Die koronare Herzkrankheit (KHK) stellt eine große Belastung für Patienten und die Gesundheitssysteme weltweit dar. Die häufigste Ursache der KHK ist die Atherosklerose, eine entzündliche Erkrankung mit lebensbedrohlichen Auswirkungen auf den koronaren Kreislauf. Häufig passt sich der Kreislauf durch die Bildung von Umgehungskreisläufen, sprich Kollateralarterien an, was zu einem deutlich verbesserten Langzeit-Outcome nach der Ischämie führt. Bislang gibt es keine Möglichkeit das Kollateralprofil von Patienten vorherzusagen, dabei wäre die frühzeitige Bestimmung des Kollateralprofils ein zentraler Faktor in einer personalisierten Behandlung der KHK. Das übergeordnete Ziel von PROGRESS ist daher die Entwicklung eines Algorithmus zur genaueren, reproduzierbaren und automatisierten Vorhersage des CCC-Profils von Patienten, um dieses für ein effizienteres KHK-Patientenmanagement langfristig nutzen zu können. Um die Risikostratifizierung und das Management von KHK-Patienten auf der Grundlage ihres CCC-Bildungsprofils zu verbessern, werden wir die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Analyse von Angiogrammbildern und Genetik nutzen. Anschließend möchten wir therapeutische Ansätze entwickeln, um die CCC-Bildung zu stimulieren und so die Überlebensraten der Patienten nach der Diagnose zu verbessern. Am Standort Lübeck (UKSH) werden wir unsere gut charakterisierte KHK-Kohorte mit sowohl genetischen als auch bildgebenden Daten erweitern, und anschließend die KI-basierten Bildanalysetools anwenden und verifizieren. Zudem werden wir gemeinsam mit den anderen Partnern genomweite Assoziationsstudien (GWAS) zu CCC, sowie post-GWAS-Analysen durchführen. Zur Replikation unserer Befunde, steht uns eine große Kohorte von KHK Patienten aus München zur Verfügung. Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "PROGRESS" der Förderinitiative "ERA-PerMed". Der Verbund "PROGRESS" wird durch eine deutsche Arbeitsgruppe koordiniert und hat insgesamt 5 Projektpartner.
PROGRESS - Präzisionsmedzin bei KHK-Patienten: Künstliche Intelligenz für die integrierte genomische, funktionelle und anatomische Erfassung der koronaren Kollateralkreisläufe
Laufzeit:
01.05.2021
- 30.04.2024
Förderkennzeichen: 01KU2111
Koordinator: Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Institut für Kardiogenetik
Verbund:
ERA PerMed
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Frankreich
Lettland
Niederlande
Rumänien
Themen:
Förderung
Lebenswissenschaften
Weitere Informationen
Weitere Teilprojekte des Verbundes
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- PERMEABLE - Initiative für einen PERsonalisierten Medizin Ansatz für Asthma und Allergie - Biologika SeLEktion KUNO
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- PerProGlio - Integrierte, personalisierte Omics Profile zur Überwachung von Rezidiv und Therapieresistenz beim Glioblastom - Proteomik
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- SYNtherapy - Synthetische Letalität für eine personalisierte Therapie-basierte Stratifizierung bei akuter Leukämie
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- PROCEED - Personalisierte Genomanalysen bei angeborenen Herzfehlern
- BATMAN - Biomolekulare Analysen für individualisierte Medizin in der Akne inversa
- JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien
- PersTIgAN - Personalisierte Therapie der IgA-Nephropathie - Proteomanalyse
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- PRETWINSCREEN - Entwicklung eines multidisziplinären Ansatzes zur personalisierten Schwangerschaftsdiagnostik und Versorgung von Zwillingsschwangerschaften - Kohorte Tübingen
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- PerMedSchiz: Personalisierte Behandlung der Schizophrenie: Vorhersage eines Rückfalls, der Therapieantwort und des potentiellen Nutzen einer immunmodulatorischen Behandlung
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- POC4Allergies – Point-of-Care-Plattform zur personalisierten Diagnose und Beurteilung der Wirksamkeit einer Behandlung bei Allergien
- ProDial - Patientenberichtete Ergebnisse, Biodaten und Prozessdaten zur Bewertung der Dialyse-Verträglichkeit
- RAD51predict – Entwicklung eines automatisiert generierten Biomarkers für DNA-Reparaturdefekte im triple-negativen Mammakarzinom – Histologische Analysen von Patientenmaterial
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- CATCH-HEMI - Patientenzentriertes Modell zur Unterstützung des klinischen Entscheidungsprozesses und optimierten Rehabilitation bei Kindern mit halbseitiger Lähmung
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- PMT-LC - Personalisierte multimodale Therapien zur Behandlung von Lungenkrebs
- CLL-CLUE – Präzisierung und Individualisierung der Zielgerichteten Therapien in der Behandlung der chronischen lymphatischen Leukämie
- DECODE – Definierte Stratifizierung von Patienten der C3-Glomeropathie oder der Immunkomplex-vermittelten glomerulären Erkrankung für eine verbesserte Diagnose und zugeschnittene Behandlung
- DIGIPD - Validierung digitaler Biomarker für die bessere personalisierte Behandlung der Parkinsonerkrankung
- 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
- CORSAI – Raman-Analyse des Speichels von COPD-Patienten als neuer Biomarker zur Etablierung eines KI-basierten Tools zur personalisierten Therapie
- 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