Projektbeschreibung
Früherkennung und Behandlung von Behandlungsresistenzen in der Psychiatrie
Menschen mit schweren psychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie, bipolaren Störungen und klinischen Depressionen entwickeln häufig Resistenzen gegen medikamentöse Therapien. Selbst wenn die ersten Anzeichen einer Therapieresistenz erkannt werden, müssen die Betroffenen langwierige Verfahren durchlaufen, bevor die medizinischen Fachkräfte eine angemessene pharmazeutische Behandlung verschreiben können. Nun ist beabsichtigt, im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Psych-STRATA umfangreiche klinische, genetische und biologische Daten von Psychiatriepatientinnen und -patienten zu analysieren, um Kriterien für eine Früherkennung von Therapieresistenzen festzulegen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse werden Behandlungsstrategien für Betroffene mit einem Risiko auf Therapieresistenz vorgeschlagen. Zudem wird das Projekt Maschinenlernmodelle entwickeln, die das Therapieresistenzrisiko und das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagen können, um die Ärztinnen und Ärzte bei der Bereitstellung individuellerer Behandlungen zu unterstützen.
Ziel
A key problem in Mental Health is that up to one third of patients suffering from major mental disorders develop resistance against drug therapy. However, patients showing early signs of treatment resistance (TR) do not receive adequate early intensive pharmacological treatment but instead they undergo a stepwise trial-and-error treatment approach. This situation originates from three major knowledge and translation gaps: i.) we lack effective methods to identify individuals at risk for TR early in the disease process, ii.) we lack effective, personalized treatment strategies grounded in insights into the biological basis of TR, and iii.) we lack efficient processes to translate scientific insights about TR into clinical practice, primary care and treatment guidelines. It is the central goal of PSYCH-STRATA to bridge these gaps and pave the way for a shift towards a treatment decision-making process tailored for the individual at risk for TR. To that end, we aim to establish evidence-based criteria to make decisions of early intense treatment in individuals at risk for TR across the major psychiatric disorders of schizophrenia, bipolar disorder and major depression. PSYCH-STRATA will i.) dissect the biological basis of TR and establish criteria to enable early detection of individuals at risk for TR based on the integrated analysis of an unprecedented collection of genetic, biological, digital mental health, and clinical data. ii.) Moreover, we will determine effective treatment strategies of individuals at risk for TR early in the treatment process, based on pan-European clinical trials in SCZ, BD and MDD. These efforts will enable the establishment of novel multimodal machine learning models to predict TR risk and treatment response. Lastly, iii.) we will enable the translation of these findings into clinical practice by prototyping the integration of personalized treatment decision support and patient-oriented decision-making mental health boards.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
48149 MUENSTER
Deutschland
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Beteiligte (23)
48149 Muenster
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0450 Oslo
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
0313 Oslo
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40126 Bologna
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405 30 Goeteborg
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
3400 Hillerod
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Partner (4)
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