English version of this page

Genetiske og utviklingsmessige mekanismer i alvorlig psykisk lidelse (avsluttet)

Alvorlig psykisk sykdom er blant de viktigste årsakene til nedsatt funksjonsnivå og uførhet.

Om prosjektet

Psykotiske lidelser, inkludert schizofreni og bipolar lidelse har høy arvelighet og symptomene utvikles vanligvis i ungdomsårene eller tidlig i voksenlivet. Til tross for stor forskningsinnsats de siste årene er årsaker og mekanismer fortsatt ikke fullt ut forstått. Denne manglende kunnskapen har forsinket utviklingen av nye og effektive behandlingsmetoder.

Mål

Prosjektets hovedmål er å bidra til økt kunnskap om årsakene til alvorlige psykiske lidelser, som vil kunne bidra til å bedre forebygging og behandling.

Nyere forskning som har benyttet avansert teknologi for avbildning av hjernen har vist at sykdomsutviklingen kan relateres til endringer i hjernens struktur og funksjon, og at disse endringene i hjernen til en viss grad kan tilskrives variasjon i arveanlegget. Ved å sammenligne hjerneavbildningsdata fra personer med alvorlig psykisk lidelse med friske personer i ulike alderstrinn, ønsker vi å identifisere og kartlegge utviklingsforløpene til nettverkene i hjernen som er involvert i utviklingen av schizofreni og bipolar lidelse. Videre vil vi avdekke de spesifikke delene av arveanlegget som påvirker disse nettverkene, samt undersøke den genetiske overlappen mellom hjernenettverk og risiko for mentale lidelser. Økt kunnskap om de utviklingsmessige prosessene i hjernen som kan gi økt risiko for utvikling av psykisk sykdom senere i livet kan gi viktig holdepunkter for bedre diagnostisering, mer presise prognoser, samt ny behandling.

Finansiering

Prosjektet er finansiert av Norges Forskningsråd (FRIMEDBIO - Unge forskertalenter) 2016 - 2020.

Samarbeid

Psykologisk institutt og Norsk senter for forskning på mentale lidelser (NORMENT).

Publikasjoner

Se alle arbeider i Cristin

  • Moutal, Nicolas; Maximov, Ivan & Grebenkov, Denis (2019). An accurate surface-to-volume ratio estimation by general diffusion gradient waveform.
  • Voldsbekk, Irene; Roelfs, Daniël Thomas Heimen; Bjørnerud, Atle; Groote, Inge Rasmus & Maximov, Ivan (2019). White matter microstructure changes as a function of time-of-day: a biomarker of accumulating sleep pressure?
  • Geier, Oliver; Viekilde Pfeiffer, Helle; Nguyen, Bac; Hagen Kersten, Åsmund; Moltu, Sissel Jenifer & Maximov, Ivan (2019). Survey of maturation state in premature neonates using diffusion weighted and multi-echo T2 imaging.
  • Maximov, Ivan & Westlye, Lars Tjelta (2019). Variability of NODDI metrics between AMICO and original NODDI in UK Biobank data.
  • Maximov, Ivan; Alnæs, Dag & Westlye, Lars Tjelta (2019). Influence of diffusion pipeline on data analysis: UK Biobank example for age-diffusion dependences.
  • Moutal, Nicolas; Maximov, Ivan & Grebenkov, Denis (2019). Optimized diffusion gradient waveforms for estimating surface-to-volume ratio of an anisotropic medium.
  • Sone, Daichi; Watanabe, Masako; Ota, Miho; Imabayashi, Etsuko; Rokicki, Jaroslav & Maikusa, Norihide [Vis alle 12 forfattere av denne artikkelen] (2018). Subtle abnormality in neurite dispersion in idiopathic generalized epilepsy detected by an advanced diffusion imaging technique. Epilepsy and Seizure. ISSN 1882-5567. 10(1), s. 33–43. doi: 10.3805/EANDS.10.33.

Se alle arbeider i Cristin

Publisert 19. aug. 2016 13:36 - Sist endret 9. feb. 2021 12:10