Ein longitudinaler Datensatz zu physiologischen, hormonellen, metabolischen und selbstberichteten Menstruationsdaten

Warum Ihre Periode ein Fenster zur Gesundheit des gesamten Körpers ist

Die Rhythmen des Menstruationszyklus betreffen weit mehr als nur die Gebärmutter. Sie beeinflussen Schlaf, Stimmung, Stoffwechsel und sogar Herzfunktion. Dennoch stammen die meisten Erkenntnisse zur alltäglichen Menstruationsgesundheit aus kleinen Laborstudien oder aus Smartphone‑Apps, die Hormone nicht direkt messen. Dieser Artikel stellt einen neuen öffentlichen Datensatz namens mcPHASES vor, der Wearable‑Sensoren, Hormonmessungen und tägliche Symptombögen von Dutzenden junger Erwachsener über viele Monate zusammenführt. Er bietet einen seltenen, detaillierten Einblick darin, wie hormonelle Veränderungen im Alltag – nicht nur in der Klinik – durch den ganzen Körper wirken.

Den Alltag über viele Zyklen verfolgen

Die Forschenden luden 50 menstruierende Erwachsene aus dem Raum Toronto ein, an einer drei Monate dauernden Studie 2022 teilzunehmen; 20 davon kehrten 2024 für weitere drei Monate zurück. 42 Teilnehmende stimmten schließlich zu, ihre anonymisierten Daten öffentlich zu teilen. Im ersten Intervall trugen die Teilnehmenden rund um die Uhr eine Fitbit Sense‑Smartwatch und einen kontinuierlichen Glukosemonitor, führten jeden Morgen einen Urin‑Hormon‑Selbsttest durch und füllten ein kurzes Tagebuch zu Periode, Schmerzen, Stress, Schlaf und Aktivität aus. Im zweiten Intervall reduzierte das Team zur Entlastung den Aufwand, konzentrierte sich auf die Smartwatch und die Hormontests und machte das Tagebuch optional. Dieses Design erfasst sowohl kurzfristige Schwankungen innerhalb eines Zyklus als auch längerfristige Verschiebungen, wenn sich Lebensumstände über Jahre ändern.

Viele Körperdatenströme an einem Ort

Der resultierende mcPHASES‑Datensatz enthält 23 verknüpfte Tabellen. Eine enthält grundlegende Hintergründe wie Alter und Geschlechtsidentität. Eine andere sammelt tägliche Selbstberichte zu Symptomen und Menstruationszeitpunkt sowie Hormondaten, die von den Heimtests eingegeben wurden. Der Rest speichert hochfrequente Signale der Wearables: Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität, Schlafzeitpunkt und ‑qualität, Schritte, Aktivitätsintensität, Hauttemperatur am Handgelenk, Atemmuster im Schlaf, geschätzte Blutsauerstoffwerte, Stresswerte und mehr. Die kontinuierlichen Glukosedaten liefern minutengenaue Informationen über den Blutzuckerspiegel. Jeder Eintrag ist einer anonymen Teilnehmenden‑ID und einem „Tag im Studium“‑Zähler statt Kalenderdaten zugeordnet, um die Privatsphäre zu schützen und dennoch zeitliche Trends untersuchen zu können.

Rohdaten in Zyklusphasen überführen

Um diese überlappenden Datenströme verständlich zu machen, nutzten die Autor:innen die Geräteschätzungen der Fruchtbarkeitstage und des Menstruationsbeginns, um für jeden Zyklus vier grobe Phasen zu markieren: Menstruation, späte Follikelphase, Ovulation und Lutealphase. Sie verzichteten bewusst auf umfassende Bereinigung oder Lückenfüllung und ließen fehlende Daten stehen, damit andere Wissenschaftler:innen eigene Methoden testen können. Interne Gerätesoftware mag sich zwischen 2022 und 2024 verändert haben, doch die Kernmessungen bleiben vergleichbar. Indem die Tage als Prozentsatz der individuellen Zykluslänge ausgerichtet wurden, konnte das Team Hormonwerte und Sensorsignale über viele Zyklen mitteln und so zeigen, wie sich ein „typisches“ Muster entfaltet, trotz individueller Unterschiede.

Was die Körpermuster offenbaren

Als die Autor:innen die Hormonspiegel über einen normalisierten Zyklus darstellten, entsprachen die Verläufe den Lehrbuchmustern: ein scharfer Mitte‑Zyklus‑Anstieg des luteinisierenden Hormons, ein allmählicher Anstieg und Mitte‑Zyklus‑Peak von Östrogen sowie ein späterer Progesteronanstieg in der Lutealphase. Sie richteten dann den Blick auf zwei einfache Smartwatch‑Maße: nächtliche Hauttemperatur am Handgelenk und Ruheherzfrequenz. Beide zeigten in mehr als 190 vollständigen Zyklen klare, wiederkehrende Muster über die vier Phasen. Temperatur und Ruheherzfrequenz waren zu Beginn des Zyklus am niedrigsten, stiegen während des fruchtbaren Fensters an und erreichten in der Lutealphase einen Höhepunkt, bevor sie mit der Menstruation wieder fielen. Diese Trends zeigten sich in beiden Studienintervallen und bestätigen frühere Befunde, die Progesteron mit höherer Körpertemperatur und mit Veränderungen im Nervensystem in Verbindung bringen, die die Herzfrequenz beschleunigen.

Wie diese Ressource die Menstruationsforschung verändern kann

Für Nicht‑Fachleute ist die Kernbotschaft, dass der Menstruationszyklus nicht nur monatliches Blutungsgeschehen ist; er ist ein Ganzkörperrhythmus, der sich in feinen Veränderungen von Temperatur, Herzfrequenz und anderen Alltagsdaten nachverfolgen lässt. Der mcPHASES‑Datensatz bietet Forschenden eine offene, reichhaltig detaillierte Karte dieser Verbindungen, indem er Hormone, Wearables und gelebte Erfahrungsdaten über die Zeit kombiniert. Da die Daten öffentlich und relativ unaufbereitet sind, lassen sie sich nutzen, um bessere Vorhersagen für Periode und Fruchtbarkeit zu entwickeln, zu erforschen, warum manche Zyklen unregelmäßig oder schmerzhafter sind, und Menstruationsmuster als frühe Hinweise auf weitergehende Gesundheitsprobleme zu behandeln. Kurz: Diese Arbeit bereitet den Boden dafür, Menstruationsgesundheit als eine vitale Messgröße zu sehen, die mit der gleichen Sorgfalt überwacht werden kann wie Blutdruck oder Körpergewicht.

Zitation: Lin, G., Li, J.Y., Kalani, K. et al. A longitudinal dataset of physiological, hormonal, metabolic, and self-reported menstrual health data. Sci Data 13, 411 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06805-3

Schlüsselwörter: Menstruationszyklus, Wearable‑Sensoren, Hormonverfolgung, longitudinaler Datensatz, Menstruationsgesundheits‑Informatik