BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsprojekt namens NeuroMotion-DIGIT will digitale Biomarker für neurologische Erkrankungen aus Smartwatch- und Smartphone-Daten entwickeln. Der Düsseldorfer Neurologe Dr. Lars Masanneck erhielt dafür auf der Neurowoche 2026 den NeuroTech-Innovationspreis 2026. Im Fokus steht das kontinuierliche Monitoring von Krankheitsverläufen – nicht nur Momentaufnahmen aus einzelnen Arztterminen. Die Teilnehmenden sollen dabei freiwillig auch historische Daten freigeben, die ihre Geräte bereits seit Monaten oder Jahren gespeichert haben.
Neurologische Erkrankungen wirken im Alltag oft weniger wie „Schalter“ und mehr wie schleichende Muster: Symptome nehmen über Wochen zu, schwanken über Tage und sind in der Arztpraxis dennoch nur als Momentaufnahme sichtbar. Genau dort setzt NeuroMotion-DIGIT an: Statt sich ausschließlich auf Termine mit Abständen von mehreren Monaten zu verlassen, sollen Smartwatch- und Smartphone-Daten kontinuierlich Einblicke liefern, die sonst schnell verloren gehen. Das Projekt ist zugleich ein Signal für einen Paradigmenwechsel in der Neurologie, weil digitale Messwerte künftig nicht nur Dokumentation liefern, sondern als Grundlage für digitale Biomarker dienen sollen.
Technisch betrachtet geht es zunächst um die Frage, wie sich aus Alltagsdaten verlässliche Hinweise auf krankheitsrelevante Veränderungen ableiten lassen. Smartwatches erfassen viele Parameter automatisch – etwa Schrittzahlen, Aktivitätsmuster und Schlaf. Doch solche Größen sind nur Rohmaterial: Wenn eine Uhr weniger Schritte registriert, muss das nicht zwingend auf eine Verschlechterung der Erkrankung hindeuten. Als mögliche Störfaktoren nennt der Ansatz etwa einen Infekt, einen Urlaub oder schlicht eine Phase, in der die Uhr seltener getragen wird. Deshalb wird die breite Datensammlung mit einer deutlich präziseren Bewegungsanalyse kombiniert, um Alltagsvariationen besser von echten Veränderungen im Gangbild oder in der Motorik abzugrenzen.
Ein weiterer Kernpunkt ist die Datenbasis selbst: Das Projekt will Patientinnen und Patienten eine freiwillige Spende ihrer digitalen Gesundheitsdaten ermöglichen – und zwar nicht nur für die Zeit „ab Studienbeginn“. Über eine App sollen Teilnehmende festlegen können, welche Daten aus welchen Zeiträumen für welche Forschungszwecke freigegeben werden. Laut Beschreibung erfolgt die Übermittlung an die Forschungsplattform pseudonymisiert, während über den Zugang zu den Forschungsdaten ein unabhängiges Gremium nach festgelegten Regeln entscheiden soll. In der Forschung ist das relevant, weil viele Studien typischerweise erst mit der Aufnahme neuer Teilnehmender starten; vorhandene Daten könnten dagegen auch Zeiträume vor einer Diagnose, einer Therapieumstellung oder einer Verschlechterung abdecken. Damit entsteht die Möglichkeit, Krankheitsverläufe zeitlich feiner zu rekonstruieren und Muster früher sichtbar zu machen, als es klassische klinische Untersuchungsintervalle erlauben.
