Aktuelle Projekte mit Mitwirkung des DIZ:

• GenomDE (Link)

   

• OMI (Open Medical Inference; ab 2025)

• NTX Studie: Immunantwort bei Nierentransplantierten

  • Beschreibung:

    In Deutschland benötigen derzeit rund 90.000 Patienten eine dauerhafte Dialysebehandlung. Aufgrund eines deutlich erhöhten kardiovaskulären Risikos ist ihre jährliche Mortalitätsrate bis zu 50-fach höher als in der Allgemeinbevölkerung. Eine Nierentransplantation bietet eine vielversprechende Alternative, da sie sowohl die Lebensqualität als auch das Überleben der Patienten erheblich verbessert. Dennoch sind Transplantatversagen und Mortalität häufige Probleme, bedingt durch Infektionen, Abstoßungsreaktionen, kardiovaskuläre Komplikationen und die Entstehung von Malignomen. Etwa 30 % der nierentransplantierten Patienten entwickeln eine akute Abstoßung, ausgelöst durch eine Immunantwort der T-Zellen oder Antikörper gegen das Transplantat. Die Behandlung erfordert eine verstärkte Immunsuppression, um die Immunreaktion zu unterdrücken und Alloantikörperbildung zu verhindern. Gleichzeitig erhöht die Immunsuppression das Risiko schwerwiegender Infektionen, die sowohl lokal als auch systemisch auftreten können. Infektionen sind verantwortlich für etwa 20 % der Todesfälle im ersten Jahr nach Transplantation, wobei typische Infektionsanzeichen aufgrund der Immunsuppression oft fehlen. Bisher existieren keine verlässlichen Methoden, um die Immunsuppression individuell zu optimieren oder Hochrisikopatienten für Abstoßungen und Infektionen frühzeitig zu identifizieren. In diesem Kontext könnten neue Biomarker zukünftig helfen, akute Abstoßungen frühzeitig vorherzusagen, Überimmunsuppression und opportunistische Infektionen zu erkennen und eine individualisierte Therapie zu ermöglichen. Das Hauptziel der vorgestellten Forschungsarbeit ist es, die Überlebensraten von Transplantaten und Patienten zu verbessern. Grundlage hierfür ist eine umfassende Analyse der Immunantwort nierentransplantierter Patienten mithilfe einer Biobank. 

  • Ziel: 

    Das übergeordnete Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, ein längeres Transplantat- und Patientenüberleben zu erreichen. Die Grundlage dafür soll durch eine mehrstufige Analyse der Immunantwort nierentransplantierter Patienten mit Hilfe einer Biobank geschaffen werden. Dabei sollen folgende Ziele untersucht werden:

    1. Auswirkungen der Immunsuppression auf die zelluläre und humorale Immunantwort nach Nierentransplantation

    2. Identifizierung und funktionelle Charakterisierung der Immunantwort bei Infektionen unter Berücksichtigung des immunologischen Spenderstatus

    3. Identifizierung und funktionelle Charakterisierung der Immunantwort bei zellulärer und humoraler Abstoßung unter Berücksichtigung des immunologischen Spenderstatus.

  • Startdatum: Juni 2025

     

• KIS-ME Studie

  • Beschreibung:

    Die Versorgung nicht-traumatologischer Notfälle stellt medizinisches Personal in Notaufnahmen vor Herausforderungen. Ein digitales Unterstützungssystem unter Nutzung einer Künstlichen Intelligenz (KI) könnte die Patientenversorgung optimieren und sowohl personelle wie auch technische Ressourcen effizienter nutzbar machen. Nicht-traumatologische Notfallpatienten können ambulant entlassen oder aber auf ganz unterschiedlichen Versorgungsstufen innerhalb des Krankenhauses [Normal- vs. Überwachungs- (IMC) vs. Intensivstation (ICU)] aufgenommen werden. Abhängig der geäußerten Beschwerden des Patient:innen sowie der erhobenen Befunde (Vitalparameter, Labor, Bildgebung) erfolgt die weitere Disposition durch den behandelnden Arzt. In Phasen hoher Arbeitsbelastung muss ein Arzt in der Notaufnahme häufig >10 Patient:innen parallel behandeln, mit entsprechend langen Behandlungszeiten. Zur Reduktion nicht-indizierter und Initiierung erforderlicher Diagnostik soll ein digitales, KI-basiertes Unterstützungssystem entwickelt werden, das langfristig in Notaufnahmen implementiert und dem Anwender evidenzbasierte Empfehlungen für die Diagnose und Behandlung von nicht-traumatologischen Notfällen an die Hand geben könnte. Gleichermaßen kann durch die KI-gestützte Umsetzung einer zielgerichteten und leitliniengerechten Therapie die Verweildauer von Patient:innen in der Notaufnahme potentiell reduzieren. 

  • Ziel:

    Ziel der geplanten Untersuchung ist es anhand im Routinebetrieb im Patientendatenmanagementsystem (PDMS, COPRA) der Zentralen Notaufnahme dokumentierten Daten sowie mit der im Krankenhausinformationssystem (KIS, MEDICO) erfassten ICD-10-Entlassdiagnosen (Haupt- und Nebendiagnosen) eine systematische Untersuchung an einem anonymisierten Datensatz mittels künstlicher Intelligenz (KI) durchzuführen. Mit Hilfe dieser Daten soll eine KI-basierter Algorithmus angelernt werden, der auf Basis von aktuellen wissenschaftlichen Leitlinien zunächst Vorschläge für weiterer Diagnostik und nach Abschluss der Diagnostik auch zu in Frage kommenden Diagnosen ausgibt. Dieser Algorithmus soll an einem weiteren anonymisierten Datensatz eines zweiten zweimonatigen Zeitraumes (01.01.2024-29.02.2025) retrospektiv analysieren und anhand der gestellten Diagnosen validiert werden.

  • Startdatum: Juni 2025