An der Universitätsmedizin Mainz hat ein neues Forschungsprojekt mit dem Namen „EPIC-AI“ begonnen, das sich der Erforschung des Post-COVID-Syndroms (PCS) widmet. Gefördert mit rund 500.000 Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, soll das Projekt auf interdisziplinären Ansätzen und modernsten Techniken der Künstlichen Intelligenz basieren. Im Rahmen eines zwei Jahre dauernden Projekts werden Schätzungen des Robert Koch-Instituts betrachtet, wonach zwischen 6 und 15 Prozent der Bevölkerung von den Langzeitfolgen einer COVID-19-Erkrankung betroffen sind.
Das Post-COVID-Syndrom umfasst gesundheitliche Beeinträchtigungen, die über drei Monate nach einer SARS-CoV-2-Infektion anhalten. Zu den häufigsten Symptomen zählen Erschöpfungszustände, Kurzatmigkeit sowie Probleme mit Konzentration, Gedächtnis, und weiteren Organsystemen wie Lunge, Herz-Kreislauf, Muskeln, Darm und Nieren. Auch die psychische Gesundheit kann betroffen sein. Trotz der Relevanz dieser Erkrankung sind die Ursachen sowie effektive Behandlungs- und Versorgungskonzepte bislang unzureichend erforscht, was eine Herausforderung bei der Diagnose darstellt.
Interdisziplinärer Ansatz zur Erforschung von PCS
Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, verschiedene Untergruppen von Post-COVID-Patient:innen zu identifizieren, die jeweils unterschiedliche molekulare Pathomechanismen aufweisen. Hierfür wird eine Datenbasis von fast 50.000 Menschen herangezogen, die mit modernen KI-Techniken analysiert wird. Die Beteiligten stammen aus unterschiedlichen Fachdisziplinen, darunter Kardiologie, Neurologie, Psychiatrie und Immunologie, um die komplexen Funktionsstörungen der Organe sowie die neurologischen und biopsychosozialen Veränderungen im Zusammenhang mit PCS zu untersuchen.
Ein zentraler Bestandteil des Projekts sind Hochdurchsatzverfahren zur Analyse des Transkriptoms und Proteoms von Immunzellen sowie die Untersuchung von Zellzusammensetzungen des Blutes und genetischen Daten. Ziel ist die Identifikation von Biomarkern, die zur Entwicklung neuer Therapieansätze beitragen können. Verschiedene Datenquellen wie die Gutenberg COVID-19 Studie und das SARS-CoV-2 Abwassermonitoring werden in zwei Datathons miteinander verknüpft, um die Interaktion zwischen Forschenden zu fördern.
Personalisierte Ansätze und zukünftige Impulse
Aktuelle Entwicklungen in der Forschung deuten darauf hin, dass innovative Datenanalysen aus klinisch-epidemiologischen und biomedizinischen Studien die Grundlage für personalisierte Therapien bilden können. So plant der Verbund RESOLVE-PCC die Risikofaktoren für Long- bzw. Post-COVID zu untersuchen. Ziel dieser Initiative ist die Identifikation von Ursachen für Anfälligkeit, Schweregrad und Dauer von Symptomen, um eine verbesserte Vorhersage und Behandlung zu ermöglichen.
Durch die Anwendung von maschinellen Lernverfahren auf Datensätze aus der Nationalen Kohorte (NAKO) und DigiHero-Studien sollen computergestützte Systeme entwickelt werden, die das Auftreten und die Schwere der Symptome vorhersagen können. Zudem werden Datenschutzbestimmungen in der Analyse berücksichtigt, um Risiken bei der Datenübertragung zu minimieren und die Ergebnisse zu nutzen.
Das Projekt „EPIC-AI“ stellt eine bedeutende Initiative im Bemühen dar, das Verständnis der Langzeitfolgen von COVID-19 zu verbessern und kann maßgeblich zur Schaffung neuer Behandlungsmöglichkeiten für Betroffene beitragen.