Entwicklung und Anwendung eines präzisen Algorithmus für die Früherkennung von Non-Respondern zur Diagnostik und Therapie der Major Depressive Disorder (PROMPT)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Gesundheitsversorgung“, Förderschwerpunkt „ERA PerMed“

Frau mit Tabletten in der Hand: Die Wahl der richigen Medikation ist essentiell für den Therapieerfolg.
Die Wahl der richigen Medikation ist essentiell für den Therapieerfolg.

Motivation

Die Depression bzw. schwere Depression (Major Depressive Disorder, MDD) ist die weltweit häufigste psychiatrische Erkrankung mit enormen sozioökonomischen Auswirkungen. Nur etwa ein Drittel der Betroffenen spricht auf die erste medikamentöse Therapie an. Etwa 30% der Erkrankungen werden als therapieresistente Depression (TRD) eingestuft, die mit spezifischen klinischen und genetischen Merkmalen verbunden sind.

Ob eine bestimmte medikamentöse Therapie ansprechen wird, konnte unter Betrachtung einzelner molekularer Marker bisher nur begrenzt vorausgesagt werden. Eine Analyse mittels fortschrittlicher mathematischer Methoden von unterschiedlichen diagnostischen Markern könnte die Wahl einer individuell passenden Medikation (personalisierte Therapie) fördern und somit die Wirksamkeit von Therapien bei Depression (MDD/TRD) erhöhen.

Ziele und Vorgehen

Ziel des internationalen Vorhabens ist die Entwicklung eines präzisen Algorithmus auf Basis unterschiedlicher diagnostischer Marker, um Erkrankte, welche nicht auf die Medikation ansprechen, früh zu erkennen und ggf. alternative (medikamentöse) Therapien einzuleiten. Methodisch ist die Studie in zwei Phasen eingeteilt: In der ersten Phase sollen 300 bereits rekrutierte MDD-Patientinnen und Patienten eingeschlossen werden, von denen die eine Hälfte gut auf eine medikamentöse anspricht und die andere Hälfte nicht. Diese Daten sollen genutzt werden, um einen innovativen Algorithmus für die Vorhersage des Behandlungsergebnisses bei MDD zu entwickeln. In der zweiten Phase wird eine neue Kohorte von 300 MDD Patientinnen und Patienten rekrutiert und ebenfalls der Diagnostik unterzogen. Mittels der erhobenen Daten soll im Anschluss die Vorhersageverlässlichkeit des Algorithmus unter realen Bedingungen getestet werden.

Das von deutscher Seite durch das BMG geförderte Vorhaben innerhalb des internationalen Konsortiums hat zum Ziel, Patientinnen und Patienten zu rekrutieren, die Patientensicht bei der Implementierung des von den Verbundpartnern entwickelten Algorithmus einzubinden und eine darauf basierende personalisierte Diagnostik und Therapie zu entwickeln.

Perspektiven für die Praxis

Bei erfolgreicher Umsetzung des Projekts könnte der zu entwickelnde medizinische Algorithmus zu einer personalisierten Therapie bei MDD beitragen. Dadurch könnten Therapieoptionen im Vorhinein hinsichtlich ihrer zu erwartenden Wirksamkeit beurteilt und eingesetzt werden. Hier könnte ein erheblicher Fortschritt bei der individuellen Therapiewahl und auch bei der Dosierung von antidepressiv wirkenden Medikamenten erreicht werden. Letztlich wäre eine zielgerichtete Therapie sowohl für Betroffene selbst als auch für das Gesundheitssystem ein großer Erfolg. Weiterhin könnten durch dieses Forschungsprojekt neue prädiktive Biomarker zur Wirksamkeit von Antidepressiva identifiziert werden, die das Forschungsfeld erweitern.

Fakten zum Projekt

Projektleitung

Westfälische Wilhelms-Universität Münster
Klinik für Psychische Gesundheit
Prof. Dr. Bernhard Baune
Albert-Schweitzer-Campus 1
48149 Münster

Projektlaufzeit

01.05.2021 - 30.04.2024

Projektbeteiligte

• Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italien

• Sorbonne Université, Paris, Frankreich

• Center for Genomic Regulation, Barcelona, Spanien

• Fundació Institut Mar d'Investigacions Mèdiques, Barcelona, Spanien

• University of Cagliari, Cagliari, Italien

• Poznan University of Medical Sciences, Posen, Polen

Das Projekt ist Teil des Förderschwerpunkts „ERA PerMed“.

Ansprechperson

Dr. Fabian Gondorf

DLR Projektträger

projekttraeger-bmg(at)dlr.de

Stand: 07. Januar 2022
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