Wozu braucht man Biomarker?

Psychologen verlassen sich auf die Psychometrie um Persönlichkeit, Pathologie, Motivation und Lernstörungen zu beurteilen. Aber trotz eingebauter Lügenskalen, Split-Half Designs und einer Vielzahl anderer statistischer Manipulationen bestehen psychometrische Messungen immer noch aus Verhaltens-Daten, die von der Person selbst oder anderen beurteilt und berichtet werden.

Die fünfte, überarbeitete Ausgabe von „The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders“ (DSM-V) war am Anfang darauf ausgerichtet, mentale  Störungen nach  biologischen Markern zu klassifizieren. Die verhaltene Reaktion des Praxisfeldes und derzeit noch allzuviele Unklarheiten, veranlasste die Macher den Biomarker-Ansatz für die 6. Revision zu verschieben. Der neue Ansatz geht davon aus, dass psychiatrische Diagnosen nicht allein aus dem beobachtbaren Verhalten gestellt werden, sondern auch aus dem Wissen, welches Hirnsystem beeinträchtigt ist. Dass der Biomarker-Ansatz sich durchsetzen wird, ist so gut wie sicher, denn daraus entsteht Objektivität und Nachvollziehbarkeit. HBImed hat bereits, wie tausende anderer Forscher, intensiv auf diesem Feld geforscht und sowohl Parameter des quantitativen Elektroenzephalogramms (QEEG) und Komponenten der evozierten Potenziale (Event-Related Potentials – ERPs) als diskriminationstaugliche Biomarker bei verschiedenen mentalen Störungen definieren können.

Neuere Forschung zeigt, dass gewisse Dysfunktionen, wie z.B. ADHS, Schizophrenie, Zwangsstörungen, Depression, spezifische Lernstörungen und andere mit spezifischen Mustern der spontanen und evozierten elektrischen Potenziale, die über mehrere Oberflächenelektroden an der Kopfhaut aufgenommen werden, assoziiert sind und dass diese spontanen und besonders die evozierten elektrischen Potenziale zuverlässige Marker der Gehirnfunktion und -Dysfunktion darstellen.

Messwerte der spontanen und evozierten elektrischen Potenziale können mit Daten aus einer normativen Datenbank verglichen werden (z.B. die Human Brain Index Reference Database (HBIRD)). Durch Vergleich der Daten mittels parametrischer statistischer Verfahren können die Unterschiede der Patienten zu deren entsprechender alters-angepasster Referenzgruppe berechnet werden. Diese Computeranalyse dient dann als wertvolles Hilfsmittel um die Diagnose zu stellen, die Therapie zu planen und damit eine personalisierte Medizin zu ermöglichen.

Für weitere Informationen zu QEEG, mit einem speziellen Fokus auf ADHS, hier zwei kurze Einführungen:

• Andreas Müller: ADHD-Biomarker zur Diagnose und Behandlung
• Prof. Juri Kropotov: New tools for diagnosis and modulation of brain dysfunction.

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