Durchgeführt von:  TRIAD

In Kooperation mit: Prof. Dr. Markus Junghöfer (Institut für Biomagnetismus und Biosignalanalyse, Universität Münster), Prof. Dr. Igor Nenadić (Philipps-Universität Marburg)

Laufzeit: Seit 2024

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (545.000 €)

Die Identifizierung von Symptomveränderungen, die auf beginnende depressive Episoden hinweisen, erscheinen essentiell, um die Prognose affektiver Störungen zu ermöglichen. Die Charakterisierung von Patienten mit affektiven Störungen während dieser Symptomveränderungen mit Hilfe von systemneurowissenschaftlichen Parametern wird daher unser Verständnis der kognitiv-emotionalen Mechanismen bei Rückfällen erweitern und Hinweise für spätere gezielte Interventionen liefern.

A04 wird eine umfassende systemneurowissenschaftliche Charakterisierung von sogenannten „inflection signals“ (IS), also erste Anzeichen beginnender depressiver Episoden, unter Verwendung intensiver Datenerhebung liefern. Wir werden insgesamt n=200 Teilnehmer aus der CRC/TRR 393-Kohorte (S02; n=100 MDD (Major Depressive Disorder), n=50 BD (Bipolar Disorder) und n=30 HC  (Healthy Controls) nach IS sowie n=50 HC ohne IS) über acht Wochen hinweg intensiv untersuchen, um eine longitudinale Charakterisierung von Verhaltens-, peripheren und Gehirnparametern zu erhalten. Eine Untergruppe von Patienten mit prolongierten depressiven Symptomen soll außerdem bis zur Remission begleitet werden. Zusätzlich werden molekulare Biomaterialanalysen an denselben Teilnehmern und zu denselben Zeitpunkten durchgeführt. Diese umfassende Charakterisierung wird eine Definition spezifischer kognitiv-verhaltensbezogener Mechanismen ermöglichen, die sich während kritischer Perioden von Symptomveränderungen dynamisch entfalten, sowie deren Verbindung mit Gehirnveränderungen. Dieses Ziel soll erreicht werden durch:

1. Untersuchung systemneurowissenschaftlicher Parameter (sMRI, DTI, rsMRI, fMRI/EEG, EEG/MEG, Verhalten, periphere Marker) der vier kognitiv-emotionalen Mechanismen (identisch mit S02: Emotionsregulation, Erwartungshaltung, soziale Kognition und kognitiv-verhaltensbezogene Rhythmen) unmittelbar nach einem IS.
2. intensive Stichprobenerhebung mit Hilfe mobiler Beobachtung zu Hause (Verhalten, Cardiowatch, mobiles EEG) derselben vier kognitiv-emotionalen Mechanismen über acht Wochen nach dem IS zur Charakterisierung und Vorhersage des weiteren Krankheitsverlaufs.
3. Nachbeobachtung der Patienten in der achten Woche (Patienten mit subsyndromalen und depressiven Episoden) sowie nach der achten Woche bei Patienten, die noch immer depressiv sind, bis zur stabilen Remission, um den Verlauf zu charakterisieren und den Ausgang vorherzusagen.
4. Kombination der vorigen Ergebnisse, um individuelle Krankheitsverläufe mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI, Machine Learning, Artifical Intelligence) vorherzusagen.

Unsere Ergebnisse werden dazu beitragen, kurzfristige Symptomveränderungen und klinische Indikatoren für beginnende depressive Episoden mit Markern von neuronalen Netzwerkveränderungen zu verknüpfen, die auf spezifische kognitiv-verhaltensbezogene Mechanismen hinweisen, und somit eine Mechanismus basierte Individualisierung der kurzfristigen Ergebnisvorhersage zu ermöglichen. Daher versprechen die Ergebnisse dieses Projekts grundlegende Auswirkungen auf die künftige Prävention und Behandlung depressiver Patienten zu haben.