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Trajektoren

Domäne A: Beschreibung von Ursprüngen und Verläufen des Verlustes und der Wiedererlangung von Kontrolle sowie von modulierenden Faktoren

In dieser Domäne werden wir die Verläufe des Verlustes und der Wiedererlangung von Kontrolle erfassen und beleuchten, wie Auslöser und modulierende Faktoren miteinander interagieren, um vorherzusagen, wann Personen mit leichter bis mittlerer Alkoholkonsumstörung Kontrolle über ihren Konsum verlieren oder wiedergewinnen. Wir werden allgemeine, aber auch alters- und geschlechtsspezifische Mechanismen identifizieren, die zum Verlust und der Wiedererlangung von Kontrolle über den Alkoholkonsum beitragen, indem wir eine große Kohorte von Personen mit verschiedenen Schweregraden erfassen, die (noch) keine Entgiftung benötigen. Dazu werden wir Methoden des „Ambulatory Assessments“ verwenden (inklusive „Ecological Momentary Assessment“) um longitudinale Datensätze über mehrere Monate von Personen mit einer Alkoholkonsumstörung (mit und ohne zusätzlichen Tabak- und Cannabisgebrauch) zu erhalten. Dies ermöglicht uns longitudinale Verläufe des Verlusts und der Wiedererlangung von Kontrolle über Drogenkonsum in realen Lebensumständen zu beobachten.

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A01: Prospektive Längsschnittstudie zu Auslösern und Moderatoren bei Abhängigkeitserkrankungen

Das primäre Ziel der prospektiven Längsschnittstudie ist die Untersuchung interindividueller Unterschiede prädiktiver Faktoren der Trajektorien des Verlustes und der Wiedergewinnung der Kontrolle über den Alkoholkonsum über die Lebensspanne. Mit ambulanten Assessments werden wir interindividuelle Unterschiede in Verhalten, neurobiologischen Korrelaten und polygenen Risiko-Scores bei Adoleszenten und jungen Erwachsenen (N = 300; WP1) sowie Patienten im frühen (N = 300; WP2) und späten mittleren Lebensalter (N = 300; WP3) mit Alkoholkonsumstörung über ein Jahr verfolgen. Mittels latenter und gemischter Wachstumskurvenmodelle werden wir so interindividuelle Unterschiede und Profile hinsichtlich der Vorhersage erhaltenen und verlorenen Kontrollverhaltens über Alkoholkonsum identifizieren, die neue und personenzentrierte Präventions- und Interventionsstrategien kritisch informieren helfen. Projektleitung: Prof. Dr. Dr. Tobias Banaschewski, Medizinische Fakultät Mannheim Prof. Dr. Dr. Andreas Heinz, Charité - Universitätsmedizin Berlin Prof. Dr. Dr. Michael Rapp, Universität Potsdam Prof. Dr. Tobias Banaschewski

A02: Longitudinales Monitoring kognitiver Kontrolle als ein modifizierender Faktor des Trinkverhaltens

Die implizite Annahme, dass intra-individuelle Veränderungen der kognitiven Kontrolle und des Entscheidungsverhaltens mit Veränderungen des Trinkverhaltens einhergehen, wurde bisher nicht systematisch untersucht. Dieses Projekt zielt auf die Identifikation von differenziellen kognitiven Trajektorien, die mit dem Verlust und die Wiedergewinnung der Kontrolle über das Trinkverhalten verbunden sind. Es soll eine Smartphone Applikation verwendet werden, um kognitive Kontrolle und Entscheidungsverhalten longitudinal im ambulantem Assessment zu untersuchen. Projektleitung: Prof. Dr. Lorenz Deserno, Universitätsklinikum Würzburg Prof. Dr. Thomas Goschke, Technische Universität Dresden

A03: Stressassoziierte Suchtdruck- und Rückfallprädiktoren bei Alkoholabhängigkeit

