Die personalisierte oder präzisere Therapie von depressiven Erkrankungen stellt eines der größten Versprechen für Patienten und Behandler in unserem Fachgebiet dar. Trotz jahrzehntelanger Forschung in diesem Bereich erfolgen Therapientscheidungen auch heute noch auf wenig bis keinen evidenz-basierten Kriterien. Auch die aktuelle Leitlinie empfiehlt eher breite als individualisierte Therapieverfahren. Das Symposium soll den aktuellen Stand der Forschung zur Prädiktion von Therapieverläufen vorstellen und Ausblicke für die personalisierte Therapie geben. Dabei wird im ersten Teil des Sympoisum primär die Pharmakotherapie beleuchtet, während im zweiten Teil die Behandlung mittels EKT im Zentrum stehen soll.
Klaus Lieb (Mainz) wird aktuelle Daten zur individuellen Prädiktion von Therapieverläufen anhand eines großen Samples von ca. 900 Patientinnen und Patienten vorstellen, die im Rahmen der EMC-Studie behandelt wurden. Zur Vorhersage von Therapieverläufen wurden Deep Learning-Verfahren eingesetzt, deren Ergebnisse im Vortrag vorgestellt werden. Durch die Kombination klinisch-demographischer und biologischer Daten gelingt es, die prädiktive Vorhersagekraft eines frühen Ansprechens auf eine Pharmakotherapie für eine spätere Remission deutlich zu erhöhen. Chancen und Grenzen für die Prädiktion individueller Therapieverläufe werden diskutiert.
Helge Frieling (Hannover) stellt den aktuellen Stand der, teilweise auch am EMC-Kollektiv validierten, Entwicklung eines Biomarkers zur Vorhersage des Nicht-Ansprechens auf Antidepressiva vor. Die Hypomethylierung des BDNF-Promoters geht mit einem Nicht-Ansprechen auf monoaminerge Antidepressiva einher, ein Befund, der bereits mehrfach repliziert werden konnte. Welche physiologischen Hintergründe es dazu gibt und wie dieser Befund in der Praxis angewendet werden kann, soll im vorgestellt und diskutiert werden.
Im zweiten Teil des Symposiums steht dann die Prädiktion des Ansprechens auf EKT-Behandlung im Mittelpunkt:
Trotz der hohen Wirksamkeit von EKT bei insbesondere therapieresistenten Depressionen sprechen nicht alle Patienten auf EKT an. Weiterhin ist die rasche Zuweisung zu verschiedenen antidepressiven Verfahren wichtig um eine lange Krankheitsepisode mit Entwicklung eines chronischen Verlaufes zu verhindern.
Aktuell bestehen nur wenige klinische und EEG-bezogene Parameter mit welchen die Response auf EKT eingeschätzt werden kann. NN (Münster) stellt aktuell Befunde zur Nutzung struktureller Bildgebungsdaten für die Therapiesteuerung vor, welche mittels maschineller Lernverfahren ausgewertet werden. A. Neyazi (Hannover) berichtet Ergebnisse zur epigenetischen Analyse von neurotrophen Faktoren und ihren Signalwegen sowie den aktuellen Kenntnisstand zur Biomarkerforschung bei EKT.