Wissenschaftliche Exzellenz trifft klinische Implementation
Wenn Prof. Dr. Silvana Markovska-Simoska und Dr. Aleksandar Tenev am 11. Dezember 2025 beim 14. Biomarker-Workshop in Zürich ihren Vortrag «Neurophysiological Recognition and Its Implementation in Clinical Practice» präsentieren, demonstrieren sie mehr als nur Forschungsergebnisse: Sie zeigen, wie objektive Biomarker-Diagnostik für Autismus von der Theorie zur klinischen Realität wird. Die Zusammenarbeit zwischen dem neurophysiologischen Labor der Mazedonischen Akademie der Wissenschaften in Skopje und der Gehirn- und Traumastiftung Graubünden exemplifiziert die permanente Synergie von Forschung und Praxis.
Konvergente Entdeckungen: Parallele Typologien bestätigen neurobiologische Realität
Die wissenschaftliche Validität neurophysiologischer Autismus-Subtypen wird durch eine bemerkenswerte Tatsache untermauert: Während Michael Linden und Jay Gunkelman in den USA seit den frühen 2000er Jahren systematisch QEEG-Muster bei Autismus untersuchten und sechs neurophysiologische Endophänotypen identifizierten, entwickelte Prof. Markovska-Simoska in ihrer klinischen Praxis in Skopje unabhängig eine nahezu deckungsgleiche Typologie.
Die sechs Autismus-Endophänotypen umfassen paroxysmale/epileptiforme Aktivität (35-70%, oft mit Sprachentwicklungsstörungen assoziiert), Mu-Rhythmus-Dysfunktion (70%, zentral für das Spiegelneuronensystem und soziale Kognition), High Beta/Beta-Spindeln (70%, manifestiert als sensorische Hypersensitivität, Impulsivität oder Zwanghaftigkeit je nach Lokalisation), Kohärenz-Dysregulation (70%, gestörte funktionelle Konnektivität zwischen Hirnregionen), hohe Delta-Aktivität (30%, assoziiert mit Aufmerksamkeitsproblemen) und Alpha-Anomalien (reduzierte Aktivität im Vergleich zu neurotypischen Kindern).
Markovska-Simoska entwickelte über 15 Jahre systematischer Hirnfunktionsanalyse Analysen in der BrainARC-Praxis in Skopje eine parallele Klassifikation, die sowohl Frequenzbandanalysen als auch moderne Komplexitätsmaße integriert. Diese unabhängige Konvergenz – mit verschiedenen Patientenpopulationen, unterschiedlichen EEG-Systemen und ohne initiale gegenseitige Kenntnis – ist wissenschaftlich hochbedeutsam: Sie demonstriert, dass diese Subtypen keine lokalen Artefakte sind, sondern universelle neurobiologische Realitäten widerspiegeln.
Tenev’s algorithmische Präzision: Machine Learning objektiviert klinische Beobachtungen
Dr. Aleksandar Tenev brachte die technologische Präzision, um klinische Subtypisierungen objektiv und reproduzierbar zu machen. Seine 2025 in Frontiers in Psychiatry publizierte Studie gemeinsam mit Markovska-Simoska und Andreas Müller analysierte 49 autistische und 39 neurotypische Kinder mittels fortgeschrittener Entropie- und Komplexitätsmaße. Die Ergebnisse waren eindeutig: Neurotypische Kinder zeigten erhöhte Alpha-Aktivität, während autistische Kinder kaum Alpha-Aktivität aufwiesen und stattdessen höhere Brain Rate und Spektralentropie zeigten. Bei Komplexitätsmaßen zeigten ASS-Kinder höhere Renyi- und Tsallis-Entropie aber niedrigere Lempel-Ziv-Komplexität.
Die parallel publizierte Studie in Brain Sciences demonstrierte die klinische Anwendbarkeit: Random Forest Modelle erreichten 97,7% Klassifikationsgenauigkeit. Besonders auffällig waren Unterschiede in okzipitalen, parietalen und temporalen Regionen – Areale der visuellen Verarbeitung, die als zuverlässige Neurofeedback-Ziele dienen können.
Bereits 2014 hatte Tenev in International Journal of Psychophysiology Machine-Learning-Techniken zur ADHS-Klassifikation entwickelt. Diese Pionierarbeit legte den Grundstein für die aktuellen Autismus-Klassifikationssysteme und demonstrierte, dass algorithmische Ansätze subjektive klinische Urteile übertreffen können.
