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Digitale Phänotypisierung affektiver Störungen

Leitung: Dr. med. Vera M. Ludwig, Prof. Dr. med. Dr. rer. nat. Michael Bauer

Trotz leitliniengerechter Behandlung erleben viele Menschen mit affektiven Störungen wiederkehrende Krankheitsepisoden, insbesondere bei bipolaren Erkrankungen. Um Rückfällen besser vorzubeugen und die Versorgung langfristig zu verbessern, werden neue, objektive Instrumente benötigt, die Veränderungen im klinischen Zustand frühzeitig erkennen.

Digitale Daten bieten hier ein bislang unzureichend genutztes Potenzial, denn sie entstehen größtenteils kontinuierlich im Alltag und ermöglichen eine dichte Verhaltensmessung in der natürlichen Umgebung jedes Menschen. Ziel unserer Arbeitsgruppe ist es, sowohl passive (z. B. GPS, Bewegung, erfasst über Smartphone-Sensoren) als auch aktive digitale Parameter (z. B. Eingaben über Stimmung, Schlaf und anderen krankheitsbezogenen Variablen durch die Nutzer) als digitale Biomarker für affektive Erkrankungen zu untersuchen, weiterzuentwickeln und für klinische Anwendungen nutzbar zu machen.

Die Methodik der AG umfasst die Analyse von digitalen Verhaltensmarkern, geobasierten Analysen, den Vergleich subjektiver und objektiver Messverfahren (z. B. Aktigraphie) sowie digitalen Kommunikationsmedien. Die Datenanalyse von digitalen Verhaltensmarkern erfolgt auf der Grundlage longitudinaler Datensätze unter Einsatz moderner statistischer Verfahren, mit dem Ziel, prädiktive Muster zu identifizieren und langfristig automatisierte Frühwarnsysteme zu ermöglichen.

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Die AG arbeitet interdisziplinär an der Schnittstelle von Psychiatrie, Psychologie, Datenwissenschaft und Technikentwicklung – mit dem Ziel, wissenschaftlich fundierte digitale Instrumente (z. B. Smartphone Apps) und digitale Kommunikationsmedien für die individualisierte Versorgung psychischer Erkrankungen bereitzustellen. Am Standort besteht seit vielen Jahren Expertise in der digitalen Erfassung psychopathologischer und anderer relevanter krankheitsbezogener Merkmale. Ein frühes Beispiel war die erste Digitalisierung des Stimmungstagebuchs ChronoRecord für Patienten mit bipolaren Störungen, eine Innovation in Zusammenarbeit mit Kollegen der University of California Los Angeles (UCLA) und der ChronoRecord Association zu Beginn der 2000er Jahre.

Mitglieder

Prof. Dr. med. Dr. rer. nat. Michael Bauer
PD Dr. phil. Rita Bauer
Julia Clemens, MSc
Clemens K. Krug
Eva Marie Langner, MSc
Dr. med. Vera Ludwig
PD Dr. med. Emanuel Severus (extern)

Projekte

  • Longitudinal monitoring in affective disorders: real-time mobile assessment for the early recognition of symptom changes. Project A01. SFB/TRR 393 "Trajectories of Affective Disorders: Cognitive-Emotional Mechanisms of Symptom Change" (Sponsor: Deutsche Forschungsgemeinschaft)
  • Datengetriebenes Entscheidungs- und Unterstützungssystem zur frühzeitigen Erkennung von Phasenwechseln bei bipolarer Erkrankung (BipoCare). Fördermaßnahme Optimale Therapien durch datengetriebene Entscheidungs- und Unterstützungssysteme (Sponsor: Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)
  • Early intervention in the prophylactic treatment of bipolar disorder using smartphone-based ambulatory assessment. Project 10. International Research Training Group, Risks and Pathomechanisms of Affective Disorders (IRTG 2773/1) (Sponsor: Deutsche Forschungsgemeinschaft)
  • Smartphone basiertes ambulantes Monitoring von Frühwarnsymptomen einschließlich echtzeitdatenabhängiger therapeutischer Intervention in der Langzeitbehandlung der Bipolaren Störung, eine randomisierte, kontrollierte Studie. Projekt A3. BipoLife „BipoLife Network: Improving Recognition and Care in Critical Areas of Bipolar Disorders" Forschungsnetz psychische Erkrankungen (Sponsor: Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)
  • Langzeitmonitoring symptomnaher Verhaltensparameter bei Patienten mit Bipolaren Erkrankungen (BipoSense) (Sponsor: Karlsruhe Institute of Technology, KIT)

