05.01.2026 Marburger Forschungsprojekt „MindShift“ erhält hessische Förderung

AG Computational Psychiatry (Prof. Jamalabadi): Marburger Forschungsprojekt „MindShift“ erhält 871.142,00 Euro Förderung

Team MindShift (von links nach rechts): Marco Rothermel, Bita Shariatpanahi, Dr. med. Felix Bernhard, Prof. Dr. rer. nat. Hamidreza Jamalabadi, Svenja Francke, Timo Becker, Alina Buschhüter, Dr. rer. nat. Sarah Alizadeh

Die AG Computational Psychiatry unter der Leitung von Prof. Dr. Hamidreza Jamalabadi an der Philipps-Universität Marburg erhält im Rahmen der hessischen Förderlinie Distr@l 4A über 24 Monate rund 871.000 Eurofür das Forschungsprojekt „MindShift“. Ziel des, ab Januar 2026 geförderten Projekts ist die Entwicklung und Validierung personalisierter, KI-gestützter Neurostimulationsansätze zur Behandlung von Depressionen und Angststörungen.

Das Projekt ist am Psychiatric Control Lab der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie (Fachbereich Medizin) angesiedelt. Prof. Dr. Jamalabadi fungiert als Projektsprecher und Gesamtleiter. Das interdisziplinäre Projektteam umfasst insgesamt sieben Personen: Dr. med. Felix Bernhard als Co-Projektleiter mit Verantwortung für den Bereich Neurostimulation, Alina Buschhüter als klinische Leiterin und Studienkoordinatorin sowie Marco Rothermel, Dr. Sarah Alizadeh, Svenja Julia Francke und Bita Shariatpanahi, die für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz, der Software-Infrastruktur sowie die experimentelle Umsetzung verantwortlich sind.
Darüber hinaus wird das Projekt von Timo Becker unterstützt, der das Team insbesondere bei translationalen sowie kommunikativen und strategischen Aspekten begleitet.

„MindShift“ baut auf einer Reihe aktueller wissenschaftlicher Publikationen aus der AG Computational Psychiatry auf, in denen die Schnittstelle von Neurowissenschaften, psychischer Gesundheit, künstlicher Intelligenz und Ingenieurwissenschaften untersucht wird. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dynamischen Systemen und kontrolltheoretischen Ansätzen, die es erlauben, affektiv-kognitive Hirnzustände formal zu modellieren und gezielt zu verändern. Auf dieser Grundlage verfolgt das Projekt das Ziel, hardwareunabhängige Optimierungsverfahren für neurostimulative Behandlungen zu entwickeln, die bestehende Stimulationsgeräte individuell und adaptiv steuern können.

„Wir freuen uns sehr über diese Förderung, da sie es uns ermöglicht, unsere Technologie gezielt zu skalieren und näher an gesellschaftliche und marktnahe Anwendungen heranzuführen“, sagt Prof. Dr. Hamidreza Jamalabadi. „MindShift schafft den notwendigen Rahmen, um unsere wissenschaftlichen Ansätze umfassend zu validieren und so eine Grundlage zu legen, die externe Investitionen ermöglicht. Damit können wir den nächsten Schritt gehen: die Überführung in klinisch einsetzbare Anwendungen für diejenigen, die sie dringend benötigen.“
„Für den Standort Marburg und die hier gewachsene neurowissenschaftliche und psychiatrische Forschungsgemeinschaft ist dies von großer Bedeutung, da das Projekt inhaltlich eng an bestehende Initiativen anknüpft und eine konsequent translationale Weiterentwicklung mit klarer gesellschaftlicher Wirkung erlaubt.“

Bereits vor der aktuellen Förderung wurde das Projekt für sein Innovations- und Transferpotenzial ausgezeichnet und erreichte den ersten Platz im Hessen-Ideen-Wettbewerb 2025.

Inhaltlich ist „MindShift“ eng in die aktuellen Forschungsstrukturen der Universität Marburg eingebettet. Das Projekt steht in direktem Zusammenhang mit dem kürzlich bewilligten Exzellenzcluster „The Adaptive Mind“ (EC-3066) sowie dem DFG-Sonderforschungsbereich CRC/TRR 393 „Trajectories of Affective Disorders“, in denen Prof. Dr. Jamalabadi jeweils als Principal Investigator (PI) tätig ist. Diese Verbünde schaffen ein integratives Forschungsumfeld, das Grundlagenforschung, klinische Psychiatrie und moderne KI-Methoden systematisch miteinander verbindet.

Mit dem Projekt „MindShift“ stärkt die Philipps-Universität Marburg ihre internationale Sichtbarkeit im Bereich der Computational Psychiatry und leistet einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung personalisierter, datengetriebener Ansätze in der psychiatrischen Versorgung.

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