Schwere depressive Störungen (MDD) haben eine Lebenszeitprävalenz von ~20% und verursachen hohe wirtschaftliche Kosten. Ihre Diagnose und das Monitoring basieren derzeit auf subjektiven Methoden; quantitative Biomarker zur frühzeitigen Erkennung fehlen. Dies liegt daran, dass die zugrundeliegenden zellulären und molekularen Mechanismen der MDD-Pathophysiologie noch unklar sind. Eine Hypothese besagt, dass regionale Hirnaktivitätsveränderungen bei MDD die Nutzung verschiedener Energiequellen widerspiegeln. Es wird vermutet, dass Patientinnen und Patienten eher auf Lipide als auf Kohlenhydrate für den neuronalen Energiebedarf zurückgreifen, während eine erfolgreiche Behandlung dies umkehrt. Das Projekt zielt darauf ab, Gene und Signalwege zu identifizieren, die bei Personen mit hoher Anfälligkeit für MDD und schlechtem Behandlungsansprechen wichtig sind. In einem Proof-of-Concept-Ansatz sollen diese Erkenntnisse genutzt werden, um bei präklinischen MDD-Tiermodellen die Energienutzung zugunsten von Kohlenhydraten wiederherzustellen. Es sollen epigenetische Profile von Patientinnen und Patienten mit Stoffwechselvorgängen verknüpft werden, um die Diagnose und Behandlung von MDD zu verbessern. Biomarker sollen identifiziert werden und den aktuellen metabolischen Zustand der Patienten spiegeln. Speziesübergreifende Ansätze werden evolutionär konservierte Mechanismen erforschen, die Hirn-/Körper-Stoffwechsel und Erkrankungsverläufe verbinden. Das Projekt ist als translationaler Ansatz von Patientinnen und Patienten zu Tiermodellen und zurück konzipiert. Es strebt konzeptionelle Fortschritte im Verständnis des Einflusses des Energiestoffwechsels an und ebnet den Weg für prädiktive Darstellungen, die zu erfolgreicher Behandlung und Prävention führen können. Zudem werden neue therapeutische Zielstrukturen erforscht, die die Lebensqualität der Betroffenen erheblich verbessern können.