FOR5187 (DFG FG), Projekt SP3, SP7, SP8
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Personalisierte Psychotherapie für Patient:innen mit fehlendem Behandlungserfolg: Mechanismen, prädiktive Marker und klinische Anwendung
Auch wenn die kognitive Verhaltenstherapie (KVT) ein wirksames Verfahren zur Behandlung von psychischen Störungen des internalisierenden Spektrums ist, sprechen nicht alle Patient:innen gleich gut an – mit gravierenden Folgen für Betroffene und Gesundheitssysteme. Im Zentrum einer personalisierten Therapie steht die frühzeitige Identifikation von Patient:innen mit einer schlechten Prognose, um eine optimierte Behandlung zu ermöglichen. Da die Evidenzlage zu Prädiktoren, die eine Einzelfallvorhersage ermöglichen, sehr begrenzt und hinsichtlich verschiedener Datenebenen fragmentiert ist, zielt die Forschungsgruppe FOR5187 darauf ab, i) klinische und bio-behaviorale Signaturen zu kartieren, um das Phänomen der „Non-Response“ (NR) besser zu verstehen, ii) mit Hilfe des maschinellem Lernens eine Vorhersage für einzelne Patient:innen zu ermöglichen, und iii) dies in einem ökologisch validen Setting als zentrale Voraussetzung für personalisierte Therapien in der klinischen Anwendung zu testen. Dazu implementieren wir eine prospektiv-longitudinale Beobachtungsstudie mit n=500 Patient:innen des internalisierenden Spektrums an vier universitären Institutsambulanzen in Berlin. Patient:innen werden vor Therapiebeginn umfassend mit Hilfe einer multimodalen Assessmentbatterie (klinische Merkmale, digitale E-Health Marker, Psychophysiologie, Hirnmorphometrie und -funktion) phänotypisiert und mittels KVT behandelt. Unsere Arbeitsgruppe ist an 3 Subprojekten (SP3, SP7, SP8) der FOR5187 beteiligt, die sich auf die fMRT-Datenerhebung und -analyse fokussieren. SP3 leitet die fMRT-Datenerhebung und führt Netzwerk-basierte Analysen der Ruhemessung durch.
Team: Sarah Wellan (SP3), Charlotte Meinke (HU, SP7), Sabrina Golde (FU, SP8)
Leitung: Projekt SP3 Henrik Walter / Felix Blankenburg (FU), SP7 Kevin Hilbert (HU) / Henrik Walter, SP8 Susanne Erk / Stephan Heinzel (Dortmund)
Finanzierung: DFG-Forschungsgruppe, Projektnummer 442075332
Ansprechpartner*in: Prof. Dr. Dr. Henrik Walter