Genetische Scores und psychische Gesundheit: Wie nah sind wir der Präzisionspsychiatrie?

Eine umfassende Überprüfung von Dutzenden zuvor veröffentlichter Studien hat Licht auf die Rolle genetischer Marker bei Stimmungsstörungen und ihren Einfluss auf Behandlungsergebnisse und klinische Merkmale bei schweren psychiatrischen Erkrankungen geworfen.

Die in der Fachzeitschrift „Genetic Psychiatry“ veröffentlichte Analyse zeigt, dass polygene Scores zwar derzeit nur eine mäßige Vorhersagekraft aufweisen, aber konsistente Muster aufweisen, die letztendlich zu einer stärker personalisierten psychiatrischen Versorgung beitragen könnten. Diese Scores schätzen das Risiko, an einer bestimmten Krankheit zu erkranken , basierend auf den genetischen Informationen jedes Patienten.

Die von Professor Alessandro Serretti von der Kore-Universität Enna auf Sizilien (Italien) durchgeführte Forschung analysierte Studien aus den Jahren 2013 bis 2025 und untersuchte, wie sich polygene Scores für schwere depressive Störungen und bipolare Störungen auf die Behandlungsergebnisse auswirken.

Die Studie ergab, dass höhere polygene Depressionswerte bei verschiedenen Erkrankungen durchgängig mit schlechteren Behandlungsergebnissen korrelieren . Patienten mit erhöhtem genetischen Depressionsrisiko reagierten häufiger nicht auf Medikamente wie Antidepressiva, Stimmungsstabilisatoren und Antipsychotika. Darüber hinaus wiesen sie niedrigere Remissionsraten und eine höhere Behandlungsresistenz bei schweren Depressionen, bipolaren Störungen und Schizophrenie auf. Dieses Muster zeigte sich über verschiedene Populationen und Behandlungsansätze hinweg und deutet eher auf einen echten biologischen Zusammenhang als auf ein statistisches Artefakt hin.

„Die meisten Studien deuten auf einen bescheidenen, aber konsistenten Zusammenhang zwischen polygenen Scores für schwere depressive Störungen und den Behandlungsergebnissen mit Antidepressiva hin“, stellte Professor Serretti fest. „Eine höhere polygene Belastung durch Depressionen korreliert mit einer höheren Wahrscheinlichkeit eines Nichtansprechens, einer Nichtremission oder einer Resistenz gegenüber konventionellen Antidepressiva.“

Darüber hinaus wurde der schädliche Effekt, wenn auch mit weniger starker Evidenz, auch bei den Behandlungsergebnissen bei bipolaren Störungen und Schizophrenie beobachtet.

Polygene Scores für bipolare Störungen zeigten differenziertere Effekte: Während diese Marker einen begrenzten Vorhersagewert für die antidepressive Reaktion bei unipolarer Depression zeigten, enthüllten sie interessante Muster in der Behandlung bipolarer Störungen . Einerseits könnten sie mit besseren schulischen Leistungen oder einer höheren kognitiven Leistungsfähigkeit verbunden sein; andererseits könnten sie in bestimmten Kontexten zu psychotischen Dimensionen prädisponieren.

Diese Erkenntnisse unterstreichen, dass eine genetische Anfälligkeit für bipolare Störungen nicht zwangsläufig negative Folgen hat und in manchen Fällen sogar von Vorteil sein kann.

Einfluss von Umweltfaktoren

Die Analyse ergab überzeugende Beweise dafür, dass das genetische Risiko für Stimmungsstörungen mit Umweltfaktoren zusammenhängt . Studien zeigten übereinstimmend, dass Personen mit einem höheren genetischen Risiko für Depressionen häufiger stressigen Lebensereignissen ausgesetzt waren und eine größere Anfälligkeit für widrige Umweltbedingungen zeigten.

Im Gegensatz dazu wurde das genetische Risiko für bipolare Störungen manchmal mit positiven Folgen in Verbindung gebracht, darunter verbesserte Bildungsergebnisse und verbesserte kognitive Leistungen in bestimmten Bevölkerungsgruppen. Diese Dualität spiegelt die Komplexität der psychiatrischen Genetik wider, in der dieselben genetischen Varianten je nach Kontext sowohl Risiken als auch Vorteile mit sich bringen können.

Könnten diese Gen-Umwelt-Interaktionen erklären, warum manche Patienten mit ähnlichem genetischen Profil so unterschiedliche Krankheitsverläufe aufweisen? Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass die genetische Anfälligkeit nicht nur das direkte Krankheitsrisiko beeinflusst , sondern auch die Wahrscheinlichkeit, Umweltstressoren ausgesetzt zu sein, die den Krankheitsverlauf weiter verändern.

