Präzise Phänotypisierung von Verhaltensrisiken und Reaktionen auf elektromagnetische und psychedelische Therapien (PRE-EMPT)

Für US-Soldaten können Einsätze und Kampferfahrungen zu erheblicher psychischer Belastung führen, mit hohen Raten von Behinderung und Selbstmord. Leider ist unsere Fähigkeit, Personen mit hohem Risiko für vorsätzliche Selbstverletzung vorherzusagen und zu behandeln, begrenzt. PRE-EMPT (Präzisionsphänotypisierung von Verhaltensrisiko und Reaktion auf elektromagnetische und psychedelische Therapien) zielt darauf ab, die Bewertung und Behandlung des Spektrums von Depression, posttraumatischer Belastungsstörung und Selbstverletzung zu transformieren. PRE-EMPT wird multimodale Neurobildgebung, blutbasierte Biomarker und prädiktive Analysen nutzen, um hochpräzise Modelle des Verhaltensrisikos zu entwickeln und die Reaktion auf drei neuroplastizitätsfördernde Interventionen zu charakterisieren.

Hintergrund: Die Selbstmordraten haben seit dem Jahr 2000 um 37 % zugenommen, trotz konzertierter Regierungs- und institutioneller Programme zur Bekämpfung von Ursachen wie Stigmatisierung und mangelndem Zugang. Selbstmord war von 2014 bis 2019 die häufigste Todesursache bei aktiven Soldaten, was die Verletzlichkeit von Soldaten und Veteranen unterstreicht. Selbstmord ist ein hochgradig multifaktorielles Ereignis und kann als ein Zustand konzeptualisiert werden, in dem Personen keine andere Option finden, um schwierige Umstände oder intensive Gefühle zu ertragen, was auf Versagen der kognitiven Kontrolle (CC) und Emotionsregulation (ER) hinweist. Ebenso ist die Erblichkeit des Selbstmordrisikos gut bekannt, und die Transkriptomik, oder die Untersuchung von Transkriptmolekülen wie RNA, die die Genexpression regulieren, hat das Potenzial, Risikomechanismen aufzudecken, die durch DNA-Analyse nicht vollständig erklärt werden. Bessere Methoden zur Klassifizierung des Selbstmordrisikos nach objektiven und messbaren Faktoren sind erforderlich, um gefährdete Personen proaktiv zu identifizieren und risikoadaptierte Interventionen bereitzustellen.

Forschungsplan: PRE-EMPT wird eine Kohorte von 150 zivilen und Veteranen-Teilnehmern aus drei Bevölkerungsgruppen (geringes Risiko, mittleres Risiko und hohes Risiko für Selbstverletzung) zusammenstellen. Die Forscher werden klinische Basisbewertungen, strukturelle und funktionelle MRT unter Verwendung von Aufgaben, die von unserem Team zur Bewertung der kognitiven Kontrolle (CC) und Emotionsregulation (ER) entwickelt wurden, sowie periphere zirkuläre RNA (circRNA)-Spiegel durchführen, um die molekularen Gehirnzustände zu charakterisieren, die mit Verhaltensrisiken verbunden sind. Parallel dazu werden Forscher öffentlich zugängliche Datenbanken durchsuchen, um Netzwerkknoten zu identifizieren und Deep-Learning-Techniken auf multivariate Muster der Gehirnaktivierung, strukturellen Topographie und funktionellen Konnektivität anwenden. Die klinischen, bildgebenden und transkriptomischen Daten werden fusioniert und gemeinsam analysiert, um die Genauigkeit von Risikovorhersagemodellen zu erhöhen. PRE-EMPT wird dann in drei separaten Armen drei vielversprechende und innovative Interventionen prospektiv auf ihr Potenzial zur Verringerung von Suizidgedanken und zur Veränderung der Aktivität in wichtigen neuronalen Netzwerken bewerten: 1) Neurofeedback (NF) unter Verwendung von Echtzeit-fMRI mit gleichzeitiger Elektroenzephalographie (EEG), 2) beschleunigte intermittierende Theta-Burst-Stimulation (aiTBS) mit Dosierungsoptimierung durch elektrische Feldmodellierung; und 3) psilocybinunterstützte Therapie (PSI) mit flexiblem Dosierungsplan zur Maximierung der Tiefe der psychedelischen Erfahrung. Die Bewertungen werden nach der Behandlung sowie 1, 3 und 6 Monate nach der Intervention wiederholt. Diese Therapien wurden basierend auf der früheren Arbeit unseres Teams in allen drei Interventionen ausgewählt, die schnelle Wirkung und große Effekte demonstrierten. Jeder klinische Arm wird unabhängige Einblicke in Mediatoren der Wirksamkeit für die spezifischen Interventionen und Risikogruppen beitragen, während Daten gepoolt werden, um Prädiktoren über das gesamte Risikospektrum hinweg zu identifizieren.

Spezifisches Ziel 1: Ein neurobehaviorales Modell aus strukturellen und funktionellen MRT-, klinischen und transkriptomischen Daten zu konstruieren, das Verhaltensrisiken genau vorhersagt.

Spezifisches Ziel 2: Drei potenzielle schnell wirkende Therapien für Suizidgedanken zu testen und mechanistische Mediatoren der Reaktion zu identifizieren.