Parkinson-Früherkennung: Körpergeruch zeigt Muster in Studie mit 24 Personen
Veröffentlicht am: 01.10.2026 um 03:09 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Forscherinnen und Forscher von Fraunhofer IIS und der TU Dresden haben in einer Machbarkeitsstudie untersucht, ob sich Krankheiten anhand des menschlichen Körpergeruchs nicht-invasiv erkennen lassen.
Grundlage war die laserbasierte photoakustische Spektroskopie (LPAS), mit der die Forschenden Abstriche von Nase, Bauchnabel und Ohr auf flüchtige organische Verbindungen (VOCs) untersuchten. Die Ergebnisse wurden in Scientific Reports veröffentlicht und teilweise über das EU-Projekt SMELLODI gefördert.
Deutliche Unterschiede zwischen Probandengruppen
An der kontrollierten Studie unter Laborbedingungen nahmen 24 Personen teil, aufgeteilt in Gruppen von je sechs Gesunden sowie Personen mit Parkinson, COVID-19 und weiteren Erkrankungen.
Zwischen den Gruppen zeigten sich unterschiedliche VOC-Muster, wobei sich Nasenabstriche als besonders vielversprechend für die Unterscheidung erwiesen. Die Spektralmuster ließen sich grob gruppieren, allerdings überlappten einzelne Proben, was auf die Grenzen der bisherigen Datenbasis hinweist.
Ein weiteres Detail betrifft die zeitliche Stabilität solcher Muster: Drei zusätzliche Parkinson-Proben, die nach zwei Wochen entnommen wurden, lagen nahe am ursprünglich gemessenen Muster. Das liefert erste Hinweise darauf, dass die gemessenen Signaturen über einen gewissen Zeitraum konsistent bleiben könnten – ein Aspekt, der für eine mögliche spätere diagnostische Nutzung relevant wäre.
Technisch zeigte sich zudem, dass sich die Analyse potenziell vereinfachen lässt: Fünf ausgewählte Wellenlängen erzielten nahezu dieselbe Gruppentrennung wie die Analyse eines breiten Spektrums, während vier Wellenlängen dafür nicht ausreichten. Dies deutet darauf hin, dass künftige Messgeräte möglicherweise mit reduzierter Sensorik auskommen könnten.
Eine laserbasierte Analyse von Körperabstrichen zeigte in einer Machbarkeitsstudie mit 24 Personen unterschiedliche Muster bei Gesunden und Menschen mit Parkinson — ein erster Hinweis, kein Diagnosetest. Was das für die Früherkennung im Alter bedeutet und worauf Sie heute achten können, fasst dieser kostenlose Leitfaden zusammen. Kostenlosen Leitfaden zur Früherkennung anfordern
Kein Diagnosetest – und das ist der entscheidende Punkt
Trotz dieser Beobachtungen betonen die beteiligten Forschungseinrichtungen ausdrücklich, dass die Methode in ihrer jetzigen Form keinen Diagnosetest darstellt.
Ein zentraler Aspekt, der die Grenzen der aktuellen Studie verdeutlicht: Ein diagnostischer Klassifikator wurde nicht trainiert, und Werte für Sensitivität sowie Spezifität wurden nicht bestimmt. Das bedeutet, dass bislang keine belastbare Aussage darüber möglich ist, wie zuverlässig die Methode Erkrankte von Gesunden unterscheiden könnte oder wie hoch die Rate falsch-positiver beziehungsweise falsch-negativer Ergebnisse ausfiele. Solche Kennwerte sind jedoch Voraussetzung für jede Einordnung als klinisch nutzbares Diagnoseverfahren.
Die Studie versteht sich entsprechend als reiner Machbarkeitsnachweis. Für eine klinische Anwendung seien größere, altersangepasste Studien unter realen Bedingungen notwendig – mit deutlich mehr Probandinnen und Probanden, einer breiteren Krankheitsauswahl und einer systematischen Auswertung der diagnostischen Genauigkeit.
Bedeutung für die Früherkennung
Für ein Publikum, das sich mit Fragen der Gesundheit im Alter beschäftigt, ist der Ansatz dennoch von Interesse: Eine nicht-invasive Methode, die ohne Blutentnahme oder belastende Untersuchungen auskommt, könnte perspektivisch eine ergänzende Rolle bei der Früherkennung altersassoziierter Erkrankungen wie Parkinson spielen.
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Die aktuellen Daten – gewonnen aus den 24 Probanden des SMELLODI-Projekts – zeigen jedoch vor allem, dass die zugrunde liegende Technik grundsätzlich unterschiedliche Muster erfassen kann. Ob daraus ein verlässliches Diagnoseinstrument entsteht, hängt von den noch ausstehenden, umfangreicheren Untersuchungen ab, die Klassifikatoren trainieren und deren Treffsicherheit quantifizieren müssten.