Das Projekt untersucht die Interaktion stress- und reizinduzierter physiologische Marker in einem Laborexperiment in Bezug auf: (1) Suchtdruck und assoziierte Faktoren, (2) ihre Eignung für die Rückfallprädiktion in der Lebenswelt, sowie (3) die Identifikation der Hirnregionen, die mit den relevanten motivationalen, kognitiven und affektiven Prozessen assoziiert sind. Das längerfristige Ziel ist die Auswahl eines Sets mobiler Sensoren und ihrer Integration in eine mobile Infrastruktur zur Prädiktion stressassoziierter Rückfallsituationen im Alltag. Projektleitung: Prof. Dr. Falk Kiefer, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim Prof. Dr. Clemens Kirschbaum, Technische Universität Dresden Dr. Patrick Bach, Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung, Mannheim

A04: Intensive Untersuchung von Auslösern, Moderatoren und neurobiologischen Mechanismen an Verlaufsübergängen bei Abhängigkeitserkrankungen

Diese kombinierte ambulante Assessment- und Bildgebungsstudie identifiziert intraindividuelle Unterschiede in den Auslösern, Moderatoren und vermittelnden neurobiologischen Mechanismen von Abhängigkeitserkrankungen an Verlaufsübergängen mit substantiell gesteigertem bzw. reduziertem Alkoholkonsum. Mit hochfrequentem ambulanten Assessment im Alltag werden phasenabhängige Unterschiede in den Effekten von Auslösern und Moderatoren auf Alkoholverlangen, Stimmung, Impulsivität und Trinkverhalten untersucht und mittels funktioneller Bildgebung die neurobiologischen Korrelate dieser Prozesse identifiziert. Der prospektive Vorhersagewert der Mechanismen für erhaltenes und verlorenes Kontrollverhalten über den Alkoholkonsum wird getestet um neue und personenzentrierte Präventions- und Interventionsstrategien kritisch zu informieren. Projektleitung: Prof. Dr. Ulrich Ebner-Priemer, Karlsruher Institut für Technologie Prof. Dr. Christine Heim, Charité – Universitätsmedizin Berlin Prof. Dr. Dr. Heike Tost, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim

A05: Hochauflösende Verhaltensbeobachtungen zur Erfassung dynamischer Übergänge in Tiermodellen der Suchterkrankungen

In diesem Projekt nutzen wir neue Verfahren aus der statistischen Physik und von dynamischen Systemen, um Frühwarnzeichen und kritische Übergänge zum süchtigem Verhalten zu detektieren. Hierzu nutzen wir sog. intensive longitudinale Datensätze, die wir mit zeitlich hochauflösenden automatisierten Verhaltensbeobachtungen in einem Tiermodell der Alkoholsucht und in einem Tiermodell mit freiwilliger Langzeitapplikation von Nikotin erheben. Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Spanagel, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim

A06: KI-basierte prädiktive neuro-behaviorale Modellierung von individuellen Trajektorien in der Sucht

Unser Projekt zielt darauf ab, rekurrente neuronale Netzwerk-Modelle der Verhaltensdynamik aus multimodalen (Mobile-Health) Daten auf personenspezifischer Ebene zu bestimmen. Dafür entwickeln wir zunächst Methoden, die uns erlauben, Daten mit unterschiedlichen Erhebungsraten und Verteilungsannahmen zu integrieren. Dieser Ansatz wird auf Daten aus den Projekten A01- A04 angewandt, um dynamische Übergänge zwischen dem Kontrollverlust und -wiedergewinn zu identifizieren, langfristige Verhaltenstrajektorien zu prädizieren und Subgruppen zu klassifizieren. Letztlich wollen wir diejenigen Faktoren und Mechanismen bestimmen, welche diesen Übergängen zugrunde liegen. Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Daniel Durstewitz, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim Dr. sc. hum. Georgia Koppe, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim Prof. Dr. rer. nat. Emanuel Schwarz, Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim

A07: Deep Learning zur Identifizierung von Subtypen von Suchterkrankungen basierend auf strukturellen MRT Daten