Parallel zu klassischen Frequenzband- und Komplexitätsanalysen etabliert sich die EEG-Microstate-Analyse als vielversprechender komplementärer Ansatz. Microstates repräsentieren quasi-stabile EEG-Topographien von typischerweise 80-120 Millisekunden Dauer, die synchronisierte Aktivität großflächiger Hirnnetzwerke reflektieren und somit Gehirndynamik mit Sub-Sekunden-Auflösung erfassen. Das et al. publizierten 2022 in Frontiers in Psychiatry eine systematische Übersichtsarbeit, die konsistente Alterationen in Microstate-Parametern bei Autismus dokumentiert. Wei et al. bestätigten 2025 durch eine umfassende Meta-Analyse signifikante Unterschiede zwischen autistischen und neurotypischen Personen, wobei insbesondere Microstate C – assoziiert mit dem Salience Network – konsistent reduzierte Frequenz und zeitliche Abdeckung bei Autismus zeigte. Takarae et al. demonstrierten 2022 in Developmental Science, dass die Dauer von Microstate C positiv mit dem Alter bei neurotypischen Kindern korreliert, diese Entwicklungstrajektorie jedoch bei autistischen Kindern fehlt. Diese Methodik wird zunehmend in die multimodale Biomarker-Integration einbezogen, da sie funktionelle Konnektivität mit höherer zeitlicher Auflösung erfasst als fMRI und somit komplementäre Informationen zu traditionellen EEG-Analysen liefert.
Permanente Synergie: Der Forschungs-Praxis-Zyklus
Die Zusammenarbeit zwischen Skopje und der GTSG ist ein kontinuierlicher Zyklus: Markovska-Simoska wendet in ihrer BrainARC-Skopje Praxis aktuelle Forschungserkenntnisse an, während klinische Beobachtungen neue Forschungsfragen generieren. Tenev entwickelt algorithmische Werkzeuge, die klinische Beobachtungen in objektive Biomarker übersetzen. Die GTSG fungiert als Katalysator durch Bereitstellung der HBI-Referenzdatenbank, finanzielle Forschungsunterstützung und Organisation internationaler Workshops.
Ein konkretes Beispiel: Beobachtet Markovska-Simoska ein EEG-Muster bei autistischen Kindern, entwickelt Tenev Algorithmen zur objektiven Quantifizierung. Diese werden an der Kohorte validiert, in peer-reviewed Journals publiziert, und fließen zurück in die klinische Praxis – nicht nur in Skopje, sondern über GTSG-Netzwerke weltweit.
Der entscheidende Durchbruch: Autismus-Biomarker in der HBImed-Datenbank
Die HBImed-Referenzdatenbank wird in Kürze über dedizierte Autismus-Biomarker-Module verfügen – eine Entwicklung, die im Wesentlichen von der GTSG mitgesteuert wird. Dies markiert den Übergang von Forschungsprojekten zu einem weltweit standardisierten Diagnostikinstrument.
Die neuen Module umfassen: Automatisierte Subtyp-Identifikation basierend auf Tenev’s Machine-Learning-Modellen (epileptiforme Aktivität, Mu-Rhythmus, Beta-Spindeln, Kohärenz-Anomalien, Delta-Exzesse, Alpha-Anomalien); Quantitative Entropie- und Komplexitätsanalysen aller validierten Maße mit Normvergleich; Visuelle Verarbeitungs-Signaturen durch spezielle okzipital-parietal-temporale Analysen; Konnektivitäts-Mapping von Hyper- und Hypoconnectivity-Mustern; Neurofeedback-Protokoll-Empfehlungen basierend auf identifizierten Subtypen.
Kliniker weltweit – ob in Zürich, Los Angeles oder Tokio – können dann dieselben objektiven, wissenschaftlich validierten Analysen durchführen, die Markovska-Simoska in Skopje entwickelt hat. Die GTSG koordiniert zwischen HBI-Datenbank-Entwicklung, Skopje-Forschern und klinischer Implementierung.
