Depressive Störungen gehören zu den meist verbreiteten psychiatrischen Erkrankungen in Europa. Trotz der Vielzahl verfügbarer Therapieverfahren, ist die Behandlung bislang nur bei einem Teil der Betroffenen langfristig erfolgreich. Obwohl es zahlreiche Hinweise für die Existenz von Untergruppen gibt, die besonders gut auf spezifische Therapieoptionen ansprechen, wurden noch keine etablierten Marker für diese Untergruppen identifiziert. Ziel der integrierten Forschungsplattform P4D ist, diese Untergruppen zu untersuchen, um die Diagnostik, Therapie und Prävention depressiver Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze zu verbessern. Hierzu wird ein bereits identifizierter Blutmarker für das Ansprechen auf Antidepressiva klinisch überprüft und für die Etablierung in der Versorgungspraxis validiert. Weiterhin wird eine große Patienten-Kohorte mit depressiven Erkrankungen rekrutiert und einer tiefen Phäno- und Genotypisierung unterzogen, um aus der Analyse der umfangreichen Daten mit Methoden des maschinellen Lernens neue Subtypen der Depression zu identifizieren. Auf dieser Basis werden öffentlich zugängliche, innovative Entscheidungshilfen entwickelt werden, die eine personalisierte Behandlung ermöglichen. Die Universitätsmedizin Greifswald (UMG) übernimmt die Planung und Koordinierung der P4D-Kohortenrekrutierung und schließt selbst geeignete Patientinnen und Patienten ein. Nach umfassender klinischer und biologischer Charakterisierung werden die Daten in einer zentralen Datenbank gespeichert. Diese dient allen Partner als Basis für umfassende Analysen, um potenzielle Biomarker und verschiedene Untergruppen von Patienten zu identifizieren. In diesem Vorhaben werden hierzu die small RNA Profile von 250 Patientinnen und Patienten analysiert, um deren Verwendbarkeit als prädiktive Biomarker für den Therapieoutcome zu überprüfen. Diese Forschungsplattform wird durch die Medizinische Hochschule Hannover koordiniert und hat insgesamt zehn Projektpartner.

Depressive Störungen gehören zu den meist verbreiteten psychiatrischen Erkrankungen in Europa. Trotz der Vielzahl verfügbarer Therapieverfahren, ist die Behandlung bislang nur bei einem Teil der Betroffenen langfristig erfolgreich. Obwohl es zahlreiche Hinweise für die Existenz von Untergruppen gibt, die besonders gut auf spezifische Therapieoptionen ansprechen, wurden noch keine etablierten Marker für diese Untergruppen identifiziert. Ziel der integrierten Forschungsplattform ist, diese Untergruppen zu untersuchen, um die Diagnostik, Therapie und Prävention depressiver Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze zu verbessern. Hierzu wird ein bereits identifizierter Blutmarker für das Ansprechen auf Antidepressiva klinisch überprüft und für die Etablierung in der Versorgungspraxis validiert. Weiterhin wird eine große Patienten-Kohorte mit depressiven Erkrankungen rekrutiert und einer tiefen Phäno- und Genotypisierung unterzogen, um aus der Analyse der umfangreichen Daten mit Methoden des maschinellen Lernens neue Subtypen der Depression zu identifizieren. Auf dieser Basis werden öffentlich zugängliche, innovative Entscheidungshilfen entwickelt werden, die eine personalisierte Behandlung ermöglichen. Ziel des Fraunhofer-Institut für Toxikologie und Experimentelle Medizin (ITEM) ist die Etablierung und Validierung von Testsystemen für Biomarker. Diese erfolgt nach den einschlägigen Richtlinien mit Erarbeitung aller Qualitätskriterien, Messgrenzen und Dokumenten. Anschließend erfolgt die Messung im Rahmen der diagnostischen Studie, um die Anwendbarkeit als validen Biomarker zu überprüfen. Im Anschluss erfolgen die Messungen in der geplanten umfassenden klinischen Anwendung, wobei das ITEM die Qualitätssicherung übernimmt, um in allen Laboratorien vergleichbare und optimale Datenqualität zu erzeugen. Diese Forschungsplattform wird durch die Medizinische Hochschule Hannover koordiniert und hat insgesamt zehn Projektpartner.