Für die Validierung und den technischen Abgleich ist außerdem geplant, in einer ausgewählten Gruppe sogenannte Movement Suits einzusetzen. Diese mit Sensoren ausgestatteten Anzüge erfassen Bewegungen des gesamten Körpers und können damit beispielsweise Veränderungen des Gangbilds, des Gleichgewichts sowie der Arm- und Handfunktion detailliert dokumentieren. Genau diese hochauflösenden Messungen sollen anschließend mit den Daten gewöhnlicher Smartwatches verglichen werden: Ziel ist es herauszufinden, ob sich komplexe, krankheitsrelevante Bewegungsmuster aus „einfacheren“ Alltagsdaten ableiten lassen. Damit wird die Brücke zwischen Forschungslabor und Routine-Monitoring geschlagen – nicht als reines Anschauungsprojekt, sondern als potenziell skalierbarer Ansatz, bei dem ein großer Teil der Messkette in den Alltag der Menschen eingebettet ist.
Inhaltlich zielt NeuroMotion-DIGIT auf mehrere neurologische Krankheitsbilder, bei denen sich Symptome schleichend verändern oder im Tages- und Behandlungsverlauf schwanken. Genannt werden unter anderem Multiple Sklerose (mit möglichem Nachlassen der Gehfähigkeit), Myasthenia gravis (zunehmende Muskelschwäche im Tagesverlauf) sowie die chronisch inflammatorische demyelinisierende Polyneuropathie (mit schwankender Leistungsfähigkeit abhängig vom Behandlungszyklus). Für die Entwicklung digitaler Biomarker ist das wichtig, weil KI-gestützte Mustererkennung nur dann klinisch nutzbar wird, wenn sie robust gegenüber Alltagsrauschen ist und zudem mit nachvollziehbaren Bewegungs- oder Funktionssignalen korreliert. Langfristig sollen Verfahren der Künstlichen Intelligenz charakteristische Veränderungen erkennen und neue digitale Biomarker für die Neurologie ermöglichen.
Die Markt- und Industrieperspektive ist dabei eng mit der Award-Logik verknüpft: Der NeuroTech-Innovationspreis 2026 wurde an Dr. Lars Masanneck vergeben, der dafür an der Schnittstelle von KI-Technologien und translationale Anwendungen arbeitet. Der Preis wird zweijährlich vergeben und ist mit 50.000 EURO dotiert; er richtet sich an junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die unkonventionelle und kollaborative KI-Technologien entwickeln, um neurobiologische Grundlagenforschung in den patientenorientierten Klinikalltag zu übertragen. Für die Umsetzung eines solchen Vorhabens ist nicht nur die Modellarchitektur entscheidend, sondern auch die Datenstrategie: Sobald mehrere Datenquellen zusammenkommen (Smartwatch, Smartphone-App, pseudonymisierte Plattformdaten und optional Movement-Suit-Messungen), steigt die Bedeutung von sauberem Datenmanagement, belastbaren Trainings-/Validierungsprozessen und klaren Regeln für die Datennutzung. Genau diese Mischung aus klinischem Bedarf, messbarer Motorik und zielgerichteter Datenfreigabe macht den Ansatz für Kliniken und Entwickler interessant, weil er potenziell in bestehende Versorgungsroutinen integrierbar ist – ohne dass zwingend zusätzliche invasive Verfahren nötig wären.
Aus strategischer Sicht ist außerdem die Formulierung „nicht invasiv“ und „verhältnismäßig kostengünstig“ relevant, weil digitale Biomarker damit eher eine Ergänzung als ein Ersatz darstellen: Sie sollen die klassische Diagnostik und das etablierte Monitoring durch Blut- oder Liquormarker um Informationen erweitern, die in punktuellen Untersuchungen schnell entgehen. Entscheidend wird, wie gut die digitalen Signale in Studien gegen klinische Endpunkte abgesichert werden und wie zuverlässig sie individuelle Störfaktoren von echten Krankheitsdynamiken trennen. Wenn das gelingt, könnte ein kontinuierlicher Blick auf Bewegungs- und Aktivitätsprofile den entscheidenden Vorteil liefern: frühere Erkennung, engere Verlaufskontrolle und damit besser steuerbare Therapieentscheidungen – gestützt durch die Daten, die im Alltag ohnehin entstehen.
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