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Artificial intelligence for personalised medicine in depression (ArtiPro)

ArtiPro

Roberto Francesco Giovanni Viviani (ORCID: 0000-0002-7517-6006)
  • Grant-DOI 10.55776/I5903
  • Förderprogramm International - Multilaterale Initiativen
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.05.2022
  • Projektende 30.04.2026
  • Bewilligungssumme 287.060 €
  • E-Mail

ERA-NET: Permed

Wissenschaftsdisziplinen

Klinische Medizin (40%); Medizinisch-theoretische Wissenschaften, Pharmazie (60%)

Keywords

    Personalized Medicine, Depression, Biomarkers, Functional Imaging, Machine Learning

Abstract

Personalisierte Medizin zielt darauf ab, die Therapieresponse auf der Grundlage eines persönlichen Profils vorherzusagen, das klinische, biologische und genetische Daten umfasst. Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt auf Depression. Es zielt darauf ab, eine Plattform für künstliche Intelligenz einzurichten, die Daten aus der klinischen Forschung zu den Elementen dieser Profile zusammenführt, um Prädiktoren für das Ansprechen auf eine Depressionsbehandlung zu ermitteln. Die Ergebnisse werden in einer einz igen Datenplattform zusammengeführt, die es ermöglicht, große multimodale Datensätze zu nutzen, um prädiktive Modelle für Symptome und Ergebnisdaten zu entwickeln und so die Wirkung dieser Daten zu erhöhen. Es werden Ansätze der künstlichen Intelligenz untersucht, um neue Biomarker zu identifizieren, die das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagen können. Dies wird dazu beitragen, ein Entscheidungshilfesystem für die personalisierte Therapie zu entwickeln und gleichzeitig die spezifischen ethischen und rechtlichen Anforderungen zu ermitteln, die erfüllt werden müssen.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Innsbruck - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Catharina Scholl, Sonstige Forschungs- oder Entwicklungseinrichtungen - Deutschland
  • Noam Shomron, Tel-Aviv University - Israel
  • Maria Giulia Bacalini, University of Bologna - Italien
  • Nada Bozina, Universität Zagreb - Kroatien
  • Espen Molden, University of Oslo - Norwegen

Research Output

  • 16 Zitationen
  • 8 Publikationen
Publikationen
  • 2025
    Titel Pharmacogenetic guided drug therapy – how to deal with phenoconversion in polypharmacy
    DOI 10.1080/17425255.2025.2451440
    Typ Journal Article
    Autor Stingl J
    Journal Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology
    Seiten 399-407
    Link Publikation
  • 2024
    Titel The dark side of personality functioning: associations between antisocial cognitions, personality functioning (AMPD), empathy and mentalisation
    DOI 10.3389/fpsyt.2024.1377177
    Typ Journal Article
    Autor Rabl L
    Journal Frontiers in Psychiatry
    Seiten 1377177
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Phenotypic Models of Drug–Drug-Gene Interactions Mediated by Cytochrome Drug-Metabolizing Enzymes
    DOI 10.1002/cpt.3188
    Typ Journal Article
    Autor Viviani R
    Journal Clinical Pharmacology & Therapeutics
    Seiten 592-601
    Link Publikation
  • 2024
    Titel The fMRI global signal and its association with the signal from cranial bone
    DOI 10.1101/2024.03.27.587003
    Typ Preprint
    Autor Huber D
    Seiten 2024.03.27.587003
    Link Publikation
  • 2024
    Titel The fMRI global signal and its association with the signal from cranial bone
    DOI 10.1016/j.neuroimage.2024.120754
    Typ Journal Article
    Autor Huber D
    Journal NeuroImage
    Seiten 120754
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Phenotypic models of drug-drug-gene interactions mediated by cytochrome drug-metabolizing enzymes
    DOI 10.1101/2023.11.02.23297749
    Typ Preprint
    Autor Viviani R
    Seiten 2023.11.02.23297749
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Pharmacogenetic Dose Modeling Based on CYP2C19 Allelic Phenotypes
    DOI 10.3390/pharmaceutics14122833
    Typ Journal Article
    Autor Stingl J
    Journal Pharmaceutics
    Seiten 2833
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Cognitive effort and reward. Functional imaging of time on task and the involvement of dopaminergic and cholinergic substrates
    DOI 10.1101/2024.12.12.628171
    Typ Preprint
    Autor Orsini C
    Seiten 2024.12.12.628171
    Link Publikation

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