Depressive Störungen gehören zu den meist verbreiteten psychiatrischen Erkrankungen in Europa. Trotz der Vielzahl verfügbarer Therapieverfahren, ist die Behandlung bislang nur bei einem Teil der Betroffenen langfristig erfolgreich. Obwohl es zahlreiche Hinweise für die Existenz von Untergruppen gibt, die besonders gut auf spezifische Therapieoptionen ansprechen, wurden noch keine etablierten Marker für diese Untergruppen identifiziert. Ziel der integrierten Forschungsplattform P4D ist, diese Untergruppen zu untersuchen, um die Diagnostik, Therapie und Prävention depressiver Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze zu verbessern. Hierzu wird ein bereits identifizierter Blutmarker für das Ansprechen auf Antidepressiva klinisch überprüft und für die Etablierung in der Versorgungspraxis validiert. Weiterhin wird eine große Patienten-Kohorte mit depressiven Erkrankungen rekrutiert und einer tiefen Phäno- und Genotypisierung unterzogen, um aus der Analyse der umfangreichen Daten mit Methoden des maschinellen Lernens neue Subtypen der Depression zu identifizieren. Auf dieser Basis werden öffentlich zugängliche, innovative Entscheidungshilfen entwickelt werden, die eine personalisierte Behandlung ermöglichen. Die Leibniz Universität Hannover (LUH) etabliert hierfür ein System zur sicheren Speicherung, Verarbeitung, Verwaltung und Übertragung von elektronischen Gesundheitsakten und Omics-Daten der P4D-Kohorte. Es werden neuartige Komprimierungsansätze von Rohdaten erforscht, um Speicherkosten sowie die Verarbeitung und Übertragung zu optimieren. Zudem ist die LUH an der Gesamtheit der Datenanalyse der Plattform beteiligt, um prognostische Depressions-Subtypen zu charakterisieren, die durch systemmedizinische Ansätze identifizierbar sind. Insbesondere sollen neue maschinelle Lernverfahren zur Erstellung molekularer Signaturen entwickelt werden. Diese Forschungsplattform wird durch die Medizinische Hochschule Hannover koordiniert und hat insgesamt zehn Projektpartner.

Depressive Störungen gehören zu den meist verbreiteten psychiatrischen Erkrankungen in Europa. Trotz der Vielzahl verfügbarer Therapieverfahren, ist die Behandlung bislang nur bei einem Teil der Betroffenen langfristig erfolgreich. Obwohl es zahlreiche Hinweise für die Existenz von Untergruppen gibt, die besonders gut auf spezifische Therapieoptionen ansprechen, wurden noch keine etablierten Marker für diese Untergruppen identifiziert. Ziel der integrierten Forschungsplattform ist, diese Untergruppen zu untersuchen, um die Diagnostik, Therapie und Prävention depressiver Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze zu verbessern. Hierzu wird ein bereits identifizierter Blutmarker für das Ansprechen auf Antidepressiva klinisch überprüft und für die Etablierung in der Versorgungspraxis validiert. Weiterhin wird eine große Patienten-Kohorte mit depressiven Erkrankungen rekrutiert und einer tiefen Phäno- und Genotypisierung unterzogen, um aus der Analyse der umfangreichen Daten mit Methoden des maschinellen Lernens neue Subtypen der Depression zu identifizieren. Auf dieser Basis werden öffentlich zugängliche, innovative Entscheidungshilfen entwickelt werden, die eine personalisierte Behandlung ermöglichen. Die Technische Universität Braunschweig (TU BS) wird systemmedizinische Werkzeuge entwickeln und die Daten bioinformatisch analysieren. Assoziationsstudien sowie die Entwicklung und Validierung von neuen Risikoscores werden einen entscheidenden Beitrag zum Erreichen der Projektziele leisten. Zusätzlich wird die TU BS neue netzwerkbiologische Algorithmen entwickeln, um die Erkennung von Krankheitssubtypen zu ermöglichen bzw. zu vereinfachen. Diese Forschungsplattform wird durch die Medizinische Hochschule Hannover koordiniert und hat insgesamt zehn Projektpartner.

