Schlafstörungen als Schlüsselindikator für psychische Erkrankungen bei Jugendlichen

LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Studie hebt die Bedeutung von Schlafstörungen als entscheidenden Faktor für die Vorhersage psychischer Erkrankungen bei Jugendlichen hervor.

Eine umfassende Analyse von Daten aus der Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) Studie, die über 11.000 jugendliche Teilnehmer umfasst, hat ergeben, dass Schlafstörungen der einflussreichste Prädiktor für zukünftige psychische Erkrankungen sein könnten. Diese Erkenntnis übertrifft die Vorhersagekraft von belastenden Kindheitserfahrungen und der familiären psychischen Gesundheitshistorie. Interessanterweise trugen neurobiologische Daten, wie sie durch bildgebende Verfahren gewonnen werden, nicht zur Verbesserung der Vorhersagekraft bei.

In den letzten Jahrzehnten hat die Medizin bedeutende Fortschritte bei der Behandlung und Heilung vieler ehemals tödlicher Krankheiten gemacht. Krankheiten wie Tuberkulose, Lungenentzündung und Polio sind dank medizinischer und pharmazeutischer Durchbrüche behandelbar oder nahezu ausgerottet. Diese Erfolge haben den Fokus auf medizinische Zustände verlagert, die weiterhin schwer zu behandeln sind, darunter auch psychische Erkrankungen.

Die Prävention psychischer Erkrankungen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Die frühzeitige Identifizierung von Risikopersonen könnte es ermöglichen, rechtzeitig Unterstützung zu bieten und langfristige Auswirkungen zu minimieren. Wissenschaftler suchen daher nach zuverlässigen Methoden, um vorherzusagen, wer am ehesten psychische Störungen entwickeln könnte.

In der neuen Studie entwickelten Elliot D. Hill und seine Kollegen maschinelle Lernmodelle, um das Risiko psychischer Erkrankungen auf Basis psychosozialer und neurobiologischer Daten vorherzusagen. Die Forscher nutzten Daten von über 11.000 Teilnehmern der ABCD-Studie, einem großen Längsschnittprojekt in den USA. Die Teilnehmer waren zwischen 9 und 15 Jahre alt und wurden ein bis drei Jahre nach der Aufnahme beobachtet.

Die Teilnehmer absolvierten verschiedene psychosoziale Bewertungen und unterzogen sich einer Magnetresonanztomographie (MRT). Die Forscher trainierten mehrere maschinelle Lernmodelle, um das zukünftige psychiatrische Risiko basierend auf den gesammelten Daten vorherzusagen. Ein Modell, das auf den aktuellen Symptomen der Teilnehmer basierte, war besonders genau darin, vorherzusagen, welche Jugendlichen innerhalb des folgenden Jahres in eine Hochrisikokategorie für psychiatrische Erkrankungen übergehen würden.

Ein weiteres Modell, das sich ausschließlich auf potenzielle zugrunde liegende Ursachen wie Schlafprobleme, familiäre Dynamiken und Widrigkeiten stützte, erzielte ebenfalls respektable Genauigkeit, selbst ohne Symptomdaten. Schlafstörungen erwiesen sich als der stärkste Prädiktor für ein erhöhtes psychiatrisches Risiko und übertrafen andere etablierte Faktoren wie belastende Kindheitserfahrungen und familiäre psychische Gesundheitshistorie. Die Hinzufügung von MRT-Daten verbesserte die Vorhersageleistung nicht.

Die Autoren der Studie schlussfolgern, dass KI-Modelle, die auf leicht zugänglichen psychosozialen Fragebögen basieren, effektiv zukünftige psychiatrische Risiken vorhersagen können und potenzielle Ziele für Interventionen aufzeigen. Dies ist ein vielversprechender Schritt in Richtung KI-basierter psychischer Gesundheitsscreenings für klinische Entscheidungshilfesysteme.

Die Studie erweitert das wissenschaftliche Verständnis von Risikofaktoren für psychische Gesundheit und wie frühzeitig Risiken eingeschätzt werden könnten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse auf statistischen Zusammenhängen basieren und keine Aussagen über Kausalität zulassen.

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