Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) ist die dritthäufigste Todesursache weltweit. Es wird prognostiziert, dass sie aufgrund der alternden Bevölkerung zunehmen und somit eine enorme sozioökonomische Belastung darstellen wird. Bestehende Behandlungs- und Präventionsstrategien tragen der komplexen, vielschichtigen und heterogenen Pathophysiologie sowie den vielfältigen, zum Teil sehr belastenden Begleiterkrankungen (kardiovaskulär, metabolisch usw.) nicht ausreichend Rechnung. Daher ist die Umsetzung der jüngsten Forschungsergebnisse in eine verbesserte COPD-Diagnose und -Klassifizierung in der klinischen Praxis dringend nötig. 

Das Ziel der Integrierten Forschungsplattform PerMed-COPD ist, eine neuartige personalisierte Strategie für die Behandlung und Prävention von COPD umzusetzen. In einer prospektiven, randomisierten, kontrollierten Studie soll der zusätzliche Nutzen eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems auf der Grundlage von bildgebenden Biomarkern und klinischen Parametern bei COPD im Vergleich zur üblichen Versorgung bewertet werden. Es sollen neuartige pathophysiologisch relevante Biomarker (polygene Risikoscores, Exosomen, Mikrobiom) aus vorhandenen Bioproben identifiziert und mittels Techniken des maschinellen Lernens validiert werden. Des Weiteren soll eine Implementationsanalyse durchgeführt werden, die gesundheitsökonomische Begleitforschung einschließlich einer Kosten-Nutzen-Analyse der neuen personalisierten Strategie beinhaltet. Der Vergleich der personalisierten Strategie mit der Standardbehandlung soll eine Abschätzung der kurz- und mittelfristigen Kosten-Effektivität erlauben.
 

Das Projekt besteht aus mehreren Verbundpartnern. Das Institut für Medizinische Informatik der Universität Münster übernimmt die Integration und ML-gestützte Analyse von multi-omics Daten zur Identifizierung von neuen Geno-Phenotyp-Assoziationen.

Kontakt: Dr. rer. nat. Roman Martin  Leon Fehse

Informationen zum Projekt

Förderkennzeichen: 01EK2203F