Depressive Störungen gehören zu den meist verbreiteten psychiatrischen Erkrankungen in Europa. Trotz der Vielzahl verfügbarer Therapieverfahren, ist die Behandlung bislang nur bei einem Teil der Betroffenen langfristig erfolgreich. Obwohl es zahlreiche Hinweise für die Existenz von Untergruppen gibt, die besonders gut auf spezifische Therapieoptionen ansprechen, wurden noch keine etablierten Marker für diese Untergruppen identifiziert. Ziel der integrierten Forschungsplattform ist, diese Untergruppen zu untersuchen, um die Diagnostik, Therapie und Prävention depressiver Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze zu verbessern. Hierzu wird ein bereits identifizierter Blutmarker für das Ansprechen auf Antidepressiva klinisch überprüft und für die Etablierung in der Versorgungspraxis validiert. Weiterhin wird eine große Patienten-Kohorte mit depressiven Erkrankungen rekrutiert und einer tiefen Phäno- und Genotypisierung unterzogen, um aus der Analyse der umfangreichen Daten mit Methoden des maschinellen Lernens neue Subtypen der Depression zu identifizieren. Auf dieser Basis werden öffentlich zugängliche, innovative Entscheidungshilfen entwickelt werden, die eine personalisierte Behandlung ermöglichen. Im Fokus der BioVariance GmbH steht die Translation der im Verbund identifizierten therapierelevanten Marker bzw. molekular-prognostischer Subtypen zur Überführung in den Praxisalltag in Form von diagnostischen Kits. Dazu werden moderne Machine Learning Algorithmen angewandt und Ergebnisse und Daten über eine Programmierschnittstelle den Projektbeteiligten für weitere Analysen zugänglich gemacht. Zudem wird eine webbasierte Plattform geschaffen, die wissenschaftliche Erkenntnisse und Informationen des Projekts für medizinisches Fachpersonal aber auch für betroffene Patienten zugänglich macht. Diese Forschungsplattform wird durch die Medizinische Hochschule Hannover koordiniert und hat insgesamt zehn Projektpartner.

Depressive Störungen gehören zu den meist verbreiteten psychiatrischen Erkrankungen in Europa. Trotz der Vielzahl verfügbarer Therapieverfahren, ist die Behandlung bislang nur bei einem Teil der Betroffenen langfristig erfolgreich. Obwohl es zahlreiche Hinweise für die Existenz von Untergruppen gibt, die besonders gut auf spezifische Therapieoptionen ansprechen, wurden noch keine etablierten Marker für diese Untergruppen identifiziert. Ziel der integrierten Forschungsplattform ist, diese Untergruppen zu untersuchen, um die Diagnostik, Therapie und Prävention depressiver Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze zu verbessern. Hierzu wird ein bereits identifizierter Blutmarker für das Ansprechen auf Antidepressiva klinisch überprüft und für die Etablierung in der Versorgungspraxis validiert. Weiterhin wird eine große Patienten-Kohorte mit depressiven Erkrankungen rekrutiert und einer tiefen Phäno- und Genotypisierung unterzogen, um aus der Analyse der umfangreichen Daten mit Methoden des maschinellen Lernens neue Subtypen der Depression zu identifizieren. Auf dieser Basis werden öffentlich zugängliche, innovative Entscheidungshilfen entwickelt werden, die eine personalisierte Behandlung ermöglichen. Die Stiftung Deutsche Depressionshilfe (SDD) wird sich dabei auf die Regulierung von Erregung und Wachsein (AWR) fokussieren, welche einen zentralen Stellenwert in der Diagnostik depressiver Erkrankungen einnimmt. Das Elektroenzephalographie (EEG)-Verfahren dient als diagnostischer Marker, auf dessen Basis ein Fragebogen entwickelt sowie eine Selbstbewertungsskala zur Erfassung der AWR erarbeitet wird. Zudem sorgt die SDD für die Integration der Perspektiven von Betroffenen durch die Gründung eines Patientenbeirats und ist hauptverantwortlich für die öffentlichkeitswirksame Kommunikation und nachhaltige Dissemination der Projektergebnisse. Diese Forschungsplattform wird durch die Medizinische Hochschule Hannover koordiniert und hat insgesamt zehn Projektpartner.