Parkinson ist eine neurodegenerative Erkrankung, von der weltweit 7-10 Mio. Patienten betroffen sind, Tendenz steigend. Die Patienten leiden an einer Vielfalt von Symptomen, z.B. Tremor, Gang- und Sprachbeeinträchtigungen, sowie Verschlechterung der kognitiven Leistung. Die Ausprägung dieser Symptome ist individuell sehr unterschiedlich und existierende Medikamente können das Fortschreiten der Erkrankung weder heilen noch stoppen. Das Verbundvorhaben DIGIPD evaluiert in diesem Zusammenhang den Mehrwert moderner digitaler Technologien, speziell die digitale Erfassung von Gang- und Sprachbeeinträchtigungen, sowie die Erkennung von Veränderungen der Gesichtsmimik. DIGIPD bewertet den Zusatznutzen im Vergleich zur klassischen, Fragebogen basierten Erfassung von Krankheitssymptomen im direkten Arztgespräch. Es geht um die Frage, ob Krankheitssymptome mittels moderner Technik genauer und zuverlässiger erfasst werden können, wie entsprechende Messungen mit den Ergebnissen aus Fragebögen korrelieren, und ob digitale Technik sogar helfen könnte, den Krankheitsfortschritt auf individueller Ebene vorherzusagen und damit eine besser individualisierte Behandlung für den einzelnen Patienten zu entwickeln. Da DIGIPD stark auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz setzt, beinhaltet das Projekt eine Analyse der rechtlichen und ethischen Situation im Umgang mit sensiblen Patientendaten. Das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) ist als Koordinator für die erfolgreiche Umsetzung des Gesamtprojektes verantwortlich. Darüber hinaus werden von SCAI entwickelte Algorithmen zur Evaluation des prognostischen und diagnostischen Mehrwertes verschiedene Arten von Digitalen Markern (DM), sowie zur Evaluation der Validität und Interpretierbarkeit dieser DM verwendet. Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts DIGIPD der Förderinitiative ERA-PerMed. Der Verbund DIGIPD wird durch SCAI koordiniert und hat insgesamt 6 Projektpartner.
DIGIPD - Validierung digitaler Biomarker für die bessere personalisierte Behandlung der Parkinsonerkrankung
Laufzeit:
01.05.2021
- 30.04.2024
Förderkennzeichen: 01KU2110
Koordinator: Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) - Forschungsbereich Parallele Numerik und Anwendung
Verbund:
ERA PerMed
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Belgien
Frankreich
Luxemburg
Themen:
Förderung
Lebenswissenschaften
Weitere Informationen
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- JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien
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- PMT-LC - Personalisierte multimodale Therapien zur Behandlung von Lungenkrebs
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- PROGRESS - Präzisionsmedzin bei KHK-Patienten: Künstliche Intelligenz für die integrierte genomische, funktionelle und anatomische Erfassung der koronaren Kollateralkreisläufe
- Pattern-Cog - Personalisierte Alterungsmuster für die frühzeitige Risikoerkennung und Prävention von kognitiven Einschränkungen und Demenz bei kognitiv unauffälligen Gesunden
- EDAP-AD - Frühe und akkurate diagnostische und prognostische Marker der Alzheimer Krankheit.
- PER-NEPH - Implementierung einer personalisierten Versorgung bei nephrotischem Syndrom
- BRAVA - Verhalten im REM-Schlaf: personalisierte automatische 3-D-Video-Analyse als neues Instrument für die Erkennung von Alpha-Synucleinopathien
- PRE-CARE ML – Vorhersage schwerwiegender kardiovaskulärer Ereignisse durch maschinelles Lernen
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- iRECORDS - Internationale Studie zur schnellen Erkennung von Kortikosteroid-Sensitivität oder -Resistenz bei Sepsis
- SYMMETRY – Tumor Subpopulationen und Mikromilieuaktivität zur Vorhersage des Therapieansprechens in Lymphomen
- ArtiPro - Künstliche Intelligenz für personalisierte Medizin bei Depressionen - Analysen und Harmonisierung klinischer Studiendaten mit dem Ziel einer multimodalen Biomarker basierten Patientenstratifizierung für therapeutisches Ansprechen
- PerSAIDs – Personalisierte Medizin für Autoinflammatorische Erkrankungen