Sie „klingen“ gestresst!

LIH arbeitet mit LISER an der Identifizierung von stimmlichen Biomarkern für Stress zusammen

• Precision Health Abteilung
• Forschungseinheit für Eingehende Digitale Phänotypisierung

Dr. Guy Fagherazzi wird an FragMent teilnehmen, einem Projekt unter der Leitung von Dr. Camille Perchoux vom Luxemburger Institut für sozioökonomische Forschung (LISER), das darauf abzielt, das Ausmaß zu bewerten, in dem die räumliche und zeitliche Fragmentierung der Exposition gegenüber der Umwelt im täglichen Leben physiologischen und psychologischen Stress beeinflusst. In diesem Zusammenhang wird die Identifizierung und Analyse von Stimm-Biomarkern genutzt, um die Auswirkungen der städtischen Umwelt, der Exposition und der Aktivitätsmuster auf den Stress im täglichen Leben zu bewerten.

Stress stellt weltweit eine erhebliche Belastung dar: Zwei von drei Personen berichten über stressbedingte psychische Erkrankungen und eine von fünf Personen über Auswirkungen auf ihre körperliche Gesundheit. In der Tat ist Stress ein häufiger Risikofaktor für 75-90 % aller Krankheiten und trägt wesentlich zu psychischen Störungen, Autoimmun-, Infektions- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen und sogar zu einigen Krebsarten bei. Darüber hinaus erhöht Stress die Wahrscheinlichkeit, ungesunde Verhaltensweisen wie Rauchen, Alkohol- und Drogenmissbrauch, Bewegungsmangel und ungesunde Ernährung anzunehmen, was wiederum chronische Krankheiten begünstigt. Da die Prävalenz von Stress in den letzten zehn Jahren stark zugenommen hat, ist die Prävention zu einer wichtigen Priorität im Bereich der öffentlichen Gesundheit geworden. Das FragMent-Projekt zielt daher darauf ab, politische Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, die Exposition gegenüber umweltbedingten Stressfaktoren in den Außenbereichen des täglichen Lebens zu verringern.

Um die Auswirkungen der städtischen Umwelt, der Expositionsmuster und der Aktivitätsmuster auf den momentanen, täglichen und chronischen Stress zu bewerten, wird sich die Studie sowohl auf selbstberichtete psychologische Stressmessungen als auch auf physiologische Messungen auf der Grundlage von stimmlichen Biomarkern stützen. In diesem Zusammenhang wird das LIH Deep Digital Phenotyping Team unter der Leitung von Dr. Fagherazzi sein Fachwissen in diesem Bereich zur Verfügung stellen, um stimmliche Biomarker für die Stressüberwachung in der Allgemeinbevölkerung zu entwickeln. Die Studienteilnehmer werden gebeten, verschiedene Stimmaufnahmen zu machen, z. B. während sie einen vorgegebenen Text lesen, so lange wie möglich „aaaaah“ mit einem einzigen Atemzug sagen oder von 1 bis 20 zählen. Das DDP-Team wird die Aufnahmen anschließend verarbeiten und analysieren und Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um stimmliche Biomarker zu ermitteln, mit denen physiologischer Stress genau bewertet werden kann. Diese Biomarker werden auch an einer anderen Kohorte, nämlich den Teilnehmern der laufenden Colive Voice-Studie, extern validiert, um ihre Fähigkeit zur genauen Erkennung von Stress zu bestätigen.

Sich auf stimmliche Biomarker zu verlassen, ist eine nicht-invasive, schnelle und potenziell weniger verzerrte Methode zur Messung von Stress im Vergleich zu Fragebögen und könnte leicht in künftige digitale Instrumente zur Stressüberwachung integriert werden

», erklärt Dr. Fagherazzi, Direktor des LIH Department of Precision Health (DoPH) und Leiter der DDP-Einheit.

«Es ist bekannt, dass Stress stimmliche Symptome wie eine angespannte, müde, heisere, tiefe oder gebrochene Stimme sowie Husten und den so genannten Kloß im Hals beeinflussen kann. All dies sind nachweislich genaue Indikatoren für physiologischen und psychologischen Stress», fügt Dr. Perchoux hinzu. «Wir freuen uns daher, mit dem DDP-Team bei der Identifizierung neuartiger stimmlicher Biomarker zusammenzuarbeiten, da es über fundiertes Fachwissen auf diesem Gebiet und im Bereich des maschinellen Lernens verfügt», schließt sie.

Das FragMent-Projekt wird vom Europäischen Forschungsrat (ERC) mit einem Starting Grant gefördert. Weitere Informationen finden Sie auf der speziellen Website https://www.fragmentproject.eu/