Trotz übereinstimmender Ergebnisse ist der klinische Nutzen der aktuellen polygenen Scores nach wie vor begrenzt . Selbst wenn diese genetischen Marker statistisch signifikant sind, erklären sie typischerweise weniger als 1 % der Varianz der Behandlungsergebnisse.

Professor Serretti betonte, dass polygene Scores derzeit eher als inkrementelle prädiktive Marker denn als klinische Entscheidungshilfen betrachtet werden sollten. „Obwohl diese Scores vielversprechend sind, bleibt ihre zusätzliche Aussagekraft über konventionelle klinische Prädiktoren hinaus oft gering“, bemerkte er.

Die Überprüfung verdeutlichte eine kritische Einschränkung der aktuellen Forschung: Die meisten genomweiten Assoziationsstudien, die diesen polygenen Scores zugrunde liegen , wurden an Bevölkerungen europäischer Abstammung durchgeführt. Dies stellt erhebliche Herausforderungen für die Anwendung genetischer Vorhersagen in Bevölkerungen aus dem Rest der Welt dar.

Jüngste Studien an asiatischen Bevölkerungen, insbesondere an Han-chinesischen Stichproben, haben weitgehend konsistente Effektstärken für polygene Depressionswerte gezeigt. Unterschiede zwischen Populationen können jedoch die Vorhersagegenauigkeit erheblich beeinträchtigen, wenn aus europäischen Stichproben abgeleitete Werte anderweitig angewendet werden. Aus diesem Grund betont die Arbeit die Notwendigkeit großer, ethnisch heterogener Studien .

Nützlichkeit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz wird bei solchen Studien zu einem wichtigen Verbündeten , da sie polygene Werte mithilfe maschinellen Lernens mit klinischen Daten kombiniert. Dadurch konnten die Prognoseergebnisse deutlich verbessert werden: Einige Studien erreichten durch die Integration genetischer und klinischer Informationen Varianzerklärungen von 4–5 %, verglichen mit 1–2 % bei alleiniger Berücksichtigung genetischer Marker.

Die Zusammenfassung der Studie hebt mehrere vielversprechende Forschungsrichtungen hervor. Insbesondere laufende genomweite Assoziationsstudien mit größeren Stichproben und verbesserten statistischen Methoden verbessern die Genauigkeit polygener Scores. Darüber hinaus entwickeln Forscher anspruchsvollere Ansätze, die die Heterogenität psychiatrischer Diagnosen berücksichtigen.

Die Integration neurophysiologischer Messungen , wie z. B. Elektroenzephalogramm-Biomarker, und die Untersuchung von Gen-Umwelt-Interaktionen bieten zusätzliche Möglichkeiten zur Verbesserung der Vorhersage. Einige Studien untersuchen zudem, wie das genetische Risiko den Einfluss von Kindheitstraumata, Stress und anderen Umweltfaktoren auf psychiatrische Ergebnisse moduliert.

Zukünftige Stützpunkte

Obwohl eine unmittelbare klinische Umsetzung dieser Erkenntnisse noch zu früh ist, legt diese Forschung wichtige Grundlagen für zukünftige Ansätze der Präzisionspsychiatrie. Die in allen Studien beobachteten konsistenten Muster deuten darauf hin, dass genetische Faktoren den Behandlungserfolg tatsächlich beeinflussen , auch wenn aktuelle Messungen nur einen Bruchteil dieses Einflusses erfassen.

Die Ergebnisse unterstreichen auch, wie wichtig es ist, neben dem genetischen Risiko auch Umweltfaktoren zu berücksichtigen : Patienten mit einer hohen genetischen Anfälligkeit für Depressionen können von intensiveren Umweltinterventionen oder einer verbesserten Überwachung auf stressbedingte Symptomverschlechterung profitieren.

Da sich die polygene Vorhersage verbessert, könnten diese Instrumente künftig die klinische Entscheidungsfindung durch Risikostratifizierung oder Behandlungsauswahl unterstützen . Für solche Anwendungen sind jedoch umfangreiche weitere Forschungsarbeiten erforderlich, darunter randomisierte kontrollierte Studien, die sowohl den klinischen Nutzen als auch die Kosteneffizienz belegen.

Die Studie unterstreicht sowohl das Potenzial als auch die aktuellen Grenzen genetischer Ansätze zur Vorhersage psychiatrischer Behandlungen. Obwohl polygene Scores für affektive Störungen konsistente Assoziationen mit klinischen Ergebnissen aufweisen, erfordert die Übertragung dieser Erkenntnisse in die klinische Routine weitere methodische Fortschritte, die Erweiterung der genetischen Vielfalt und die Integration in eine umfassende klinische Beurteilung.