Die GTSG als Implementierungs-Katalysator
Der entscheidende Unterschied zwischen Forschung, die in Journals verstaubt, und Erkenntnissen, die Patientenleben verbessern, ist systematische Implementation. Als gemeinnützige Stiftung übersetzt die GTSG neurobiologische Forschung in klinisch wirksame Interventionen. Die BrainARC-Netzwerke fungieren als Implementations-Plattformen für wissenschaftlich validierte Methoden.
Der jährliche Biomarker-Workshop – 2025 zum 14. Mal – ist weit mehr als eine Konferenz: Er ist ein Ort des Wissenstransfers, wo Spitzenforscher ihre Erkenntnisse direkt an praktizierende Kliniker weitergeben. Die 80 Präsenz-Teilnehmer und internationalen Online-Zuschauer tragen die Erkenntnisse in ihre Praxen, wodurch ein globales Netzwerk entsteht, das objektive Biomarker-Diagnostik als klinischen Standard praktiziert.
Wissenschaftliche Validität durch unabhängige Replikation
Die unabhängige Replikation ist der Goldstandard wissenschaftlicher Validität. Die Theta/Beta-Ratio bei ADHS ist ein warnendes Beispiel: Meta-Analysen zeigten eine negative Korrelation (r = -0,97) zwischen Publikationsjahr und Effektstärke – ein Zeichen für Publikationsbias.
Die Autismus-Subtypisierung steht auf solideren Fundamenten: Die Tatsache, dass Linden/Gunkelman und Markovska-Simoska unabhängig sehr ähnliche Typologien entwickelten, ist starke Evidenz für deren Validität. Tenev’s algorithmische Validierung (97,7% Genauigkeit) fügt eine weitere Evidenzschicht hinzu: Wenn Machine-Learning ausschließlich auf objektiven EEG-Metriken basierend zwischen autistischen und neurotypischen Kindern unterscheiden kann, sind dies robuste, quantifizierbare neurophysiologische Unterschiede.
Skopje als internationales Forschungszentrum
Für ein Land mit 2 Millionen Einwohnern ist Skopje’s internationale Sichtbarkeit bemerkenswert. Die Erklärung: Interdisziplinäre Exzellenz (Markovska-Simoska’s klinische Expertise trifft Tenev’s algorithmische Kompetenz); Institutionelle Unterstützung durch die Akademie und EU COST Actions; 15-jährige klinische Datenbasis in der BrainARC-Praxis; Internationale Kollaborationen mit der GTSG und Zugang zur HBI-Datenbank; Strategische Publikationskultur in high-impact Journals wie Frontiers in Psychiatry und Brain Sciences.
Fazit: Die Zukunft beginnt jetzt
Die Zusammenarbeit zwischen Skopje und der GTSG exemplifiziert, wie internationale Netzwerke, interdisziplinäre Expertise und Forschungs-Praxis-Synergie Autismus-Diagnostik transformieren. Die kommende HBImed-Integration – mitgesteuert von der GTSG und basierend auf Markovska-Simoska’s und Tenev’s Forschung – übersetzt jahrzehntelange Arbeit in ein global verfügbares Werkzeug.
Der 14. Biomarker-Workshop markiert einen Meilenstein: Die Konvergenz unabhängig entwickelter Typologien, algorithmische Validierung und klinische Implementation demonstrieren, dass objektive, neurobiologisch fundierte Autismus-Diagnostik keine Zukunftsmusik ist. Sie findet bereits statt – in Skopje, in BrainARC-Praxen der Schweiz, in Forschungslabors weltweit. Die HBImed-Integration demokratisiert diese Vision. Die GTSG verbindet als strategischer Katalysator wissenschaftliche Exzellenz mit klinischer Implementierung.
Die Botschaft ist klar: Die Zukunft der Autismus-Diagnostik ist objektiv, personalisiert und wissenschaftlich fundiert. Und diese Zukunft beginnt jetzt.
Biomarker Workshop 2025: Neurophysiological Recognition and Implementation
11. Dezember 2025 | Paulus Akademie, Zürich | Hybrid-Format
Erleben Sie die Präsentation von Prof. Dr. Silvana Markovska-Simoska und Dr. Aleksandar Tenev zur Implementierung objektiver neurophysiologischer Biomarker in die klinische Praxis.
Anmeldung: https://gtsg.ch/de/biomarker-workshop-2025-2/
GTSG – Gehirn- und Traumastiftung Graubünden
Schulstrasse 1, 7302 Landquart | Tel: 081 322 2828