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Innovative Bildgebungsinstrumente können biologische Signaturen für psychische Erkrankungen identifizieren

Ein neuartiges MRI-Instrument ermöglichte im Rahmen des IMAGEMEND-Projekts Aufschluss über biologische Marker, die für psychische Erkrankungen wie z. B. ADHS, bipolare Störungen und Schizophrenie charakteristisch sind.
Innovative Bildgebungsinstrumente können biologische Signaturen für psychische Erkrankungen identifizieren
Ungeachtet der umfassenden Anwendung zur Untersuchung geistiger Erkrankung und zum Ausschluss sonstiger somatischer Störungen (Läsionen, Tumore usw.) wird das Potenzial von Equipment im Bereich der Magnetresonanzbildgebung (MRI) in psychiatrischen Anstalten noch nicht vollständig ausgeschöpft. Laut der Partner des Projekts IMAGEMEND (IMAging GEnetics for MENtal Disorders) geht das Problem auf die Tatsache zurück, dass bei der Diagnose von Erkrankungen wie z. B. Schizophrenie (SZ), bipolaren Störungen (BS) und Aufmerksamkeitsdefizitsyndrom (ADHS) keine biologischen Readouts berücksichtigt werden.

„Es gibt keine Readouts von der MRI oder von sonstigen biologischen Modalitäten, die derzeit zur Unterstützung von (Differential-)Diagnose, Stadienbestimmung, Verlaufsvorhersage oder Therapieauswahl für psychiatrische Erkrankungen verwendet werden. Dies liegt vor allem in der inhärenten biologischen Komplexität dieser Erkrankungen begründet, die selbst wiederum in kleinen Effektgrößen von individuellen biologischen Markern und einer wesentlichen Überlappung prädiktiver Signaturen resultiert“, beobachtet Prof. Andreas Meyer-Lindenberg vom Zentralinstitut für Seelische Gesundheit in Deutschland.

Die Integration dieser biologischen Marker in prädiktive, reproduzierbare und robuste Algorithmen würde jedoch eine präzisere Diagnose ermöglichen. Es würde auch eine frühere, biologisch begründete Auswahl von Interventionen ermöglichen, die wiederum in verbesserten Patientenergebnissen resultierten. Laut Prof. Meyer-Lindenberg könnte die Erforschung solcher biologischen Charakteristika nicht nur das klinische Management von psychiatrischen Erkrankungen unterstützen, sondern letztlich auch bei einer Neudefinition dieser Erkrankungen helfen, die auf der zugrundeliegenden Biologie basiert. „Dies hätte erhebliche langfristige Auswirkungen auf Ansätze im Bereich der personalisierten Medizin und auf die Entwicklung neuer, wirksamerer Therapeutika“, erklärt Prof. Meyer-Lindenberg.

Um dies zu ermöglichen, erstellten die IMAGEMEND-Partner über vier Jahre eine der größten multimodalen Datenbanken zu psychiatrischen Erkrankungen. Hierbei wurden Daten von fast 13 000 Patienten zusammengestellt. Die Datenbank kombiniert Neurobildgebung, genetisches und Umweltrisiko sowie klinische Daten, um die fortschrittliche rechnergestützte Identifizierung diagnostischer und prädiktiver Signaturen zu ermöglichen.

„Das Projekt trug zu mehreren groß angelegten Analysen bei, die robuste Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen sowie zwischen Patienten und Kontrollgruppen zeigten. Eine zentrale Schlussfolgerung lautet jedoch, dass, während sich Schizophrenie-Patienten von gesunden Probanden aufgrund von strukturellen Veränderungen im Gehirn reproduzierbar unterscheiden, ein Mangel an Spezifität gegenüber verwandten Erkrankungen wie zum Beispiel bipolaren Störungen derzeit deren klinischen Nutzen eingeschränkt“, sagt Dr. Emanuel Schwarz, Mitkoordinator des IMAGEMEND-Projekts.

Abgesehen davon, sind diese strukturellen Veränderungen großflächig über das Gehirn verteilt, was auf globale strukturelle Hirnveränderungen anstelle regionaler, klar abgesteckter Auswirkungen hindeutet. Laut Dr. Schwarz hat dies wichtige Folgen für zukünftige Studien. Hier wird der Bedarf für Stratifizierungsansätze zur Identifizierung von Untergruppen mit ähnlichen und potenziell eher regional fokussierten Veränderungen der Hirnstruktur deutlich.

Abgesehen von einem besseren biologischen Verständnis von psychischen Erkrankungen hat IMAGEMEND auch zur Entwicklung einer neurobildgebungsbasierten therapeutischen Intervention beigetragen, die ein Echtzeit-fMRI-Instrument beinhaltet, das in eine konnektivitätsbasierte Neurofeedback-Analyse-Software integriert ist.

„Wir informieren derzeit die Wissenschaftsgemeinde über den Nutzen einer Verwendung struktureller MRI für die Diagnose von Schizophrenie. Wir hoffen, dass dies zu kollaborativen Maßnahmen führt, die wiederum in der Entwicklung biologisch basierter Diagnose- und Prognoseinstrumente resultieren“, sagt Prof. Meyer-Lindenberg.

Diese Instrumente könnten letztlich das klinische Management von psychiatrischen Erkrankungen dahingehend verändern, dass biologische Readouts berücksichtigt werden. Patienten hätten dann Zugang zu einer präziseren Diagnostik und angemesseneren Therapie, während das mehrmalige Ausprobieren von Arzneimitteln der Vergangenheit angehörte. Hierdurch gäbe es eine schnellere Remission und es könnte sogar die Chronizität verhindert werden. Personalisierte therapeutische Ansätze minimieren Nebenwirkungen in Verbindung mit der Behandlung, und die Identifizierung von Hochrisiko-Profilen vor einer Erkrankung würde präventive Maßnahmen vereinfachen.

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Fachgebiete

Life Sciences

Schlüsselwörter

IMAGEMEND, psychische Erkrankungen, MRI, fMRI, ADHS, bipolare Störung, Schizophrenie, Neurobildgebung, Prognose, biologische Readouts
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