Prof. Tobias Kaufmann forscht zu der Frage, warum psychische Erkrankungen entstehen. Dazu analysiert er gemeinsam mit seiner Arbeitsgruppe Neurotechnology & Computational Psychiatry am Universitätsklinikum Tübingen umfangreiche Daten aus der Neurobildgebung und Genetik.

Psychischen Erkrankungen wie Depressionen oder Schizophrenie gehen oft weit vor der Diag-nose mit subtilen hirnstrukturellen Veränderungen einher. Um diese subtilen Veränderungen zu untersuchen reichen klinische Datensets nicht aus; vielmehr sind große Datensätze mit mehre-ren zehntausenden Teilnehmenden wie der UK Biobank oder der NAKO erforderlich.

In dieser Folge von Dr. med KI sprechen wir mit Prof. Tobias Kaufmann, wie man solche popula-tionsbasierten Datensätze dennoch verwenden kann, um mehr über die neurostrukturellen Än-derungen bei psychischen Erkrankungen zu lernen. Ein Beispiel ist die KI-gestützte Vorhersage des Brain age gap, der auch bei Erkrankungen wie der Schizophrenie erhöht ist.

Um klinische Fragestellungen zu adressieren, sind populationsbasierte Datensets limitiert. Prof. Tobias Kaufmann stellt uns sein Projekt HealthyMom vor, wo er und sein Team umfangreiche Daten bei Frauen nach einer Fehlgeburt erheben. So lässt sich zu untersuchen, welche struktu-rellen und funktionellen Veränderungen bei Frauen nach einer Fehlgeburt auftreten und wie diese mit ihrer psychischen Gesundheit in Verbindung zusammenhängen.

Themen • Psychische Gesundheit • Große populationsbasierte vs. kleine klinische Datensätze • Brain age gap • HealthyMom - psychische Gesundheit bei Schwangerschaftsverlust

Link • https://www.kaufmannlab.org/