Über das Projekt
PERMEPSY ist ein dreijähriges Projekt das vom Parc Sanitari Sant Joan de Déu koordiniert wird und an dem fünf klinische Partner aus fünf verschiedenen Ländern (Spanien, Deutschland, Frankreich, Polen und Chile) sowie ein Technikteam (Spanien) beteiligt sind. Ziel des PERMEPSY-Projekts (Personalised Medicine Approach to Psychological Treatment for Psychosis) ist es, ein personalisiertes Metakognitives Training (MKT) für Menschen mit Psychose zu entwickeln. Die Mitglieder des PERMEPSY-Projekts arbeiten zusammen, indem sie eine umfassende Literaturübersicht über die Variablen, die mit einem besseren Behandlungserfolg bei Psychosen in Verbindung gebracht werden, erstellen und die zentralen Faktoren ermitteln, die die Wirksamkeit des MKT vorhersagen. Darüber hinaus zielt das PERMEPSY-Projekt darauf ab, multimodale retrospektive Daten aus früheren klinischen Studien mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens (ML) und Variablen, die durch systematische Überprüfungen ermittelt wurden, zu analysieren. Der ML Algorithmus wird die Grundlage für die Entwicklung einer Prototyp-Plattform bilden, die Klinikern und Ärzten weltweit frei zur Verfügung gestellt wird, um sie bei klinischen Entscheidungen bei der Behandlung von Patient:innen mit Psychose zu unterstützen. Die Plattform wird in einer klinischen zwei-armigen Pilotstudie validiert, in der das klassische MKT mit dem von der Plattform empfohlenen personalisierten MKT verglichen und ihre Vorhersagekraft getestet wird.
Verbesserung der Behandlung von Schizophrenie
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das PERMEPSY-Projekt drei Hauptziele verfolgt:
(1) Identifizierung der wichtigsten soziodemografischen, klinischen, kognitiven und metakognitiven Variablen und Biomarker, die mit dem Behandlungserfolg bei Schizophrenie in Verbindung stehen;
(2) Ermittlung der Variablen, die die Behandlungsergebnisse am besten verbessern, indem eine ML-basierte Stratifizierungsstrategie auf multimodale retrospektive Datenbanken angewandt wird;
und (3) Entwicklung und Validierung der Plattform durch einen klinischen Proof-of-Concept-Pilotversuch, bei dem in jeder Phase die Nutzerperspektive berücksichtigt wird.