Österreichische Gesellschaft für Neuropsychopharmakologie und Biologische Psychiatrie

CliniCum neuropsy 2/2018

clinicum neuropsy

e d i t o r i a l

prof. kasper

Die Zeit, als wir mit einfachen Falldarstellungen die Medizin revolutioniert haben, ist lange vorbei, wenn man bedenkt, dass Wagner-Jauregg für seine Publikation über Falldarstellungen der Malaria-Therapie den Nobelpreis erhalten hat, bzw. als Lithium oder neue Antidepressiva eingeführt wurden, die an wenigen Patienten erprobt wurden. Nun beschäftigen wir uns mit sogenannten „Big Data“ und „Advanced Statistics“, die jeden Menschen, der nicht Mathematik oder Neuroscience studiert hat, in Ehrfurcht erschauern lassen. Wir müssen uns jedoch diesem Faktum der großen Datenbanken mehr und mehr auch in der Psychi­atrie stellen, das z.B. in der Inneren Medizin, etwa auf dem Gebiet des Hypertonus, bereits entscheidende Fortschritte erzielt hat.

Die Depression als eine der häufigsten psychiatrischen Erkrankungen wurde in letzter Zeit in diesem Zusammenhang der „Big Data“ genannt. „Machine Learning“ ist dabei eine der Methoden, die, ähnlich wie bei der Bearbeitung von Neuroimaging-Daten, häufig angewandt wird. Man sollte jedoch wissen, dass es verschiedene Methoden dieses „Machine Learning“ gibt und diese nicht mit einem einfachen statistischen Verfahren, wie z.B. dem T-Test, zu vergleichen sind.

„Big Data“ werden auch hinsichtlich der Prädiktion, z.B. welche Faktoren für den Behandlungsverlauf charakteristisch sind, vom Europäischen Konsortium (Group for the Study of Treatment Resistant Depression, GSRD) verwendet, das herausfinden konnte, dass das gleichzeitige Vorhandensein von Depression und Angsterkrankungen, jedoch auch weitere Parameter wie z.B. Body-Mass-Index (BMI) bzw. Schwere der Erkrankung in Zusammenhang mit einer behandlungsresistenten Depression stehen. Interessant werden diese Daten auch, wenn klinische mit z.B. genetischen Parametern kombiniert werden, weil es sehr wahrscheinlich ist, dass erst das Zusammenspiel dieser beiden Bereiche eine ver­lässliche Prädiktion erlauben wird.

Es ist zu vermuten, dass ein sensitiver und ausgewogener Umgang mit der Datenlage unter Einbeziehung klinischer und biologischer Charakteristika dazu führen wird, dass in Zukunft eine Präzision hinsichtlich einer spezifischen psychopharmakologischen Behandlung bzw. Verlaufsbeurteilung möglich ist.

O. Univ.-Prof. Dr. h.c. mult. Dr. Siegfried Kasper
für die Österr. Gesellschaft für Neuropsychopharmakologie und Biologische Psychiatrie (ÖGPB)

neuropsy 04/2018
CliniCum neuropsy 2/2018

Das Medium für Psychiatrie und Neurologie.


ÖGPB-Newsletter 5/2018

Burnout – anerkannte psychische Störung oder klärungsbedürftige Beschwerden?

Hans-Peter Kapfhammer
Klinik für Psychiatrie und Psychotherapeutische Medizin, Medizinische Universität Graz

Lesen Sie mehr >>