Prediction and Stratification of Substance Use in Bipolar Disorder to Improve Disease Outcome (PASS-BD)

Bipolar lidelse er rangert som en av de ledende kildene til funksjonshemming blant alle sykdommer over hele verden, med mange komorbiditeter inkludert rusforstyrrelser (SUDs) som er spesielt vanlige (prevalens 20-70%). Identifisering av den underliggende patofysiologien er avgjørende og kan føre til store helsegevinster gjennom bedre behandlings- og forhåndsstrategier. Dette forskningsprosjektet fokuserer på å fremme vår kunnskap om den genetiske arkitekturen til bipolar lidelse ved hjelp av storskala genomomfattende assosiasjonsstudier (GWAS). Vi har også som mål å identifisere felles genetiske risikofaktorer mellom bipolar lidelse og rusforstyrrelser. Til slutt tar vi sikte på å kombinere disse genetiske dataene med andre kliniske og miljømessige data for å utvikle nye algoritmer for å forutsi utvikling, og debutalder, av bipolar lidelse og komorbiditeter ved bruk av rusmidler, og deretter å stratifisere berørte individer basert på deres individuelle risikoprofiler. Dette vil oppnås ved å ta i bruk en ny big-data-tilnærming som vil integrere styrkene og fordelene til store konsortier og biobanker med omfattende register- og spørreskjemadata, og behandle disse dataene ved hjelp av nye statistiske verktøy.

Individuals with severe mental illness, such as bipolar disorder (BD), have significantly higher mortality rates than the general population. Moreover, BD is ranked as one of the leading sources of disability among all diseases worldwide, with ubiquitous comorbidities including substance use disorders (SUDs) which are especially common (prevalence rates 20-70%). Recent large scale genetic studies have shed some light on the underlying genetic architecture and aetiology of BD. However, these findings only account for a small proportion of the variance in the disorder, are limited to samples of European ancestry, lack information relating to the clinical course of the disorder and do not account for environmental and other non-genetic contributors to the disorder. Opportunely, PASS-BD has access to unprecedented multi-ancestry global BD case/control samples (~3mill), the world’s largest birth cohort (~255k; including ~55k trios (father, mother and child, who will reach BD onset age over the course of the project) and other longitudinally characterized Nordic population cohorts, and novel statistical methods which provide an ideal juncture to comprehensively understand BD-SUD comorbidity aetiology, and to translate these findings for potential clinical utility. To address the critical knowledge gaps and to exploit recent advances, PASS-BD will identify risk factors (genes, environment and their interplay) for BD, and BD-SUD comorbidity, and translate its findings to develop prediction and stratification algorithms with the ultimate goal of ‘precision psychiatry’. This will be achieved by adopting a novel big-data approach that will integrate the strengths and advantages of large-scale consortia and biobanks with extensive registry and questionnaire data, and process these data using novel statistical tools.