Berliner ForschungsInitiative für Diagnostik, Genetik und Externe Umwelteinflüsse der Schizophrenie (BRIDGE-S)

• Antragsteller: Professor Dr. Stephan Ripke
• Fachliche Zuordnung: Biologische Psychiatrie ; Molekulare Biologie und Physiologie von Nerven- und Gliazellen
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 445050869

Innerhalb der vergangenen Jahre wurden enorme Fortschritte in der Aufklärung der genetischen Architektur von Schizophrenie (SCZ) erzielt, die insbesondere durch moderne molekulargenetische Hochdurchsatzverfahren und internationale Kollaborationen im Bereich der psychiatrischen Genetik katalysiert wurden. Ebenso konnte die epidemiologische Forschung eine Reihe von Umweltfaktoren, die eng mit dem Risiko für SCZ assoziiert sind, identifizieren. Dennoch ist das Zusammenwirken von mehreren erworbenen Risikofaktoren und genetischer Vulnerabilität nach wie vor weitestgehend ungeklärt. Zudem verdichten sich die Hinweise, dass bestimmte Schutzfaktoren, insbesondere bei Hochrisiko-Individuen, Resilienz gegenüber psychiatrischen Erkrankungen vermitteln können. Bisher existieren jedoch nur wenige Studien, die mehr als einzelne Gene oder umweltbedingte Determinanten und deren Interaktion systematisch untersuchen. Dies ist vor allem durch einen Mangel an geeigneten Datenquellen bedingt, da SCZ-Patienten in Biobanken und anderen bevölkerungsbezogenen Kohorten unterrepräsentiert sind. Mittels einer zuvor etablierten, mehrstufigen Rekrutierungs- und modularen Phänotypisierungsstrategie streben wir an, eine neue Kohorte von mindestens 1.300 SCZ-Patienten und 1.300 Kontrollen zu rekrutieren. Die Datenerhebung umfasst genetische Informationen (genomweite “SNP-Daten”), eine umfangreiche kognitive- und klinische Evaluation, Fragebögen zu gesundheitsbezogenen Daten sowie robust replizierte Umweltfaktoren, die Risiko und Schutz im Zusammenhang mit SCZ vermitteln. Spezifische Forschungsziele umfassen: i) Beiträge zur Entdeckung häufig und selten auftretender genetischer Varianten, die mit SCZ assoziiert sind, ii) die Erforschung von Gen-Umwelt-Interaktionen unter Verwendung von univariaten und “poly-risk” Vorhersagemodellen iii) die Entwicklung eines integrativen Datenanalysemodells, welches Risiko- und Schutzfaktoren miteinander in Beziehung setzt (beispielsweise durch Strukturgleichungsmodellierung) iv) die Anwendung einer kürzlich entwickelten „pathway-based polygenic risk scoring” Methode zur Ableitung potentieller Gen-Umwelt-Konstellationen, die ätiologisch differenzierte Subtypen abbilden. Eine kombinierte Analyse genetischer, epidemiologischer und klinischer Daten in einer repräsentativen Stichprobe hat das Potenzial, wertvolle Erkenntnisse für die Prävention und Früherkennung von SCZ zu liefern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen