Das Netzwerk ERA PerMed, das die Förderung von multidisziplinären transnationalen Forschungsprojekten im Bereich der personalisierten Medizin zum Ziel hat und aus dem Forschungs- und Innovations-programm der Europäischen Union finanziert wird, hatte Baune im Dezember mitgeteilt, dass die Studie, die er als forschungsverantwortlicher Leiter für die Medizinische Fakultät der Universität Münster Münster zusammen mit den universitären Zentren in Posen (Polen), Brescia (Italien), Paris und Barcelona durchführt, als eines von 18 förderungswürdigen Projekten (unter 188 Einreichungen) zur Förderung ausgewählt wurde. Das Projekt zur Grundlagenforschung im Bereich der OMICS-Wissenschaften geht auf eine vorherige Kooperation der beteiligten Partner zur Vorhersagbarkeit der psychopharmakologischen Therapieantwort bei schweren psychischen Störungen zurück. Ziel dieses Projekts ist es nun, die Entwicklung eines präzisen Algorithmus für die Früherkennung von Non-Respondern im Vorfeld einer Therapie herauszufiltern. Das soll in der klinischen Praxis ein besseres Management der schweren, bzw. der therapieresistenten Depression ermöglichen. Bislang waren einzelne isolierte Marker bei der Vorhersage des Ansprechens nur begrenzt aussagekräftig.
Das transnationale Projekt ist dabei in zwei Studienphasen konzipiert. Phase 1 umfasst 300 Probanden mit schweren Depressionen, von denen je die Hälfte entweder in der Vergangenheit auf die übliche Therapie angesprochen hat oder aber bei denen sich im Gegenteil herausgestellt hat, dass sie nicht angesprochen haben. Der Therapieerfolg wird herangezogen, um spezifische molekulare (genomisch, transkriptomisch, miRNomic) Profile je nach Ansprechen auf die Behandlung zu identifizieren. Aus den gewonnenen Biodaten wird ein Algorithmus entwickelt, der klinische, genomische und Geschlechtsdaten integriert, um das Ansprechen auf die Behandlung bzw. die Entwicklung einer Therapieresistenz vorherzusagen.
In Phase 2 wird eine zweite Kohorte von weiteren 300 MDD-Patienten rekrutiert. An ihnen wird unter realen Bedingungen getestet, inwieweit der entwickelte Algorithmus die Behandlungsergebnisse korrekt vorhersagt. Da die Partizipation von Patienten an der Personalsierten Psychiatrie besonders wichtig ist, sollen die Patienten selbst dazu befragt werden, inwieweit eine Vorhersagbarkeit des Therapieerfolges ihre Entscheidung zur Therapiewahl beeinflusst.
Das Projekt startet im Mai. Derzeit werden die Patientenkohorten rekrutiert, bzw. es laufen weitere Vorbereitungen auf die klinische Phase.
