Präzisionspsychiatrie auf der Grundlage realer Daten
Psychische Störungen stellen eine der größten Herausforderungen für Europas öffentliche Gesundheit dar. Ungeachtet der damit verbundenen Gesundheitskosten sind die Fortschritte bei Behandlungen begrenzt, was insbesondere für Personen mit schweren und komplexen Erkrankungen gilt. Viele Patientinnen und Patienten haben nach wie vor mit komplexen Behandlungspfaden, schlechten Ergebnissen und eingeschränkter Lebensqualität zu kämpfen.
Wertvolle reale Daten nutzen
Ziel des EU-finanzierten Projekts REALMENT(öffnet in neuem Fenster) war es, diese Lücke zu schließen, indem das ungenutzte Potenzial von Daten aus der realen Welt ausgeschöpft wird, um wirksamere und personalisierte Behandlungsstrategien in der Psychiatrie zu unterstützen. Das Projektteam hat durch die Integration von elektronischen Gesundheitsakten, Gesundheitsregistern und Genomdaten aus Biobanken in ganz Europa ein einzigartiges Datenökosystem geschaffen. „Durch die länderübergreifende Kombination und Harmonisierung von Daten erfassen wir ein viel breiteres Spektrum an biologischen und umweltbezogenen Variationen. Somit können wir Vorhersagemodelle mit der für die Präzisionspsychiatrie erforderlichen Genauigkeit trainieren“, erklärt Projektkoordinator Ole Andreassen. Diese großangelegte Integration geht über traditionelle klinische Studien hinaus und ermöglicht es den Forschenden, die Behandlungsergebnisse in verschiedenen Bevölkerungsgruppen und unter realen Bedingungen zu analysieren.
Künstliche Intelligenz für Präzisionspsychiatrie
Das Konsortium setzte auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um innerhalb riesiger Datensätze Muster zu erkennen. Die Forschungsgruppe entwickelte anhand der Analyse bevölkerungsweiter Daten aus Kohorten, die nordische, baltische und andere europäische Bevölkerungen umfassen, Vorhersagemodelle, die in der Lage sind, das Ansprechen auf Behandlungen, Nebenwirkungen und Krankheitsverläufe zu erkennen. „Diese Modelle werden mithilfe realer Daten trainiert und anhand von Datensätzen aus klinischen Studien validiert, womit der Machbarkeitsbeweis angetreten wurde, dass unser Ansatz stärker personalisierte Behandlungsentscheidungen unterstützen kann“, betont Andreassen.
Genomische Erkenntnisse und Behandlungserfolg
Eine wichtige projekteigene Innovation ist die Integration genomischer Daten in die prädiktive Modellierung. Über großangelegte genomweite Assoziationsstudien hat die Forschungsgruppe genetische Varianten identifiziert, die mit dem Ansprechen auf die Behandlung und der Resistenz verknüpft sind. Die Entdeckung seltener Varianten bei Pharmakogenen wie CYP1A2(öffnet in neuem Fenster), die sich auf den Clozapin-Stoffwechsel auswirken, deutet beispielsweise auf potenzielle Wege hin, die bestimmen könnten, wie die Betroffenen auf antipsychotische Medikamente reagieren. Das Projektteam hat außerdem den Nutzen polygener Risikoscores(öffnet in neuem Fenster) bei der Vorhersage von Behandlungsverläufen demonstriert. „Unser Ziel ist die Präzisionspsychiatrie: Wir nutzen die einzigartige Biologie eines Menschen, um auf Anhieb die richtige Behandlung zu finden“, hebt Andreassen hervor. Die Projektergebnisse zeigen gemeinsame genetische Verbindungen zwischen psychischen und physischen Erkrankungen auf, womit eine ganzheitlichere Betrachtung der Patientengesundheit unterstützt wird. Daraus resultieren wichtige Auswirkungen auf den Umgang mit Multimorbiditäten und die Anpassung von Interventionen an das breitere biologische Profil einzelner Betroffener.
Von den Daten zur klinischen Anwendung
Um diese Fortschritte in die Praxis umzusetzen, entwickelte das Team von REALMENT eine klinische Managementplattform, die Vorhersagealgorithmen mit Patientendaten vereint. Diese Plattform unterstützt das Klinikpersonal bei der Bewertung von Behandlungsoptionen, der Vorhersage unerwünschter Wirkungen und der Überwachung der Patientenergebnisse im Zeitverlauf. Wichtig ist, dass die Projektarbeit überdies zu methodischen Fortschritten beigetragen hat, einschließlich Empfehlungen zur Definition von Behandlungsergebnissen anhand von Daten aus Praxis(öffnet in neuem Fenster) bei psychiatrischen Erkrankungen in ganz Europa. Zudem hat einer der Partner die pharmakogenetische Berichterstattung in einer nationalen Biobank eingeführt, wobei das Patientenfeedback zur Verbesserung der Kommunikation und Nutzbarkeit beigetragen hat. Mit Blick in die Zukunft werden weitere Anstrengungen unternommen, um Vorhersagemodelle weiterzuentwickeln und zu validieren, die Funktionen der Plattform zu erweitern und die behördlichen Zulassungsverfahren für die klinische Anwendung zu unterstützen. „Letztlich ist es unser Ziel, von der Verschreibung nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum wegzukommen und die Ärztinnen und Ärzte mit Instrumenten auszustatten, mit denen die richtige Behandlung für die richtige Person zur richtigen Zeit möglich wird“ betont Andreassen abschließend.
