Marcel Kopp/ Ulrike Grittner, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Department of Experimental Neurology, Berlin , Deutschland

PRECISION-SCI – PREdicting Central nervous system Injury-associated Systemic InfectiONs after Spinal Cord Injury

Gefördert in: 2020, 2021, 2022


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Problem: Atem- und Harnwegsinfektionen sind ernstzunehmende Komplikationen
Ansatzpunkt: Statistische Modelle für Zusammenhänge von Immunparametern und dem Auftreten/ zeitlichen Verlauf von Infektionen
Zielsetzung: Entscheidungshilfe, um Infektionen vorzubeugen oder zu behandeln

Einführung
Atem- und Harnwegsinfektionen treten nach einer Querschnittsverletzung sehr häufig auf und sind ernstzunehmende Komplikationen. Eine Lungenentzündung ist potentiell lebensbedrohlich und mit einer deutlich schlechteren Erholung nach einer Querschnittsverletzung verbunden. Um so früh wie möglich Infektionen vorzubeugen oder zu behandeln, ist es sehr wichtig, diejenigen Betroffenen genau auszumachen, die dazu neigen, relevante Infektionen zu bekommen.

Problemstellung
Bestimmte klinische Voraussetzungen sind als Risikofaktoren für eine Infektion bekannt. Beispielsweise kann die maschinelle Beatmung zu einer Lungenentzündung führen. Zusätzlich besteht eine größere Neigung zu Infektionen durch das sogenannte Spinal Cord Injury-induced Immune Deficiency Syndrome (SCI-IDS). Die Ausprägung des SCI-IDS, welches von der Höhe und der Schwere der Querschnittsverletzung abhängt, kann tiefergehend anhand von spezifischen Immunparametern im Blut der Patienten bestimmt werden. Gleichwohl zeigen diese Parameter und ihr Zusammenhang mit Infektionen über den Zeitverlauf wichtige Veränderungen. 

Methoden
Die Wissenschaftler möchten statistische Modelle entwickeln, mit denen es möglich ist, Veränderungen der Immunparameter in Zusammenhang mit dem Auftreten und dem zeitlichen Verlauf von Infektionen nach einer Querschnittsverletzung zu stellen. Diese Modelle werden anhand des originären Datensatzes einer vorangegangenen Studie erstellt, um den Wert von Informationen aus der Klinik und aus dem Labor für Diagnose und Prognose der Infektion zu bestimmen. Im Anschluss werden sie mit einem neuen Datensatz überprüft, der in einer bevorstehenden prospektiven Studie erfasst wird.

Erwartete Ergebnisse
Die Modelle sollen dazu dienen, in unterschiedlichen Phasen einer Querschnittsverletzung besser bestimmte Infektionen vorherzusagen oder zu diagnostizieren. Die Forscher gehen davon aus, einige Schlüsselprädiktoren zu identifizieren. Diese können dann dazu benutzt werden, Messtechniken zu entwickeln, die das Risiko einer Infektion für jeden einzelnen Patienten besser einschätzen helfen.

Mögliche Anwendung
Die Ergebnisse könnten als Entscheidungshilfe in der klinischen Versorgung eingesetzt werden, um Infektionen vorzubeugen oder zu behandeln.  Zusätzlich können sie in der klinischen Forschung für die individuelle Nutzen-Risiko-Abwägung bei spezifischen Interventionen (Immuntherapie) eingesetzt werden. Diese Interventionen haben zum Ziel, das Immunsystem eines Patienten nach einer Querschnittsverletzung wieder zu stärken.