus und des Verhaltens, die im Laufe der Zeit wiederkehren und erhebliche soziale und berufliche Auswirkungen haben. Laut der Weltgesundheitsorganisation steht BD an vierter Stelle der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität.

Manische Episoden sind gekennzeichnet durch Hyperaktivität, gehobene Stimmung, Schlaflosigkeit, übersteigertes Selbstwertgefühl, expansives Sprechen und Verhalten und manchmal psychotische Symptome (wie Verfolgungswahn oder Halluzinationen). Im Gegensatz dazu sind depressive Episoden gekennzeichnet durch niedrige Energie, Traurigkeit, sozialen Rückzug, Hypersomnie oder Schlaflosigkeit und geringes Selbstwertgefühl, oft begleitet von Gewichtsverlust oder -zunahme und vermindertem oder gesteigertem Appetit. Die Risiken, die mit manischen, depressiven oder gemischten Episoden verbunden sind, sind zahlreich; insbesondere haben Menschen mit BD eine bis zu 20-mal höhere Suizidrate als die Allgemeinbevölkerung. Fast die Hälfte der Patienten mit BD wird mindestens einmal im Leben einen Suizidversuch unternehmen, und 15–20 % dieser Versuche sind tödlich.

BD ist mit einer deutlichen Verringerung der Lebensqualität verbunden, die oft größer ist als bei anderen Stimmungs- oder Angststörungen. Diese Abnahme der Lebensqualität korreliert stärker mit depressiven Symptomen als mit manischen oder hypomanen Symptomen. Darüber hinaus hängt eine schlechte Lebensqualität mit residualen depressiven Symptomen zusammen, die während der Remissionsperioden bestehen bleiben können, sowie mit der hohen Komorbidität der bipolaren Störung mit Angststörungen.

Die jährliche Rückfallrate liegt in den ersten zwei Jahren nach Beginn der Behandlung zwischen 40 % und 61 %. Diese hohe Rückfallhäufigkeit macht die Stabilisierung für Patienten mit BD besonders schwierig, mit einer Phase erheblicher Vulnerabilität nach jeder Episode. Die durchschnittliche Dauer des Krankenhausaufenthalts beträgt 58 Tage, bei ungefähr 850 € pro Tag, was zu direkten Krankenhauskosten im Zusammenhang mit Stimmungsstörungsrückfällen von etwa 3 Milliarden € pro Jahr führt. Laut dem französischen Rechnungshof entstehen für jeden Euro direkter Kosten zwei Euro indirekter Kosten im Zusammenhang mit Sozialleistungen und den negativen Auswirkungen auf die Beschäftigung. Hochgerechnet auf diese Zahlen werden die Kosten für Krankenhausaufenthalte aufgrund von Rückfällen bei BD in Europa auf 45 Milliarden € geschätzt.

Darüber hinaus beeinträchtigt jeder Rückfall oder jede erneute Krankenhauseinweisung die kognitive Funktion des Einzelnen irreversibel und trägt zur sozialen und beruflichen Desintegration bei. Staging-Modelle der Erkrankung basierend auf Neuroprogression wurden entwickelt, die die Anzahl der Rückfälle und den Grad der Funktionsbeeinträchtigung berücksichtigen. Diese Modelle sind jedoch noch nicht in der klinischen Praxis implementiert.

Die Prävention (hypo)manischer und depressiver Episoden durch frühzeitige Intervention ist daher sowohl auf individueller Ebene als auch als wichtiges Thema der öffentlichen Gesundheit eine zentrale Priorität.

Eine neue Forschungsrichtung hat sich bei Stimmungsstörungen entwickelt, die sich auf den digitalen Phänotyp konzentriert. Unter den neuen digitalen Biomarkern für Rückfälle scheint die Stimme ein vielversprechender Parameter zu sein. Mehrere Studien haben die Wirksamkeit der automatisierten Sprachanalyse unter Verwendung von maschinellen Lernmodellen zur Unterstützung der Diagnose psychiatrischer Störungen nachgewiesen. Bei bipolarer Störung hat sich gezeigt, dass die Erkrankung die stimmlichen und sprachlichen Merkmale der Patienten beeinflusst.

Die Hauptannahme der Studie ist daher, dass automatisierte Sprachanalyse und Lebensstildaten verwendet werden können, um ein Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, entweder einen Rückfall (manische, depressive oder gemischte Episode) oder den Übergang in einen Hochrisikozustand bei Patienten mit bipolarer Störung vorherzusagen.