Koordinationsfonds

• Antragsteller: Professor Dr. Hendrik Schmidt
• Fachliche Zuordnung: Orthopädie, Unfallchirurgie, rekonstruktive Chirurgie
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 439742772

Die FOR 5177 verfolgt das Ziel, die Diagnostik chronischer Rückenschmerzen (cLBP) durch eine integrierte Betrachtung der „3Ms – Morphologie, Motion und Mechanics“ grundlegend zu verbessern. In der ersten Förderperiode konnten wir die unzureichende Validität konventioneller Diagnoseverfahren nachweisen und haben durch alltagsnahe Messungen der Rückenform und theoriebasierten, psychosozialen Prozessen sowie durch laborbasierte elektromyographische Analysen der Muskelaktivität neue funktionelle und morphologische Parameter identifiziert, die eine deutlich präzisere Unterscheidung zwischen asymptomatischen und cLBP-Probandinnen und -Probanden ermöglichen. Auffällig war, dass sich Unterschiede zwischen beiden Kollektiven nicht in der Lendenwirbelsäule, d.h. direkt an der angegebenen Schmerzlokalisation, sondern in benachbarten Segmenten, insbesondere in der thorakalen Wirbelsäule und im Becken, zeigten – eine Beobachtung, die durch unsere Tierstudien bestätigt wurde. Zudem erwies sich eine integrative alltagsbezogene Diagnostik, die klinische Befunde mit dynamischen Messdaten, MRT-Auswertungen und psychosozialen Erhebungen kombiniert, als deutlich überlegen. Während in der ersten Förderperiode auf Basis von Querschnittserhebungen funktionelle, psychologische und morphologische Parameter zur Unterscheidung zwischen asymptomatischen und cLBP-Probandinnen und -Probanden identifiziert wurden, zielt die zweite Förderperiode darauf ab, mithilfe longitudinaler Beobachtungsstudien am Menschen, im täglichen Leben, unter kontrollierten Bedingungen im Labor sowie in therapeutischer Behandlung, unter Zuhilfenahme von In-silico-Analysen und Tiermodellen jene frühen biomechanischen, neuromuskulären, morphologischen und psychosozialen Veränderungen zu erfassen, die zu Chronifizierungsprozessen beitragen. Ein zentrales Augenmerk liegt auf kompensatorischen Anpassungen angrenzender Regionen der Lendenwirbelsäule. Maschinelles Lernen dient dazu, diagnostische Marker, Muster sowie physiologische Referenz- und Schwellenwerte zu definieren und so die diagnostische Präzision weiter zu erhöhen. Schließlich werden multimodale Parameterkombinationen bestimmt, die subpopulation¬spezifisch zwischen asymptomatischen und cLBP-Probandinnen und -Probanden unterscheiden; diese Ergebnisse fließen in standardisierte Protokolle, die in weiteren Populationen validiert werden. Unsere übergeordnete Hypothese ist, dass sich frühe kompensatorische Veränderungen in angrenzenden Segmenten der Lendenwirbelsäule in Kombination mit spezifischen multimodalen Parametern als valide Prädiktoren für den Übergang von akutem zu chronischem Rückenschmerz eignen und mithilfe algorithmischer Integration eine Vorhersage der Chronifizierung mit hoher Genauigkeit ermöglichen. In sieben komplementären Teilprojekten legen wir die Grundlagen für eine belastbare, evidenzbasierte Diagnostik chronischer Rückenschmerzen und ebnen damit den Weg für individualisierte Therapie- und Präventionskonzepte.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5177: Die Dynamik der Wirbelsäule: Mechanik, Morphologie und Bewegung für eine umfassende Diagnose von Rückenschmerzen