Prognostiska hjärnmarkörer för utmattningssyndrom

Sammanfattning

Sammanfattning

Allt fler sjukskrivs på grund av utmattningssyndrom. Diagnosen ställs utifrån de symptom som patienten uppger. Det går inte att fastställa om någon har utmattningssyndrom med hjälp av blodprover eller liknande. Det finns inte heller några kroppsliga test för att få en bild av hur länge en utmattad person kommer behöver vara sjukskriven. Forskarna bakom projektet bygger upp en databas med hjärnbilder som de använder för att ta fram nya, objektiva, metoder för diagnos av utmattningssyndrom och prognos för patienten.

Projektledare Malin Björnsdotter
Organisation Göteborgs universitet
Ämnesområde Mentala sjukdomar
Tidsperiod 2021-03-01 - 2024-03-01
Beviljat totalbelopp 4 083 000 kr
Diarienummer 190027

Syfte

Projektet ska använda hjärnavbildning och bearbetning i dator av insamlad Information med artificiell intelligens, AI, i syfte att ta fram så kallade hjärnmarkörer som kan användas för diagnos och prognos vid utmattningssyndrom.

 

Genomförande

Forskarna bygger upp en stor databas med hjärnbilder från personer samt viss bakgrundsinformation om personerna. Hjärnbilderna tas över tid så att man kan se förändringar. 300 personer med diagnosen utmattningssyndrom ingår i studien. Forskarna samlar även in hjärnbilder av 50 slumpvis utvalda personer som används som kontrollgrupp. Dessutom använder de frågeinstrument som mäter deltagarnas utmattning, trötthet, depressiva symptom med mera. Forskarna hämtar också in information om deltagarnas mediciner, arbetsförhållanden, fysisk aktivitet med mera. Insamlade data analyseras med hjälp av AI för att koppla hjärntyper till utmattningsdepression och prognoser för återhämtning.

 

Resultat

Projektet ger svar på om hjärnavbildning kan användas för att ställa diagnosen utmattningssyndrom samt för att fastställa hur lång tid återhämtningen kommer att ta. Projektet ger också allmän kunskap om hur utmattningssyndrom påverkar hjärnan. Databasen blir en världsunik resurs för forskningen inom området. Projektet kan leda till nya metoder för snabb och objektiv diagnos och prognos. Resultaten sprids via vetenskapliga kongresser och möten, vetenskapliga tidskrifter, webbsidor och sociala medier.