MindShift

Affektive Störungen – insbesondere Depressionen – gehören zu den weltweit drängendsten gesundheitspolitischen Herausforderungen. Trotz etablierter medikamentöser, psychotherapeutischer und neuromodulativer Verfahren erleidet etwa jede zweite behandelte Person innerhalb eines Jahres einen Rückfall. Zudem stoßen konventionelle MRT-Scans und tVNS-/tES-Protokolle an Grenzen, weil sie interindividuelle Unterschiede und dynamische Zustandswechsel nur unzureichend abbilden. MindShift adressiert diese Lücke mit einem KI-gestützten Ansatz: Die Plattform analysiert individuelle Hirndynamiken und rekonstruiert affektiv-kognitive Zustände im latenten Raum neuronaler Aktivität. Darauf aufbauend berechnet MindShift in Echtzeit symptomspezifische Stimulationsprofile und setzt diese direkt mit marktverfügbaren tVNS- und tES-Geräten um; in Phase II wird die Kompatibilität auf TMS erweitert. Die wissenschaftliche Grundlage ist ein KI-basiertes Großhirnmodell, trainiert auf über 30.000 MRT-Datensätzen, das in einer unabhängigen Kohortenvalidierung von 255 Patient:innen den Therapieerfolg mit 93 % Genauigkeit vorhersagte. Durch die Integration von Kontrolltheorie, Neurowissenschaft und moderner KI ermöglicht MindShift eine adaptive, personalisierte und herstellerunabhängige neuromodulative Therapie.

Zielgruppe sind Patient:innen mit Major Depression und Angststörungen in stationären und ambulanten Versorgungssettings. MindShift wird zunächst in klinische Abläufe integriert und in Phase 1 (Jahr 1) mit handelsüblichen tVNS- und tES-Geräten eingesetzt, die sich auch für den Heimgebrauch eignen; in Phase II (Jahr 2) wird die Kompatibilität auf TMS ausgeweitet, um die Anschlussfähigkeit an das führende nicht-invasive Stimulationsverfahren in Deutschland sicherzustellen. Der Nutzen liegt in einer präziseren, adaptiven und personalisierten Neuromodulation: MindShift identifiziert individuelle, dynamische Zustände und passt Stimulationsparameter in Echtzeit an. Dadurch sollen depressive Symptome nachhaltig reduziert, Rückfallraten gesenkt und emotionale Regulationsmechanismen verbessert werden – bei gleichzeitig herstellerunabhängiger Integration in Hardware und Infrastruktur.

MindShift ist aus der Verzahnung von Computational Psychiatry, klinischer Neuromodulation und KI-basierter Modellierung entstanden. Prof. Dr. Hamidreza Jamalabadi (Projektleitung) bringt kontrolltheoretische Modelle, KI/Algorithmik und Translationsstrategie ein; Dr. med. Felix Bernhard (Co-Projektleitung) verantwortet die klinische Gesamtkoordination. Alina Buschhüter (klinische Leitung) koordiniert Rekrutierung und Projektmanagement. Dr. rer. nat. Sarah Alizadeh leitet Erhebung, Harmonisierung und Analyse neuroimaging- und klinischer Daten. Marco Rothermel verantwortet Entwicklung und Echtzeit-Integration der KI-Modelle. Bita Shariatpanahi steuert Validierung und Qualitätsmanagement; Svenja Frende unterstützt Studienkoordination. Zentrale Verbundpartner sind die Core Facility Neuroimaging Marburg und die Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie der Philipps-Universität Marburg; ergänzt durch internationale Kooperationen (u. a. UBC).