Publikationen (Auswahl)

  • Ludwig VM, Bittendorf CA, Reinhard I, Guth M, Mühlbauer E, Hartnagel LM, Severus WE, Bauer M, Ritter P, Ebner-Priemer UW (2025) Predicting depressive and manic episodes in patients with bipolar disorder using statistical process control methods on passive sensing data. J Psychopathol Clin Sci, in press
  • Ludwig VM, Reinhard I, Mühlbauer E, Hill H, Severus WE, Bauer M, Ritter P, Ebner-Priemer UW (2024) Limited evidence of autocorrelation signaling upcoming affective episodes: a 12-month e-diary study in patients with bipolar disorder. Psychol Med 54(8):1844-1852
  • Bauer M, Glenn T, Alda M, Grof P, Bauer R, Ebner-Priemer UW, Ehrlich S, Pfennig A, Pilhatsch M, Rasgon N, Whybrow PC (2023) Longitudinal Digital Mood Charting in Bipolar Disorder: Experiences with ChronoRecord Over 20 Years. Pharmacopsychiatry 56(5):182-187
  • Ebner-Priemer UW, Mühlbauer E, Neubauer AB, Hill H, Beier F, Santangelo P, Ritter P, Kleindienst N, Bauer M, Schmiedek F, Severus E (2020) Digital phenotyping: towards replicable findings with comprehensive assessments and integrative models in bipolar disorders. Int J Bipolar Disord 8(1):35
  • Severus E, Ebner-Priemer U, Beier F, Mühlbauer E, Ritter P, Hill H, Bauer M (2019) Ambulantes Monitoring und digitale Phänotypisierung in Diagnostik und Therapie bipolarer Erkrankungen. Nervenarzt 90(12):1215-1220
  • Ludwig VM, Bayley A, Cook DG, Stahl D, Treasure JL, Asthworth M, Greenough A, Winkley K, Bornstein SR, Ismail K (2018) Association between depressive symptoms and objectively measured daily step count in individuals at high risk of cardiovascular disease in South London, UK: A cross-sectional study. BMJ Open 8(4):e020942
  • Bauer M, Monteith S, Geddes J, Gitlin MJ, Grof P, Whybrow PC, Glenn T (2019) Automation to optimise physician treatment of individual patients: examples in psychiatry. Lancet Psychiatry 6(4):338-349
  • Mühlbauer E, Bauer M, Ebner-Priemer U, Ritter P, Hill H, Beier F, Kleindienst N, Severus E (2018) Effectiveness of smartphone-based ambulatory assessment (SBAA-BD) including a predicting system for upcoming episodes in the long-term treatment of patients with bipolar disorders: study protocol for a randomized controlled single-blind trial. BMC Psychiatry 18(1):349
  • Bauer R, Conell J, Glenn T, Alda M, Ardau R, Baune BT, [...], Bauer M (2016) Internet use by patients with bipolar disorder: Results from an international multisite survey. Psychiatry Res 242:388-394
  • Bauer M, Grof P, Gyulai L, Rasgon N, Glenn T, Whybrow PC (2004) Using technology to improve longitudinal studies: self-reporting with ChronoRecord in bipolar disorder. Bipolar Disord 6(1):67-74

Kooperationen (Auswahl)

Intramural: Forschungsbereich Affektive Störungen (AG Bipolare Störungen, AG Translationale Chronopsychiatrie, AG Entwicklungsverläufe affektiver und psychotischer Symptome, AG Präzisionspsychiatrie)

Extramural: Karlsruhe Institute of Technology (Prof. Dr. Ulrich Ebner-Priemer, Carl Bittendorf); Klinikum Hamburg Ochsenzoll (PD Dr. Emanuel Severus); Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) (Dr. Iris Reinhard); Ruhr Universität Bochum (Marvin Guth); movisens GmbH, Karlsruhe; ChronoRecord Association Inc. (Tasha Glenn, Fullerton, CA, USA).