DepressionOft sind mehrere Anläufe nötig, um bei psychischen Erkrankungen die passende Therapie zu finden. Das Start-up Deeppsy nutzt Algorithmen, um die Trefferquote zu erhöhen und so das Leiden der Betroffenen zu verkürzen.
Fiebermessen, Bluttests, Röntgenbilder, Bakterienkulturen – all das hilft, körperliche Leiden korrekt zu diagnostizieren und gezielt zu behandeln. Für psychische Erkrankungen dagegen fehlen messbare Indikatoren bisher weitgehend. «Psychische Erkrankungen werden mehr oder weniger nach dem Prinzip Trial and Error behandelt», sagt Sebastian Olbrich, Psychiater, Forschungsgruppenleiter an der Universität Zürich und Co-Gründer des Start-ups Deeppsy. Da sich Misserfolge meist nicht sofort zeigen – sondern beispielsweise bei Depressionen frühestens nach zwei Wochen –, verlängert jeder erfolglose Therapieversuch die Leidenszeit der Betroffenen.
Trefferquote dank Biomarkern verbessern
Hier setzt das Start-up Deeppsy an: Das internationale und interdisziplinäre Team will die Suche nach geeigneten Therapien mittels bestimmter Biomarker effizienter und damit schneller machen. Um erfolgversprechende Behandlungen zu identifizieren, verwendet Deeppsy Elektroenzephalogramme (EEG) und Elektrokardiogramme (EKG). «Diese sind schnell gemacht, nicht invasiv und haben prädiktiven Wert», erklärt Sebastian Olbrich. Für die Analyse nutzt Deeppsy Algorithmen, die in den gezackten Linien charakteristische Muster, sogenannte Marker, aufspüren.
Die EEG- und EKG-Marker geben Hinweise darauf, welche Therapien bei bestimmten Personengruppen gute Chancen haben, deren Leiden zu lindern. Sie können im konkreten Fall als Entscheidungshilfen dienen, um unter verschiedenen möglichen Medikamentenklassen zu wählen, oder auch abzuschätzen, ob etwa Transkranielle Magnetstimulation, Neurofeedback oder Verhaltenstherapie helfen könnten.
Forschung sichtbar machen
Alle Marker, die Deeppsy verwendet, stammen aus der Forschung und basieren auf wissenschaftlichen Publikationen. «Im Prinzip machen wir mit unserer Methode Resultate aus der Grundlagenforschung für die Praxis anwendbar», sagt Olbrich. Gegenwärtig verwendet das Start-up je fünf EEG- und EKG-Marker.
Ein solcher Marker, der sich aus dem EEG ablesen lässt, ist die sogenannte Vigilanz, ein Mass für Wachheit und deren Regulation. Von ihr lässt sich ableiten, ob jemand eher anregende oder dämpfende Medikamente braucht und daher – statistisch gesehen – auf bestimmte Medikamentenklassen besser ansprechen wird als auf andere. Ein EKG-Marker ist beispielsweise die Herzrate, ein Indikator für Stress.
Anwendung bei Depressionen
Als erste Erkrankung hat sich Deeppsy Depressionen vorgenommen. «Depressionen sind sehr häufig», begründet Olbrich die Wahl. «Rund zehn Prozent der Schweizer Bevölkerung erkrankt jährlich daran. Jeder fünfte ist mindestens einmal im Leben betroffen.» Zudem sind Depressionen die häufigste Ursache für Suizide.
Besonders schwer Betroffene brauchen rasch Hilfe. «Doch der erste Therapieversuch ist nur bei rund der Hälfte der Patientinnen und Patienten erfolgreich», weiss Olbrich. Diese Quote soll sich mit der Methode von Deeppsy um bis zu 20 Prozent verbessern lassen. Das haben Feasibility Trials der BrainClinics in Nimwegen, Niederlande, gezeigt, die ähnliche Marker verwenden. Sie arbeiten mit Olbrich und Deeppsy zusammen.
