News Release

Wann kippt eine Depression? Internationale Spitzenförderung für Frankfurter Forschung

Wellcome Trust fördert ein von der Universitätsmedizin Frankfurt koordiniertes internationales Projekt zur personalisierten Behandlung von Depressionen

Grant and Award Announcement

Goethe University Frankfurt

FRANKFURT. Mit FUTURE-D wollen wir Depressionen künftig früher erkennen und individueller behandeln. Statt erst auf schwere Krankheitsverläufe zu reagieren, möchten wir Warnsignale rechtzeitig identifizieren und gezielt gegensteuern. Die Förderung ermöglicht es uns, modernste Datenwissenschaft mit klinischer Expertise und internationaler Zusammenarbeit zu verbinden“, sagt Prof. Dr. Jonathan Repple, Koordinator des Projekts. Er ist Professor für Prädiktive Psychiatrie – eine Dr. Rolf M. Schwiete-Stiftungsprofessur – sowie Geschäftsführender Oberarzt der Klinik für Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie an der Universitätsmedizin Frankfurt.

„FUTURE-D steht für einen Paradigmenwechsel in der psychiatrischen Versorgung – hin zu einem Ansatz, der die einzelne Person in ihrer biologischen und sozialen Komplexität betrachtet“, betont Prof. Dr. Andreas Reif, Direktor der Klinik für Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie. „Für Menschen mit Depressionen bedeutet diese Herangehensweise, dass sie im besten Fall nicht mehr jahrelang von Therapie zu Therapie wechseln müssen, bis etwas wirkt, sondern dass wir von Anfang an besser verstehen, welche individuelle Behandlung die richtige ist. Das Forschungsprojekt gibt uns die Mittel, genau das zu verwirklichen.“

Der renommierte Wellcome Trust unterstützt das Verbundprojekt FUTURE-D (Forecasting Depression Trajectories: Early Network-Guided Prediction of Severe and Persistent Disease Courses) mit insgesamt 5,9 Millionen Euro, davon fließt etwas mehr als eine Million Euro nach Frankfurt. Das Projekt startet im Herbst 2026 und läuft fünf Jahre lang. Neben der Universitätsmedizin Frankfurt, die das internationale Konsortium koordiniert, sind Forschungspartner aus den Niederlanden, Frankreich, Serbien, Vietnam und Australien beteiligt.

Depressionen früher erkennen und gezielter behandeln

Depressionen zählen weltweit zu den häufigsten Ursachen für gesundheitliche Einschränkungen. Dennoch fehlt es bis heute an verlässlichen Methoden, um vorherzusagen, bei wem die Erkrankung einen schweren, chronischen oder therapieresistenten Verlauf nehmen wird. An dieser Lücke setzt FUTURE-D an.

Statt Depressionen als starres Krankheitsbild mit isolierten Symptomen zu betrachten, untersucht das Projekt das dynamische Zusammenspiel von Gehirnprozessen, Verhalten und sozialen Faktoren. Große Langzeitdatenbanken und moderne computergestützte Modellierungen sollen helfen, frühe Warnsignale zu erkennen – noch bevor sich die Erkrankung verschlimmert oder chronifiziert.

Auf dieser Grundlage wollen die Forschenden neue personalisierte Behandlungsansätze entwickeln. Im Mittelpunkt steht die transkranielle Magnetstimulation (TMS), ein nicht-invasives Verfahren zur gezielten Hirnstimulation. Ziel ist es, Stimulationsstrategien zu entwickeln, die präzise auf individuelle Patientinnen und Patienten zugeschnitten sind.

Zwei der größten Depressionskohorten der Welt

Für FUTURE-D werden zwei der weltweit umfangreichsten Langzeitkohorten zur Depressionsforschung zusammengeführt: die Studien MACS und NESDA. Die Forschenden kombinieren dabei Methoden der Netzwerkforschung, der dynamischen Systemmodellierung und der Kontrolltheorie, um besser zu verstehen, wie depressive Erkrankungen entstehen, sich entwickeln und destabilisieren.

Biologische und klinische Faktoren allein genügen dabei nicht: Auch psychosoziale Faktoren und die Perspektive Betroffener fließen in die Modelle ein. So sollen Erkenntnisse entstehen, die nicht nur wissenschaftlich belastbar, sondern auch direkt in der Versorgung nutzbar sind.

Mit FUTURE-D baut die Universitätsmedizin Frankfurt ihre internationale Stellung in der translationalen Psychiatrie und der personalisierten Medizin weiter aus, mit dem Ziel, depressive Erkrankungen präziser vorherzusagen und Behandlungen wirksamer auf den einzelnen Menschen zuzuschneiden.


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