Das Projekt “Systembiologie-gesteuertes maschinelles Lernen in der Pharmakogenomik zur Vorhersage der Nichtremission von Antidepressiva bei Depressionen im späten Lebensalter” ist eine internationale Forschungskooperation zwischen Prof. Dr. Dominik Heider und der University of Toronto (Prof. Dr. Daniel Müller), gefördert durch den DAAD.

Spät auftretende Depressionen (Late-Life Depression, LLD) sind eine der häufigsten psychischen Erkrankungen im höheren Alter (≥ 60 Jahre). Diese Form der Depression unterscheidet sich von früher auftretenden Depressionen durch eine stärkere Assoziation mit neurodegenerativen und cerebrovaskulären Erkrankungen, was die Diagnostik und Behandlung erschwert. Ein zentrales Problem ist, dass über 50 % der Patienten nicht auf Antidepressiva ansprechen oder einen Rückfall erleiden, was das Risiko für Demenz, Schlaganfälle und kognitiven Abbau erheblich erhöht.

Die Forschung basiert auf der Hypothese, dass genetische Risikofaktoren die Reaktion auf Antidepressiva beeinflussen. Ziel des Projekts ist es daher, durch den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und Systembiologie Modelle zu entwickeln, die frühzeitig vorhersagen können, welche Patienten ein erhöhtes Risiko für ein Therapieversagen haben.

Durch die Anwendung von ML-Techniken auf psychiatrisch-pharmakogenomische Daten könnte das Projekt dazu beitragen, eine individuell angepasste Therapie für Patienten mit LLD zu entwickeln. Langfristig soll dies die Behandlungseffizienz verbessern, die Nebenwirkungen verringern und die Krankheitslast für Patientinnen und Patienten und Gesundheitssysteme senken.
 

Kontakt: Univ.-Prof. Dr. Dominik Heider