Ärztliche Diagnose bleibt
Doch wie läuft das Ganze konkret ab? «Auch mit der Deeppsy-Methode stellt stets ein Arzt oder eine Ärztin aufgrund klinischer Symptome und Befunde die Diagnose», betont Olbrich. Die EEGs und EKGs werden in der Regel in deren Praxen aufgenommen und anonymisiert auf die webbasierte Plattform von Deeppsy hochgeladen. Evidenzbasierte Algorithmen analysieren dann die Daten.
Die Resultate werden in einem Bericht dargestellt. Einerseits grafisch. Andererseits gibt es zu jedem Marker eine kurze Zusammenfassung: Darüber, was die EEGs und EKGs gezeigt haben, was das bedeutet und welche wissenschaftlich fundierten Therapieempfehlungen sich nach dem aktuellen Stand der Forschung daraus ableiten lassen. Die entsprechende Literatur ist ebenfalls aufgelistet. «Bevor der Report an die Ärztin oder den Arzt geht, durchläuft er noch einen visuellen Check, also eine Qualitätskontrolle durch einen Menschen», erklärt Mateo de Bardeci, Datenspezialist und zweiter Co-Gründer von Deeppsy.
Hirnwellen messen und so die richtige Behandlung bei Depressionen ermitteln, das ist das Ziel des Start-ups Deeppsy.
Aktuell befindet sich die Deeppsy-Methode auf dem Weg zur Zertifizierung als medizinische Anwendung. «Dabei geht es vor allem darum, zu zeigen, dass wir sauber arbeiten, richtig rechnen und die Methode mehr nützt als schadet», erklärt de Bardeci. Die Zertifizierung sollte bis Ende 2023 abgeschlossen sein. Dann will das Start-up seine Dienstleistung auf den Markt bringen.
«Ob das Deeppsy-Tool tatsächlich helfen kann, rascher passende Therapien einzuleiten, kann erst ein genaues Monitoring der Behandlungsergebnisse oder eine prospektive Studie zeigen», sagt Sebastian Olbrich. Dieser Meinung ist auch Erich Seifritz, Psychiater, Psychotherapeut und ärztlicher Direktor der Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik an der Psychiatrischen Universitätsklinik Zürich: «Die Probe aufs Exempel fehlt noch.» Doch grundsätzlich schätzt Seifritz den Ansatz von Deeppsy als «intelligent» und «sinnvoll» ein. Für bessere Diagnosen bei psychischen Leiden hätte er allerdings am liebsten nicht nur EEG- und EKG-Marker, sondern «einen ganzen Satz von verschiedenen Biomarkern».
Dass die Deeppsy-Methode auf Interesse stösst, zeichnet sich jetzt schon ab: Laut Sebastian Olbrich trudeln bereits erste Anfragen ein. Mit einem Psychiater läuft eine Art Testbetrieb. Und einige Kliniken haben Interesse am fertigen Produkt bekundet. Auch verschiedene Pharmaunternehmen liebäugeln mit einer Zusammenarbeit.
Ambitionierte Ziele
Zukünftig will das Deeppsy-Team, das neben Psychiater Sebastian Olbrich und Datenspezialist Mateo de Bardeci noch aus Softwarentwickler und Qualitätsmanager Enzo Altamiranda sowie zwei EEG- und EKG-Spezialisten besteht, das Angebot auf weitere Erkrankungen ausweiten. Etwa auf ADHS, Asperger-Syndrom oder Schizophrenie. Vor allem aber möchte das Start-up einen Algorithmus entwickeln, der selbst dazulernt und dadurch immer besser wird. Dafür sind allerdings grosse Datensätze nötig. «Unsere Vision ist», sagt de Bardeci, «dass in Zukunft in der Psychiatrie, genauso wie bei körperlichen Erkrankungen, datenorientierte objektive Indikatoren für Therapieentscheidungen herangezogen werden können.»
Das Deeppsy-Gründerteam
Prof. Dr. med. Stefan Olbrich (links im Bild) ist Facharzt für Psychiatrie und Psychotherapie und Leiter des Zentrum für Depressionen, Angsterkrankungen und Psychotherapie an der Universitätsklinik Zürich sowie Forschungsgruppenleiter am Departement für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik an der Universität Zürich. Mateo de Bardeci (rechts) studierte Physik an der ETH Zürich und ist spezialisiert auf Neuroinformatik, Statistik und maschinelles Lernen.
