Mobiele menu

Gepersonaliseerde blik op brein, biologie, en gedrag onder jongeren met angst en depressie

Angst en depressie nemen onder jongeren bijna epidemische proporties aan, en veroorzaken wereldwijd enorme emotionele, sociale en economische lasten. Toch ontbreekt het ons aan grondige inzichten omtrent onderliggende neurale, biologische en psychosociale mechanismen, wat effectieve preventie en interventie bemoeilijkt. Experts pleiten daarom voor een paradigmaverschuiving, waarbij men meer focust op individuele patiënt en gepersonaliseerde analyses, met behulp van kunstmatige intelligentie en grote neuro-bio-psychosociale datasets (“big data”). Dit onderzoek beoogt deze paradigmaverschuiving grondig te testen en diens belofte kritisch te evalueren.

Doel

Als een van de eerste studies de bovengenoemde paradigmaverschuiving testen, met als doel de pathomechanismen van angst en depressie onder jongeren op een gepersonaliseerde manier bloot te leggen. Dit omvat onder andere: 

  • Identificatie van neuro-bio-psychosociale kenmerken die patiënten onderscheiden van gezonde controles op individueel niveau.
  • Voorspelling van toekomstige angst en depressie symptomen op individueel niveau.
  • Genereren van gepersonaliseerde risico scores, oftewel een soort vroege waarschuwingssysteem.

Aanpak

Hiertoe wordt de internationale ENIGMA-Consortium database gebruikt. Deze unieke database bevat uitgebreide gegevens omtrent brein, biologie en gedrag (cross-sectioneel en longitudinaal) van ±13.000 jongeren in de leeftijd 10-25 jaar. Hierin zitten angstige en depressieve jongeren, jongeren met familiare risico op angst en depressie, en gezonde controles. Deze enorm diverse database maakt het mogelijk hindernissen te overwinnen waarmee eerder werk te maken heeft gehad: kleine steekproeven, suboptimale man-vrouw verdelingen, en onder-representatie van bepaalde etnische en geografische kenmerken. AI-algoritmes zullen deze database diep doorgronden voor:

  1. Gepersonaliseerde karakterisering en subtypering van angstige/depressieve jongeren.
  2.  Voorspelling van toekomstige angstige/depressieve symptomen.
  3.  Het genereren van gepersonaliseerde risico scores.

Samenwerkingspartners

Het onderzoek wordt uitgevoerd in samenwerking met een transdisciplinair team van deskundige wetenschappers van het ENIGMA-Consortium, met als projectleider Dr. Moji Aghajani (Universiteit Leiden). In dit team zitten onder andere neurowetenschappers, gedragswetenschappers, psychiaters, statistici en datawetenschappers. De betrokken onderzoekers zijn verbonden aan een aantal toonaangevende onderzoeksinstituten in binnen- en buitenland, en behoren tot de top van hun onderzoeksveld. 

Verwachte resultaten

Naar verwachting leidt dit onderzoek tot nieuwe inzichten omtrent individuele verschillen in brein, biologie, en gedrag onder jongeren met angst en depressie, en de cruciale rol van big data en AI in het blootleggen daarvan. Dit zou op termijn een gepersonaliseerde aanpak van diagnostiek, preventie, en zorg kunnen promoten, waarbij hopelijk data-gedreven klinische besluitvorming een belangrijke rol zal spelen. Wat dit project bovenal tracht aan te tonen is dat de huidige “one size fits all” benadering van onderzoek en zorg binnen de jeugdpsychiatrie niet meer toereikend is. 

Kenmerken

Projectnummer:
06360322210035
Looptijd: 20%
Looptijd: 20 %
2023
2027
Onderdeel van programma:
Gerelateerde subsidieronde:
Projectleider en penvoerder:
Moji Aghajani
Verantwoordelijke organisatie:
Universiteit Leiden