Die Schizophrenie und verwandte psychotische Störungen sind eines der weltweit schwerwiegendsten Probleme für das Gesundheitswesen und Hauptursachen für Chronifizierung und Behinderung. Frühzeitiges Erkennen und Behandeln dieser Erkrankungen führt zu einem besseren Ausgang. In den letzten Jahren wuchs das Interesse, Menschen zu identifizieren, die für die Entwicklung einer psychotischen Störung anfällig sind. Das diesbezügliche Screening basiert vorwiegend auf klinischen Symptomen (hauptsächlich abgeschwächte oder intermittierende psychotische Symptome wie wahnhafte Gedanken oder Halluzinationen). Es bedarf der Suche nach biologischen Maßen, die im Blut untersucht werden und Indikatoren für das Risiko, eine psychotische Störung zu entwickeln, sein können. Diese biologischen Maße, auch Biomarker genannt, können unterschiedlicher Art sein, was Gene oder mit diesen Genen assoziierte Produkte (z. B. Proteine) sein. Die Untersuchung dieser Biomarker ist aufgrund der hohen Anzahl potenzieller Gene und Moleküle komplex, ebenso wie deren Interaktion, was den Einsatz statistischer Standardtests erschwert. Die Künstliche Intelligenz (KI) hat begonnen, die krankheitsbezogene Biomarkerforschung zu beeinflussen, da sie den Umgang mit großen Datenmengen ermöglicht, mit welchen diese KI-Systeme trainiert werden können. Das Projekt bezweckt, die KI-Technologie zu nutzen, um den Beitrag verschiedener mit Genen und Proteinen verbundenen Biomarker aus dem Blut von Patienten mit einer Schizophrenie und Jugendlichen mit und ohne psychotische Erfahrungen zu untersuchen. Zusätzlich werden Veränderungen dieser Biomarker im Blut und Gehirn eines Rattenmodells für die Schizophrenie untersucht, um Informationen zu erhalten, ob Veränderungen bei Blutbiomarkern Veränderungen des Hirns imitieren.