Tilbake til søkeresultatene

BEHANDLING-God og treffsikker diagnostikk, behandling og rehabilitering

Prediction of antipsychotic drug response; a personalised medicine approach in schizophrenia

Alternativ tittel: Prediksjon av antipsykotika effekt - en persontilpasset tilnærming for schizofreni.

Tildelt: kr 12,0 mill.

Psykiske lidelser utgjør en stor belastning for dem som rammes, i tillegg til store kostnader for helsevesenet, både her hjemme og i Europa. Dagens behandlingsalternativer virker ikke for alle, og mange sliter med bivirkninger. Vi vil bruke biomarkør profiler til å optimalisere bruken av eksisterende medikamenter. Da kan vi redusere bivirkninger og øke behandlingseffekten for pasienter med psykiske lidelser. For å få til en slik presisjonspsykiatri skal vi bruke store mengder data fra helsevesen og registre, samt nye metoder som maskinlæring og kunstig intelligens. Utviklingen av medisiner har gjort store fremskritt for flere sykdommer de siste årene. Men denne utviklingen har ikke skjedd innen psykiske lidelser. Medikamentene som i dag brukes for å behandle schizofreni, bipolar lidelser og depresjon er gamle, gir stor variasjon i effekt, samtidig som de ofte kan gi store bivirkninger. Da må vi sørge for at de medikamentene som allerede er tilgjengelig, brukes bedre. Vi må gi riktige doser og sørge for minst mulig bivirkninger. I stedet for å vente på nye medisiner en gang i fremtiden, vil vi heller tilpasse eksisterende medisiner bedre basert på data vi allerede har tilgang til.

-

Mental disorders, including psychotic disorders, are leading global causes of morbidity and are among the most costly human disorders. The recent gene discoveries in schizophrenia can lead to major health benefits, through better treatment stratification strategies - unleashing the large potential for personalised medicine in schizophrenia. We will identify genetic factors associated with schizophrenia that overlap with antipsychotic drug targets in protein-protein interaction networks, building on findings from the large international genetic consortia, protein interaction repositories, and novel Bayesian statistical tools. We will take advantage of Norwegian biobanks and a wealth of data in health registries, health surveys and medical records, as well as large international cohorts of more than 65,000 genotyped patients, of which 25% are non-responders to antipsychotics. We will use these large samples to build the stratification model (training), by applying frontline big data analytical tools and infrastructure. The model will be tested in a sample from a Nordic collaboration integrating genotyped biobank samples with registry diagnoses and prescription registries, applying secure trans-Nordic protocols for large-scale data analyses. We will also test the prediction tool in a large sample from antipsychotic treatment trials (n=10,000) and validate in a clinical setting. Predict-AP will generate new knowledge that will pave the way for personalised medicine approaches in psychiatry, by providing a tool for selection of patients for antipsychotic drug treatment. This will enable personalized treatment avoiding the current trial and error treatment. Predict-AP has a program for dissemination of findings, and the project is planned together with user groups who will be integrated as advisers in the research. The findings will lead to new knowledge that can form the basis for implementation of a personalised medicine approach in psychiatry.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

BEHANDLING-God og treffsikker diagnostikk, behandling og rehabilitering