Opis projektu
Spersonalizowana interwencja na potrzeby psychiatrii
Psychiatria pozostaje w tyle za wieloma dziedzinami medycyny, które wykorzystują biomarkery do wspomagania procesu diagnozowania i na potrzeby spersonalizowanego leczenia (medycyna precyzyjna). Zespół finansowanego ze środków UE projektu MENTALPRECISION umożliwi wykorzystanie medycyny precyzyjnej również w dziedzinie psychiatrii. Opracuje on zestaw opartych na zasadach narzędzi analitycznych nowej generacji do stratyfikacji zaburzeń psychicznych. W tym celu wykorzysta biomarkery pochodzące z neuroobrazowania w skali populacji oraz ilościowe miary zachowania pochodzące z cyfrowego fenotypowania przy użyciu smartfonów. W oparciu o próbki z neuroobrazowania pochodzące od dziesiątek tysięcy osób powstanie uniwersalna platforma, która pozwoli zrozumieć wspólne i odrębne mechanizmy zaburzeń umysłowych na poziomie jednostki. Będą one oparte na nowatorskiej metodologii „wykresów wzrostu mózgu”.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczenauki biologiczneneurobiologia
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznapsychiatria
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-COG - Consolidator GrantInstytucja przyjmująca
6525 GA Nijmegen
Niderlandy