Neues Verständnis einer komplexen Krankheit
Die Multiple Sklerose (MS) galt lange Zeit als Erkrankung mit klar voneinander abgegrenzten Subtypen – etwa schubförmig-remittierend oder progredient. Doch eine internationale Studie unter Leitung des Universitätsklinikums Freiburg und der University of Oxford stellt dieses Dogma nun grundlegend infrage. Veröffentlicht am 20. August 2025 in Nature Medicine, zeigt die Untersuchung: MS ist kein starres Mosaik aus Subtypen, sondern ein kontinuierlicher Krankheitsprozess mit dynamischen Zustandsübergängen.
Künstliche Intelligenz als Schlüsselinstrument
Die Forscherinnen und Forscher nutzten ein KI-gestütztes Modell, um über 8.000 Patient*innen und mehr als 35.000 MRT-Aufnahmen aus mehreren internationalen Studienkohorten zu analysieren – darunter die NO.MS-Kohorte von Novartis, die Roche Ocrelizumab Kohorte und die MS PATHS Kohorte. Ergebnis der Analyse: Statt die Erkrankung in feste Schubladen zu stecken, lassen sich vier Dimensionen identifizieren, die den Krankheitsverlauf präziser beschreiben: körperliche Behinderung, Hirnschädigung, klinische Schübe und stille Entzündungsaktivität.
„Unsere Daten zeigen eindeutig, dass MS ein dynamischer Prozess ist und nicht durch Subtypen charakterisiert werden kann“, erklärt Prof. Dr. Heinz Wiendl, Ärztlicher Direktor der Klinik für Neurologie und Neurophysiologie des Universitätsklinikums Freiburg. „Wir können nun Zustände und Übergänge quantifizieren – das ist ein Paradigmenwechsel.“
Entzündungen als zentrale Weichensteller
Besonders bemerkenswert ist die Rolle der Entzündungen: Laut dem Modell gibt es keinen direkten Übergang in die schweren, irreversiblen Stadien der Krankheit ohne vorherige entzündliche Aktivität. Das bedeutet, dass selbst symptomfreie, „stille“ Entzündungen maßgeblich den weiteren Verlauf bestimmen. Frühzeitiges Erkennen und Behandeln dieser Aktivität könnte also entscheidend sein, um Behinderungen langfristig zu verhindern.
Konsequenzen für Diagnostik und Therapie
Die neuen Erkenntnisse könnten weitreichende Folgen für die klinische Praxis haben. Das bisherige Klassifikationssystem – das Patient*innen in Subtypen einteilt – beeinflusst bislang auch den Zugang zu bestimmten Medikamenten. Mit der neuen, zustandsbasierten Sichtweise könnten Therapien individueller, risikobasierter und früher eingesetzt werden.
„Statt Patienten in Kategorien zu pressen, sollten wir ihren aktuellen Zustand messen und diesen über die Zeit verfolgen“, betont Wiendl. Dies sei insbesondere für Patient*innen wichtig, deren Entzündungsaktivität klinisch noch nicht sichtbar ist, bei denen aber das Risiko einer Verschlechterung hoch ist.
Bedeutung über MS hinaus
Das von den Forscherteams entwickelte probabilistische Modell ist nicht nur für MS relevant. „Dieses Prinzip lässt sich auch auf andere komplexe Erkrankungen anwenden – von neurodegenerativen Erkrankungen bis hin zu Herz-Kreislauf-Leiden“, erläutert Prof. Dr. Lutz Hein, Dekan der Medizinischen Fakultät der Universität Freiburg. „Wir lösen uns von starren Kategorien und schaffen eine flexible, datengetriebene Grundlage für Diagnostik und Therapie.“
Nächste Schritte: Von der Theorie zur Praxis
Der nächste Meilenstein liegt in der klinischen Umsetzung. Prof. Dr. Peter Berlit, Generalsekretär der Deutschen Gesellschaft für Neurologie, unterstreicht: „Wir müssen diese individualisierten Risikoabschätzungen jetzt in die Versorgung integrieren und prospektive Daten sammeln.“ Ziel ist es, das Modell in Therapieentscheidungen, Patientenaufklärung und möglicherweise sogar in die Zulassungslogik neuer Medikamente einzubinden.
Ein Ausblick auf die Zukunft der Medizin
Die Arbeit des Forschungskonsortiums zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Medizin verändern kann. Die dynamische Klassifikation von MS eröffnet nicht nur neue Möglichkeiten für personalisierte Therapien, sondern könnte langfristig die Herangehensweise an viele chronische Krankheiten revolutionieren.