Description du projet
Une intervention personnalisée pour la psychiatrie
La psychiatrie est à la traîne dans de nombreux domaines médicaux qui utilisent des biomarqueurs pour aider au diagnostic et au traitement personnalisé (médecine de précision). Le projet MENTALPRECISION, financé par l’UE, mettra la médecine de précision à portée de la psychiatrie. Il développera un ensemble d’outils d’analyse raisonnée de prochaine génération pour stratifier les troubles mentaux. Il entend y parvenir en utilisant des biomarqueurs dérivés de l’imagerie cérébrale à l’échelle de la population et des mesures quantitatives du comportement réalisées à partir du phénotypage numérique par smartphone. Une plateforme universelle destinée à comprendre les mécanismes communs et distincts des troubles mentaux — au niveau de la personne — sera créée sur la base d’échantillons d’imagerie cérébrale de dizaines de milliers de personnes. Ils reposeront sur une nouvelle méthodologie de «tableau de croissance cérébrale».
Objectif
In many areas of medicine, biomarkers have revolutionised diagnosis and personalised treatment allocation (‘precision medicine’). Psychiatry lags behind: disorders are still diagnosed by symptoms and no biomarkers have been found. However, addressing this is a formidable task because of a lack of analysis tools to understand the complex disruptions of mental disorders at multiple levels –from neurobiology to behaviour– and to tackle their extreme heterogeneity at every level.
My vision is to provide a set of principled, next generation analysis tools to stratify mental disorders on the basis of biomarkers derived from population-scale neuroimaging and quantitative measures of behaviour from smartphone-based digital phenotyping.
I will build generative models to chart variation in brain organisation across massive neuroimaging samples from more than 40,000 individuals based on ‘brain growth charting’ methodology I have pioneered. This will provide a universal platform to understand shared and distinct mechanisms of mental disorders at the level of the individual, simulate clinical brain states and test putative interventions using synthetic data.
I will develop innovative machine learning tools to: (1) learn latent dynamics of digital phenotyping measures; (2) parse the dynamic interplay between brain systems and the behaviours they underpin; (3) integrate complementary information from distinct data modalities and (4) stratify mental disorders in a way that cuts across diagnostic classifications and accommodates different mechanisms converging on the same symptoms.
These innovations will have far-reaching impact; here, I will showcase them by predicting trajectories of resilience and risk in major depression and bipolar disorder which are a leading cause of worldwide disease burden. This will bring precision medicine within reach for psychiatry allowing early, personalized intervention, preventative treatments and a better understanding of disorder entities.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
- sciences naturellessciences biologiquesneurobiologie
- sciences médicales et de la santémédecine cliniquepsychiatrie
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Programme(s)
Régime de financement
ERC-COG - Consolidator GrantInstitution d’accueil
6525 GA Nijmegen
Pays-Bas