EEG-markers voorspellen behandelrespons in de psychiatrie
Innovatief promotieonderzoek van Hannah Meijs geeft een beeld hoe biomarkers ingezet kunnen worden om te helpen bij het begrijpen van psychische kwetsbaarheden en het voorspellen van de behandelrespons en daarmee de kans op herstel.
Inleiding
Psychiatrische stoornissen zijn uiteenlopende ziektebeelden die vaak samen voorkomen met andere psychiatrische klachten. De huidige praktijk heeft moeite de complexiteit van psychische aandoeningen adequaat aan te pakken. Er is behoefte aan meer gepersonaliseerde benadering.
Hannah Meijs heeft een promotie onderzoek uitgevoerd naar het gebruik van biomarkers om de behandelrespons bij depressie en ADHD te kunnen voorspellen. De markers, die geïdentificeerd worden via een elektro-encefalografie (EEG), helpen om de mechanismen te begrijpen die ten grondslag liggen aan psychiatrische aandoeningen, bij het voorspellen van de behandelrespons en daarmee het vergroten van de remissiekans.
Resultaat
Met behulp van grote en heterogene datasets werden potentiële EEG-markers gevonden die een voorspellende waarde hebben voor wat betreft de behandeluitkomst, zoals de bètaspindels. Deze markers zouden ingezet kunnen worden om betere behandelvoorspellingen te doen en daarmee de (initiële) remissiekans te vergroten bij mensen met een psychiatrische aandoening, zoals een depressieve stoornis.
Hoewel deze markers nog niet direct toepasbaar zijn in de klinische praktijk, bieden ze waardevolle inzichten voor toekomstig onderzoek. De aanbevelingen benadrukken de noodzaak om objectieve metingen zoals EEG en genetica te integreren in de psychiatrische zorg. Dit kan leiden tot een beter begrip van psychiatrische stoornissen en verbeterde behandelresultaten.
Een belangrijke pijler in de visie van GGNet is de verschuiving van traditionele zorg naar een bredere focus op gezondheid en welzijn, waarbij preventie, vroege interventie, en gepersonaliseerde behandelingen centraal staan. Door biomarkers te identificeren die behandelresponsen kunnen voorspellen, draagt het onderzoek bij aan de ontwikkeling van gepersonaliseerde behandelplannen.
Lees via onderstaande link het hele onderzoek 'Decoding Complexity: A data-driven approach to unraveling transdiagnostic markers in psychiatry' op de website van Brainclinics. Ook is deze hier te downloaden.
Onderzoeker
Hannah Meijs (Maastricht, 1990) werkt sinds 1 juli 2024 als psychiater bij GGNet. Zij volgde de opleiding tot psychiater bij GGNet van 2018 tot 2024, gecombineerd met promotieonderzoek bij Brainclinics Foundation in Nijmegen in samenwerking met de Universiteit van Maastricht. Haar interesse ligt vooral bij depressiebehandeling en in het bijzonder de behandeling met rTMS, die zij ook kan uitvoeren.
De promotie vond plaats op 18 juni 2024 in Maastricht.
