Biologický podpis pro časnou diferenciální diagnostiku psychózy

Schizofrenie (SZ) a poruchy nálady (BD, MDD) patří mezi celosvětově nejvíce invalidizující poruchy s relevantní sociální, funkční a ekonomickou zátěží. I když jsou identifikovány jako odlišné poruchy, potenciální překrývající se symptomatologie představuje důležité výzvy pro diferenciální diagnostiku. Konzistentní literatura potvrzuje, že struktura a funkce mozku odrážejí přechodný fenotyp základní genetické zranitelnosti pro poruchy, utvářený interakcí se zkušenostmi z prostředí. Takové zkušenosti zahrnují stres a trauma v raném věku, které, jak se zdá, charakterizují psychiatrické pacienty a byly spojovány s mozkovými abnormalitami. Zkušenosti z raného věku byly dále spojovány se zánětem v subpopulaci psychiatrických pacientů. Nicméně rozdíly na úrovni zobrazovacích, zánětlivých a genetických skupin, i když konzistentní, nemají vliv na klinickou praxi, protože nebyly převedeny do individuální predikce. K řešení těchto problémů rychle rostoucí množství vědecké literatury implementovalo výpočetní techniky, jako je strojové učení (ML). V tomto projektu vyvineme špičkové algoritmy ML pro predikci diferenciální diagnózy mezi poruchami nálady a SZ z genetických, neurozobrazovacích, zánětlivých a environmentálních dat v jedinečné kohortě 1850 pacientů a 1000 zdravých kontrol přijatých ve 4 různých centrech v Itálii. Projekt bude řešit tři různé cíle: v cíli 1 vyvineme algoritmy pro diferenciální diagnostiku mezi SZ a MD kombinující multimodální neurozobrazení a genetická data; v cíli 2 budeme predikovat diferenciální diagnózu mezi SZ a MD z imunozánětlivých a environmentálních dat; konečně s cílem tři využijeme zvířecí model k identifikaci základních mechanismů mozkových změn spojených s vystavením stresu v raném věku. Analýzy strojového učení budou zahrnovat algoritmy pro harmonizaci dat a redukci funkcí a také pro generování normativních modelů. Konečně. různé klasifikační modely budou porovnávány s ohledem na specifické vlastnosti, aby bylo dosaženo nejlepšího výkonu. Definice spolehlivých a objektivních biomarkerů v kombinaci s nejmodernější výpočetní metodologií by mohla pomoci lékařům při poskytování přesnějších diagnóz a časných intervencí, také s ohledem na rozměrové konstrukce a faktory ovlivňování výsledků, jako je afektivní versus neafektivní psychóza a rozsah vystavení traumatickým událostem