Musteranalyse randomisierter Ziffernfolgen: eine Pilotstudie bei Patienten mit M. Parkinson

Hintergrund: Beim Generieren von Zufallszahlen soll ein Proband die Zahlen z.B. von 1 bis 6 in möglichst regelloser Abfolge nennen. Dies ist eine etablierte neuropsychologische Untersuchungsmethode zur Erfassung exekutiver Funktionen und des Arbeitsgedächtnisses. Bislang wurden diese Zahlenreihen anhand von Indices bewertet, welche die Verteilung einzelner Zahlen in der generierten Zahlenfolge beschreiben.

Fragestellung: Ausgehend von der Beobachtung, dass exekutive Funktionsstörungen und Störungen des Arbeitsgedächtnisses bei der Manipulation komplexer Inhalte bei Parkinsonpatienten häufiger gestört sind, vermuten wir, dass eine Analyse individueller Muster in einer Zahlenreihe eine starke Bevorzugung weniger Muster bei den Patienten zeigen wird.

Methoden: In einem neuen methodischen Ansatz untersuchen wir die Zahlenfolgen hinsichtlich ihrer Muster, indem für jedes Individuum unter Berücksichtigung von Modifikationen berechnet wird, wie stark bestimmte Muster in einer Zufallsfolge vertreten sind. Mit der Damerau- Levenshtein-Distanz (DLD) lässt sich der Unterschied zwischen zwei Zufallsfolgen bezüglich der minimalen Anzahl an notwendigen Editieroperationen (Einfügen, Löschen, Vertauschen und Ersetzen) beschreiben. Für jede vierstellige Ziffernfolge (Muster) wird an jeder Stelle der Zufallsfolge die DLD zum korrespondierenden Teil der Zufallsfolge berechnet und die Distanzen aufsummiert. Der resultierende Index beschreibt die Übereinstimmung eines Musters mit der generierten Zahlenfolge. Es zeigen sich Muster mit hoher, mittlerer und geringer Übereinstimmung mit der generierten Zahlenfolge.

Ergebnisse: In einem Pilotprojekt ließen wir 8 Parkinsonpatienten und 15 gesunde Kontrollprobanden eine aus 66 Ziffern bestehende Zahlenreihe generieren. Konform mit der Ausgangshypothese zeigte sich bei den Parkinsonpatienten im Vergleich zu der Kontrollgruppe eine signifikant stärkere Schiefe in der Verteilung der 4er Muster. Dies lässt sich mathematisch als sehr starke Bevorzugung einiger weniger Muster interpretieren.

Ein Indexwert von 0,6 trennt Probanden von Patienten mit einer Sensitivität von 100% und einer Spezifität von 50% (Cohen-Kappa-Koeffizient 0,6).

Schlussfolgerung: Es handelt sich zwar um eine Pilotstudie mit einer kleinen Fallzahl, dennoch ermutigen diese ersten Ergebnisse, dass die Musteranalyse zufällig generierter Zahlenreihen eine vielversprechende Methode zur raschen Diagnostik kognitiver Störungen bei Parkinsonpatienten sein könnte.