Das Projekt befasst sich mit der Behandlungsresistenz (TR), einem Problem, das ein Drittel der Patienten mit schweren psychischen Störungen betrifft, die nicht auf eine medikamentöse Behandlung ansprechen. Diese Patienten sind häufig mit einem Versuch-und-Irrtum-Behandlungsansatz konfrontiert, der ineffizient und belastend ist. Es kann lange dauern, bis die richtige Behandlung/das richtige Medikament gefunden ist und verschrieben werden kann.

Das Hauptziel des Projekts besteht darin, dieses Problem zu lösen, indem Risikopersonen früher identifiziert werden, personalisierte Behandlungsstrategien entwickelt werden, die auf den biologischen Grundlagen von TR beruhen, und diese Erkenntnisse effizient in die klinische Praxis und Behandlungsrichtlinien in der psychiatrischen Versorgung umgesetzt werden.

Psych-STRATA wird verschiedene Daten untersuchen, darunter genetische, biologische, digitale psychische Gesundheits- und klinische Informationen, um TR besser zu verstehen und diese Risikopatienten zu identifizieren. Anhand von Informationen aus europaweiten klinischen Studien wird das Projekt optimale Behandlungsstrategien für TR-Risikopatienten ermitteln.

Die Forschungsarbeiten werden zur Entwicklung neuer Modelle des maschinellen Lernens beitragen, mit denen sich das TR-Risiko und das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagen lassen. Schließlich zielt das Projekt darauf ab, diese Erkenntnisse in die klinische Praxis zu integrieren, um Kliniker und Patienten dabei zu unterstützen, im Rahmen der gemeinsamen Entscheidungsfindung” fundierte Behandlungsentscheidungen zu treffen.