Die Arbeitsgruppe “Precision Psychiatry” forscht an der Schnittstelle von Neurowissenschaften, maschinellem Lernen und klinischer Psychiatrie. Unser Ziel ist es, psychische Erkrankungen besser zu verstehen und datenbasierte Werkzeuge für die personalisierte Diagnostik und Therapie zu entwickeln.

Ein Schwerpunkt liegt auf der prädiktiven Modellierung klinischer Verläufe. Hier entwickeln wir maschinelle Lernverfahren, um z. B. Rückfälle oder Therapieansprechen bei Depression verlässlich vorherzusagen – mit dem Ziel, datenbasierte Modelle in die klinische Anwendung zu bringen. Im Bereich Neuroimaging und Biomarker untersuchen wir mit struktureller und funktioneller MRT neuronale Muster psychischer Erkrankungen. Besonderes Interesse gilt Konnektom-basierten Verfahren, mit denen wir Veränderungen auf Netzwerkebene erfassen und deren Zusammenhang mit Verhalten und Symptomen analysieren. Darüber hinaus arbeiten wir an formalen Modellen psychischer Störungen im Sinne der Computational Psychiatry. Wir verstehen mentale Erkrankungen als dynamische Systeme und nutzen Ansätze aus der Computational Neuroscience, um theoretisch fundierte Erklärungsmodelle zu entwickeln. Unsere methodische Arbeit wird ergänzt durch die Entwicklung offener Forschungssoftware, die reproduzierbare und transparente Analysen unterstützt und unsere Ansätze für die wissenschaftliche Gemeinschaft zugänglich macht.

Leitung: Dr. rer. nat. Nils R. Winter