Mechanismen-gestütztes maschinelles Lernen zur Verbesserung der personalisierten Behandlungsstrategie und Prävention von Medikamenten-nebenwirkungen bei Schizophrenie und Depression (MIND-MAPS)

• Antragsteller: Professor Dr. Dusan Hirjak; Professor Emanuel Schwarz, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Biologische Psychiatrie
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 572498871

Schizophrenie (SZ) und Depression (MDD) sind zusammen für 7,3 Millionen behinderungsbereinigte Lebensjahre (DALYs) verantwortlich, was 2,5 % der gesamten DALYs weltweit ausmacht, und verursachen in Europa jährlich Kosten in Höhe von über 212 Milliarden Euro, die sowohl Gesundheitsausgaben als auch Produktivitätsverluste umfassen. Eine komplexe Aufgabe in der klinischen Praxis besteht darin, das richtige Medikament zu finden, das schnell und wirksam hilft und wenige oder keine Nebenwirkungen hat. Die Wahl des richtigen Antipsychotikums und Antidepressivums für SSD- und MDD-Patienten erfordert eine umfassende Bewertung des Schweregrads der Symptome, der komorbiden somatischen Störungen und ihrer Behandlung sowie der bisherigen Behandlungsergebnisse. Um dies zu erreichen, wird MIND-MAPS eine hochinnovative Strategie zur Entwicklung, Validierung und Implementierung von Biomarkern umsetzen, die auf der Hypothese aufbaut, dass eine auf Prävention ausgerichtete Stratifizierung von der Integration der risiko- und behandlungsrelevanten Neurobiologie profitiert. Dieses interdisziplinäre Projekt hat drei Hauptziele: Erstens werden wir einen computergestützten Rahmen entwickeln, um neurobiologische Dimensionen im Zusammenhang mit der Behandlung mit Psychopharmaka (Antipsychotika und Antidepressiva) zu identifizieren. Zweitens werden wir die mit der Medikamentenaktivität assoziierten SZ und MDD-Signaturen extern validieren, und zwar im Hinblick auf (a) Behandlungsergebnisse und (b) die Identifizierung von Signaturen zur Anfälligkeit für Arzneimittelnebenwirkungen sowie die neurobiologische Charakterisierung von solchen Untergruppen. Drittens wird MIND-MAPS das umfangreiche Fachwissen über die klinische Umsetzung biologischer diagnostischer Klassifikatoren für die Entwicklung einer Implementierungsstrategie für die identifizierten Biomarker-Signaturen nutzen. Zu diesem Zweck werden wir ein multiparametrisches Testparadigma auf der Grundlage klinischer, bildgebender und genetischer Variablen für die Vorhersage des individuellen therapeutischen Ansprechens entwickeln und seine Akzeptanz und Durchführbarkeit an neu rekrutierten ~120 SSD- und ~120 MDD-Patienten in einer Längsschnittuntersuchung (3 Monate follow-up) testen. Mit diesem synergetischen Arbeitsprogramm wird MIND-MAPS die Grundlage für neurobiologisch fundierte klinische Instrumente zur Verbesserung der personalisierten Prävention und Versorgung von SZ und MDD Patienten bilden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen