Projektbeschreibung
Anwendung der evolutionären Psychiatrie auf die Depressionsforschung
Weltweit leiden Hunderte Millionen Menschen an Depression, einer psychischen Erkrankung, die wegen sozialer Stigmatisierung oder mangelnder Diagnostik noch stark unterschätzt wird. Wie weltweite Datenerhebungen zeigen, leben 80 % aller Menschen mit diagnostizierter Depression in Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen. Vor diesem Hintergrund befasst sich das EU-finanzierte Projekt DIVERGE mit dem Einfluss von Erb- und Umweltfaktoren auf die Krankheitsentstehung. Dabei soll aus der neuen Perspektive der evolutionären Psychiatrie untersucht werden, ob genetische Risikofaktoren eine Rolle spielen. Zudem wird DIVERGE das Zusammenwirken traumatischer Lebensereignisse und genetischer Anfälligkeit untersuchen, um neue Erkenntnisse zur Entstehung (Ätiologie) von Depression zu gewinnen.
Ziel
Depression affects 300 million people and represents one of the biggest challenges to human health to date. Of the burden, 80% pertains to low- and middle-income countries. It is thus imperative to understand the global causes of depression to design effective targeted interventions. DIVERGE will build the first ancestrally diverse data resource for depression, generated from biobanks (N=1.8M) and new studies in Pakistan (N=20K) as well as sub-Saharan Africa (N=13K) with deep phenotyping and genotyping.
Differences in depression risk between populations have been shaped by the environment, demography and diverging evolutionary history. Using the novel perspective of evolutionary psychiatry, DIVERGE will comprehensively characterise the genetic architecture of depression and assess how it has been shaped by natural selection. Thereby, I will illuminate how heritability, environmental factors and their interplay affect disease development. I will develop a new method, trans-ethnic colocalization, to address the fundamental question whether genetic risk factors are transferable across populations. This is important to ensure that health benefits of precision medicine can be shared within and across populations.
In addition to the big picture approach, I aim to identify specific causes of the disorder. The diversity of the data together with the application of population-matched inheritance models will empower the discovery of novel genetic loci for depression. I will develop and apply cutting-edge methods, including trans-ethnic fine-mapping with functional annotations to uncover biological mechanisms underlying depression loci. Trauma, such as exposure to violence, is a strong risk factor for depression. DIVERGE will investigate the interplay between traumatic life events and genetic susceptibility which could help understand how mental illness differs across groups. These innovations will lead to a step change in our understanding of the aetiology of depression.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-STG
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