TP 6

Mathematical Modeling I: Convergent data analysis and statistics

Ziel dieses Multicenter-Teilprojekts 6 "Mathematische Modellierung" des "e:Med Alcohol Addiction-Verbundes: A Systems-Oriented Approach" ist die Identifikation neurobehavioraler Alkoholerkrankungs-Risikoprofile inklusive der Erkennung genetischer Risikofaktoren, die bereits im Jugendalter bestehen, und die zukünftiges exzessives Alkoholtrinken (sogenanntes Binge Drinking bzw. Rauschtrinken) und Alkoholmissbrauch sowie Alkoholabhängigkeit im späteren Leben vorhersagen können. Statistische Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens werden dazu verwendet, aus genetischen, neuropsychologischen, bildgebenden und Verhaltensdaten von Jugendlichen (IMAGEN, TP4) und Erwachsenen (NGFNplus; e:Med TP10) jeweils Prädiktionsmodelle zu entwickeln und zu testen.

Dabei sollen innerhalb der IMAGEN-Population (TP4) Prädiktoren für das  Rauschtrinken (Binge Drinking) im Alter von 19 Jahre identifiziert werden, welche dann mit Prädiktoren einer bereits bestehenden Alkoholabhängigkeit in der Erwachsenenpopulation (TP10) verglichen werden. In einem ersten Schritt werden strukturelle und funktionelle Merkmale im Gehirn der 19-jährigen Jugendlichen identifiziert, welche diese bezüglich ihres Trinkverhaltens unterscheiden. Im Anschluss wird untersucht, ob dieselben Merkmale (zumindest ansatzweise) bereits im Alter von 14 Jahren vorhanden sind. Schließlich wird der Einfluss genetischer und sonstiger Faktoren auf die gefundenen strukturellen und funktionellen Gehirnveränderungen und das Trinkverhalten analysiert. 


Keywords: Alkoholabhängigkeit, Genetik, Endophänotypisierung, MRT, Imaging Genetics