In diesem Teilprojekt entwickeln wir erklärbare maschinelle Lernverfahren, um systematisch strukturelle MRT-Bilder hinsichtlich soziodemographischer Variablen, Krankheitsdiagnose, Alkoholkonsum und möglicher Subtypen auszuwerten. Insbesondere werden wir convolutional neural network (CNN)-Architekturen erstellen und für (1) die Differentialdiagnostik von Suchtpatienten und gesunden Kontrollen (2) die Vorhersage des früheren und zukünftigen Alkoholkonsums (3) die Bestimmung von Sucht-Subtypen und (4) die generelle Charakterisierung von mentaler Gesundheit testen. Zusätzlich werden wir individuelle Netzwerkentscheidungen visualisieren und die CNN-Modelle mit anderen "one-shot"-Daten aus dem TRR 265, wie z.B. soziodemographische und psychometrische Variablen oder neu gefundene Verhaltens- oder fMRT-Biomarker, integrieren. Projektleitung: Prof. Dr. Kerstin Ritter, Charité - Universitätsmedizin Berlin

A08: Auswirkungen von longitudinalen Geschlechtshormonschwankungen auf den Verlust und das Wiedererlangung der Kontrolle über Alkoholkonsum im Verlauf: Prädiktion, Mechanismen und Ansatzpunkte für Behandlungen

Das primäre Ziel der prospektiven Längsschnittstudie ist die Untersuchung interindividueller Unterschiede prädiktiver Faktoren der Trajektorien des Verlustes und der Wiedergewinnung der Kontrolle über den Alkoholkonsum über die Lebensspanne. Mit ambulanten Assessments werden wir interindividuelle Unterschiede in Verhalten, neurobiologischen Korrelaten und polygenen Risiko-Scores bei Adoleszenten und jungen Erwachsenen (N = 300; WP1) sowie Patienten im frühen (N = 300; WP2) und späten mittleren Lebensalter (N = 300; WP3) mit Alkoholkonsumstörung über ein Jahr verfolgen. Mittels latenter und gemischter Wachstumskurvenmodelle werden wir so interindividuelle Unterschiede und Profile hinsichtlich der Vorhersage erhaltenen und verlorenen Kontrollverhaltens über Alkoholkonsum identifizieren, die neue und personenzentrierte Präventions- und Interventionsstrategien kritisch informieren helfen. Projektleitung: Prof. Dr. Bernd Lenz, Zentralinstitut für seelische Gesundheit, Mannheim Prof. Dr. Christian Müller, Zentralinstitut für seelische Gesundheit, Mannheim

A09: Vorhersage von Trinkverhalten auf Basis funktioneller Verbindungen im Gehirn unter Einbeziehung mehrerer Datenquellen

Der Verlust und die Wiedererlangung der Kontrolle über den Alkoholkonsum beruht auf exekutiven Funktionen wie z.B der Impulskontrolle, die mit der funktionellen Architektur des Gehirns in Ruhe und bei bestimmten Aufgaben zusammenhängen. In diesem Projekt werden wir daher die statische sowie dynamische funktionelle Konnektivität des Gehirns in Ruhe und während der Stop-Signal-Aufgabe nutzen, um die Fähigkeit zur Kontrolle des Alkoholkonsums vorherzusagen. Wir werden innovative Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), wie z.B. normative Modelle und Meta-Matching, einsetzen und dabei sowohl Interpretierbarkeit als auch Vorhersagegenauigkeit betonen. Wir werden Relevanzkarten des Konnektoms nutzen, um spezifische funktionelle Hypothesen zu testen. Im Rahmen der obigen Transfer-Learning-Techniken werden wir große Datensätze insbesondere aus der FOR 1617-Kohorte (N≈400), der IMAGEN-Kohorte (N≈2000) und aus der UK-Biobank (N≈36.000) zur Optimierung der für klinische Anwendungen wichtigen Vorhersagegenauigkeit innerhalb der TRR-Kohorte nutzen. Kovariaten werden zur Untersuchung von AUD-Subtypen verwendet.

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