Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "IMPLEMENT" der Förderinitiative "ERA PerMed". Der Verbund wird durch das Zentralinstitut für Seelische Gesundheit koordiniert und hat sechs weitere Projektpartnerinnen und -partner. Das zentrale Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Identifikation und biologische Charakterisierung von Therapie-relevanten Untergruppen von Patientinnen und Patienten, die an Schizophrenie erkrankt sind. Ein Schwerpunkt des interdisziplinären Projekts ist, die genetischen und neurobiologischen Mechanismen aufzuklären, die den spezifischen Krankheitsmerkmalen solcher Untergruppen zugrunde liegen. Das Zentralinstitut für Seelische Gesundheit übernimmt dabei die Entwicklung und Anwendung von Techniken des Maschinellen Lernens auf hoch-dimensionalen biologischen Datensätzen, um Therapie-relevante Untergruppen zu identifizieren und zu validieren.
IMPLEMENT – Verbesserung der Personalisierten Medizin in der Psychiatrie durch Techniken des Maschinellen Lernens – Identifikation von Subgruppen der Schizophrenie anhand von Multi-OMICS-Daten
Laufzeit:
01.05.2019
- 30.04.2023
Förderkennzeichen: 01KU1905A
Koordinator: Zentralinstitut für Seelische Gesundheit
Verbund:
ERA PerMed
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Kanada
Frankreich
Niederlande
Norwegen
Themen:
Förderung
Lebenswissenschaften
Weitere Informationen
Weitere Teilprojekte des Verbundes
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- PROCEED - Personalisierte Genomanalysen bei angeborenen Herzfehlern
- BATMAN - Biomolekulare Analysen für individualisierte Medizin in der Akne inversa
- JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien
- PersTIgAN - Personalisierte Therapie der IgA-Nephropathie - Proteomanalyse
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- DIGIPD - Validierung digitaler Biomarker für die bessere personalisierte Behandlung der Parkinsonerkrankung
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- Pattern-Cog - Personalisierte Alterungsmuster für die frühzeitige Risikoerkennung und Prävention von kognitiven Einschränkungen und Demenz bei kognitiv unauffälligen Gesunden
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- PRE-CARE ML – Vorhersage schwerwiegender kardiovaskulärer Ereignisse durch maschinelles Lernen
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- iRECORDS - Internationale Studie zur schnellen Erkennung von Kortikosteroid-Sensitivität oder -Resistenz bei Sepsis
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- ArtiPro - Künstliche Intelligenz für personalisierte Medizin bei Depressionen - Analysen und Harmonisierung klinischer Studiendaten mit dem Ziel einer multimodalen Biomarker basierten Patientenstratifizierung für therapeutisches Ansprechen
- PerSAIDs – Personalisierte Medizin für Autoinflammatorische Erkrankungen
