ENIGMA goes functional – über die neurogenetische Risikoarchitektur mentaler (Dys)Funktionen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Susanne Erk; Professor Dr. Henrik Walter
• Fachliche Zuordnung: Biologische Psychiatrie
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 411081216

In den letzten Jahrzehnten hat sich das Feld der biologischen Psychiatrie durch die Einführung neuer Techniken wie der Genetik und des Neuroimaging weiterentwickelt. Der Versuch jedoch, spezifische Biomarker für die Diagnose psychischer Erkrankungen zu finden blieb nach wie vor vergeblich. Nicht zuletzt aus diesem Grund wurden die so genannten Research Domain Criteria (RDoC) entwickelt, mit deren Hilfe psychopathologische Phänomene als Dysregulation in ein oder mehreren voneinander unterscheidbaren neurokognitiven Domänen verstanden werden. Mithilfe des Imaging Genetics wiederum können so genannte intermediäre Phänotypen identifiziert werden, die durch genetische Variabilität bestimmt und mit dem Erkrankungsrisiko assoziiert sind. Durch die Entwicklung im Bereich der Hochdurchsatztechnologie in der Genetik und die wachsenden Samplegrößen konnten inzwischen zahlreiche genetische Varianten mit psychischen Erkrankungen assoziiert und deren Einfluss auf die Hirnfunktion in verschiedenen RDoC Domänen untersucht werden. Betrachtet man jedoch die zu erwartende Anzahl weiterer Assoziationsstudien und die daraus folgenden (sekundären) Imaging genetics Befunde, erscheint es sinnvoll und notwendig, genomweite Assoziation mit intermediären Phänotypen direkt zu untersuchen. Dies allerdings bedarf einer deutlich höheren Gruppengröße als üblicherweise in Imaging genetics Studien verwendet. Eine Möglichkeit die notwendige Gruppengröße zu erreichen, ist die Aggregierung vorhandener Daten. Diesen Ansatz hat das ENIGMA consortium bereits erfolgreich für strukturelle Bildgebungsdaten verfolgt. Wir beabsichtigen, diesen Ansatz auf funktionelle Daten zu erweitern und uns dabei zunächst auf drei funktionelle Tasks zu fokussieren, die bestimmten RDoC Domänen zugeordnet werden können und reliabel mit psychischen Erkrankungen assoziiert sind. Dabei sollen bereits existierende Auswerteroutinen aus dem ENIGMA-Verbund erweitert und um Tools, die speziell auf die Analyse von task-assoziierten funktionellen Daten zugeschnitten sind, ergänzt werden. Wir verfolgen dabei zwei Analysestrategien: (i) Datenreduktion mithilfe von ROI- und heritabilitätsbasierten Methoden sowie (ii) voxelweise Analysen, die eine umfassendere Exploration erlauben. Dieser Ansatz kann in der Folge problemlos auf weitere relevante RDoC-Domänen sowie Erkrankungen ausgeweitet werden. Darüber hinaus werden Methoden erarbeitet und Algorithmen für largescale Analysen von Imagingdaten erstellt, welche dann zur Nutzung über die ENIGMA webseite auch für Dritte verfügbar sind. Nicht zuletzt kann unser Ansatz dazu beitragen, Antworten auf die so genannte 'Replikationskrise' zu finden. Durch die Aufklärung der genetischen Einflüsse auf funktionelle Hirnmechanismen hoffen wir zum Verständnis mentaler Funktionen und Dysfunktionen beizutragen, mit dem langfristigen Ziel, erbliche Maße für Erkrankungsrisiko und Krankheitsbelastung zu finden, die eine präzisere und individuellere Diagnostik und Therapie erlauben.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen