Psychotische Erkrankungen wie die Schizophrenie oder die bipolare Störung gehören zu den schwersten psychischen Störungen und stellen eine massive klinische Herausforderung und eine erhebliche Belastung für das Gesundheitswesen dar. Die Diagnose dieser Erkrankung beruht auf klinischen Kriterien und berücksichtigt die zugrunde liegende Biologie nicht ausreichend. Patienten werden trotz der Heterogenität in klinischen Verläufen, dem Ansprechen auf Therapie und dem Auftreten von somatischen Komorbiditäten wie der Typ-2-Diabetes, kardiovaskulären Erkrankungen oder neurodegenerativen Prozessen, zumeist durch einen "one-fits-all" Ansatz behandelt. Biologische Hilfsmittel zur Stratifikation von Patienten mit psychotischen Erkrankungen und zur Identifikation der biologischen Grundlagen somatischer Komorbidität werden dringend benötigt. Dies wird eine verbesserte klinische Differenzierung von psychotischen Erkrankungen, sowie die Entwicklung neuer interventioneller, auf die Minimierung des Komorbiditäts-Risikos ausgerichteter, Strategien ermöglichen. Dafür wird COMMITMENT Stratifikations-Ansätze, die in der Onkologie bereits erfolgreich eingesetzt wurden, erweitern, um psychotische Erkrankungen zu stratifizieren. Zudem wird in COMMITMENT die Vorhersagekraft der zugrunde liegenden biologischen Profile für den Krankheitsverlauf, das Therapie-Ansprechen und das Auftreten von Komorbidität in frühen Krankheitsphasen getestet. Das Zentralinsitut für Seelische Gesundheit übernimmt dabei die Aufgabe, eine IT-Lösung zu implementieren, die die Anwendung von maschinellem Lernen auf verteilten Datenbanken ermöglicht, um so Komorbiditäts-Signaturen zu identifizieren. Damit schafft COMMITMENT die Grundlage für biologische Hilfsmittel, die eine verbesserte, personalisierte Behandlung von Patienten mit psychotischen Erkrankungen erlauben.