Laufendes Projekt

Phänotypisierung 2.0 für RLS-Patienten:

Digitalisierte Erfassung des klinischen Erscheinungsbildes beim Restless Legs Syndrom


Beim Restless Legs Syndrom (RLS) wird das Erkrankungsrisiko und der Verlauf der Erkrankung durch eine Vielzahl unterschiedlicher Faktoren mit individuell jeweils geringen Effekten beeinflusst. Dazu zählen sowohl eine genetische Veranlagung als auch nicht genetische Umweltfaktoren. Man spricht deshalb auch von einer multifaktoriellen Erkrankung. Für eine bessere Diagnostik und Behandlung sollten idealerweise alle diese Faktoren und ihr Zusammenwirken untersucht werden. Daher ist eine genaue Erfassung des individuellen Krankheitsbildes und Krankheitsverlaufs sehr wichtig. In der Forschung spricht man in diesem Zusammenhang von der Beschreibung des Phänotyps, also der Ausprägung der Erkrankung.

Ziel unseres von der RLS e.V. Deutsche Restless Legs Vereinigung geförderten Projekts ist es nun, eine einheitliche und möglichst detaillierte Erfassung des Phänotyps von RLS-Betroffenen zu etablieren („Phänotypisierung“). Diese soll neben klassischen Fragebögen zur Schwere des RLS, allgemeiner Lebensqualität, Schlafqualität, Ernährungsweise und weiteren Informationen auch eine Erfassung des Schlafverhaltens zuhause beinhalten. In der Schlafmedizin wird so etwas bereits unter Verwendung moderner Technologien („Wearables“ = tragbare Minicomputer, auch bekannt als „Smartwatch“) getestet. Im Rahmen des Projektes sollen weiterhin die Fragebögen digitalisiert werden, sodass die Eingabe von Daten für RLS-Betroffene und die Auswertung für Wissenschaftler vereinfacht. Zudem wird so eine einheitliche Datenerfassung in kooperierenden Kliniken und Forschungsinstituten möglich. Nur so kann die für aussagekräftige Studien notwendige Anzahl an Studienteilnehmern erreicht werden.

Mit diesem Projekt möchten wir zum einen eine Infrastruktur schaffen, die für eine einfach durchzuführende, aber trotzdem umfassende und sichere Datenerfassung bei Forschungsstudien zu RLS genutzt werden kann. Zum anderen erhoffen wir uns von den in diesem Pilotprojekt erzeugten Daten bereits einen weiteren Erkenntnisgewinn in Sachen Ursachenforschung des RLS.