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.

Alvorlige psykiske lidelser er ledende globale årsaker til sykelighet og leder til stor grad a lidelse for de som rammes og er meget kostbare for samfunnet. De nye genfunn ved schizofreni kan føre til store helsemessige fordeler, gjennom bedre persontilpassing av behandling - som kan bidra til å sette fri det store potensialet til persontilpasset medisin i psykiatrien. Dette har en spesiell relevans for antipsykotisk behandling, da en betydelig andel av pasientene (20-30%) ikke responderer tilstrekkelig på standard medisinering. Målet er å utvikle en algoritme for å forutsi om en person med schizofreni ikke vil respondere på antipsykotisk behandling. Dette vil bli oppnådd ved å identifisere genetiske faktorer assosiert med schizofreni som overlapper med proteiner som antipsykotiske virker på, og bygger på funn fra de store internasjonale genetiske konsortiene, proteindata og nye statistiske verktøy. Vi vil dra nytte av store internasjonale kohorter med flere tusen pasienter, inkludert ikke-responderende på antipsykotika. Vi vil bruke disse store datamengdene for å trene stratifiseringsalgoritmen, og bruke nye analytiske verktøy og infrastruktur. Algoritmen vil bli testet i kohorter fra et nordisk samarbeid som integrerer genotypede biobankprøver med registerdiagnoser og reseptregistre, inkludert transnordiske protokoller for sikre storskala dataanalyser. Vi vil validere prediksjonsverktøyet i nye kohorter fra antipsykotiske behandlingsforsøk og deltakere i kliniske avdelinger. Prosjektet er planlagt sammen med brukergrupper som vil bli integrert som rådgivere i forskningen. Predict-AP vil generere ny kunnskap som vil bane vei for personalisert behandling i psykiatrifeltet, ved å tilby et verktøy for valg av pasienter for antipsykotisk medikamentell behandling. Dette vil muliggjøre persontilpasset medikamentell behandling og unngå den nåværende prøve- og feile strategien i valg av medikamentell behandling.

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.

Aktivitet:

BEHANDLING-God og treffsikker diagnostikk, behandling og rehabilitering