Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Computational Neuroscience-based Interventions for OCD

Opis projektu

Spersonalizowane metody leczenia zaburzeń obsesyjno-kompulsyjnych

Zdrowie psychiczne stanowi coraz pilniejsze wyzwanie w zakresie zdrowia publicznego na całym świecie, a częstość występowania powszechnych zaburzeń, takich jak lęk i depresja, stale rośnie. Tradycyjne metody leczenia często nie uwzględniają indywidualnych różnic między chorymi. Zaburzenia obsesyjno-kompulsyjne wyraźnie uwidaczniają ten problem, ponieważ metody ich leczenia nie uległy zmianie od dziesięcioleci. Finansowany przez ERBN projekt CoNbI-OCD wykorzysta najnowsze osiągnięcia w dziedzinie neuronauki obliczeniowej i sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanych metod leczenia. Łącząc psychoterapię z narzędziami z zakresu neuronauki i generatywną sztuczną inteligencją, zespół opracuje zautomatyzowane oceny kliniczne i metody leczenia psychoterapeutycznego. Wykorzysta on neuroobrazowanie do obiektywnego pomiaru i leczenia obsesji oraz modyfikacji błędów neurokognitywnych za pomocą dostosowanych strategii. We współpracy z osobami mającymi osobiste doświadczenia z tą chorobą oraz specjalistami ds. zdrowia psychicznego w projekcie opracowane zostaną interwencje o znaczeniu klinicznym, łatwe do wdrożenia, które wzbogacą istniejące terapie.

Cel

Mental ill-health is one of the biggest challenges for today’s society. Mental disorders are widespread and pervasive, yet our traditional approach to treating patients is archaic, ignoring clinical heterogeneity and their neurobiological causes. Obsessive-Compulsive Disorder (OCD) is a paradigmatic case, where – despite its pervasiveness – many treatments have been discovered serendipitously, where the gold-standard treatments have not changed substantially for decades despite their modest effect sizes, and where highly diverse symptom profiles between patients often go unaccounted for.

CoNbI-OCD will capitalise on the recent advances in computational neuroscience and artificial intelligence to build novel, technologically-advanced, personalised, and mechanism-informed interventions for OCD. By infusing psychotherapy with cutting-edge neuroscience tools, computational modelling, and generative artificial intelligence, I will build new interventions that (i) deliver automated and safe clinical assessments and psychotherapeutic interventions using advanced generative AI, (ii) exploit our ability to decode thought content using neuroimaging tools to objectively measure and target (traditionally inaccessible) obsessions, and (iii) improve individual-specific neurocognitive biases using tailored cognitive and psychotherapeutic interventions. By closely collaborating with the lived experience community and mental health practitioners, I will build clinically relevant and easily transferable interventions to propel existing therapies forward.

This project addresses an urgent need and will bring OCD treatment to the 21st century, developing technologically cutting-edge and personalised interventions that can seamlessly augment the existing gold-standard treatments. CoNbI-OCD has thus the potential to transform how we treat OCD and can evoke a paradigm shift across all of mental health by spearheading disruptive, novel, and personalised treatment avenues.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-COG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Wkład UE netto
€ 1 999 903,00
Adres
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Niemcy
Region
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
€ 1 999 903,75

Beneficjenci (1)