Neuronale und verhaltensbasierte Prädiktoren für Rückfälle in Depressionserkrankungen

• Antragsteller: Professor Dr. Henrik Walter
• Fachliche Zuordnung: Klinische Psychiatrie, Psychotherapie und Kinder- und Jugendspychiatrie ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2014 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 255342426

Das Ziele sind a) die Entwicklung von bildgebenden und verhaltensbasierten Methoden zur Vorhersage von frühzeitigen Rückfällen beim Absetzen antidepressiver Medikationen und b) die Untersuchung der neuronalen Effekte des Absetzens antidepressiver Medikationen nach Remission einer Depression. Längerfristig besteht die Hoffnung mit solchen Methoden existierende psychopathologische Zustandsbilder klinisch und therapeutisch relevant in Subgruppen unterteilen zu können.Gegenwärtige psychopharmakologische Behandlungsansätze führen letztendlich bei bis zu ca. 70% von Patienten zu einer Remission. Aufgrund der sehr hohen Rückfallrate (30-60% innerhalb von sechs Monaten) sehen Richtlinien oft eine lange Weiterführung der Medikation vor. Behandelnde Ärzte sowie ihre Patienten werden damit vor eine ähnlich schwierige Situation gestellt. Patienten setzen nämlich sehr oft selbständig Medikation ab; und die Richtlinien nehmen nur sehr wenig Rücksicht auf individuelle Faktoren. Indikatoren für sicheres Medikationsabsetzen wären von grossem klinischem Nutzen. Dadurch könnten Patienten mit hohem Rückfallrisiko erkannt werden, und eine Weiterführung der Medikation könnte ihnen auf der Basis von individuell validen Messungen empfohlen werden. Dies könnte die Therapiekonkordanz dadurch erhöhen, dass ein klarer Endpunkt der medikamentösen Therapie erkennbar wird. Wir beantragen Mittel für eine Studie von 76 Patienten, die unabhängig von der Studie nach Erreichen einer Remission antidepressive Medikamente absetzen wollen. Die Patienten würden über jeweils sechs Monate eng nachverfolgt. Es würden drei verschiedene auf bildgebenden und verhaltensanalytischen Methoden basierende Methoden getestet, wobei sowohl neue aus den berechnenden Neurowissenschaften als auch im Bereich der Therapieansprache bewährte Methoden benützt würden. Die Patienten werden zufällig in zwei Gruppen unterteilt. Patienten der Gruppe "1W2" werden unmittelbar vor, und 5-20 Halbwertszeiten nach dem Absetzen gescannt, während Patienten der Gruppe "12W" 5-20 Halbwertszeiten vor und unmittelbar vor dem Absetzen gescannt werden. Der erste Scan (alle Patienten sind noch mediziert) wird als der hauptsächliche Rückfallsprädiktor benutzt werden. Die Interaktion zwischen Gruppen und Scans wird benutzt werden, um den Effekt des Absetzens antidepressiver Medikation nach Remission zu untersuchen. Als subsidiäre Analyse werden wir auch die Veränderungen in den Scans 1 und 2 in der Gruppe "1W2" zur Vorhersage herbeiziehen. Wir werden in allen Fällen testen, ob die Vorhersagekraft derjenigen klinischer Korrelate überlegen ist.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Beteiligte Person: Professor Quentin Huys, Ph.D.