Verbund

CKDNapp – Entwicklung der Chronic Kidney Disease Nephrologists App

Chronische Niereninsuffizienz (CKD) ist eine Erkrankung vielfältigen Ursprungs, die charakterisiert ist durch einen diversen, für jeden Betroffenen spezifischen Verlauf. Sie wird meist von zahlreichen kardiovaskulären und metabolischen Komorbiditäten begleitet, was die Patientenbehandlung erschwert. Entsprechend müssen die behandelnden Ärztinnen und Ärzte die Therapie in sehr hohem Maße individuell auf den jeweiligen Erkrankten ausrichten. Dieses erfordert die Erstellung eines detaillierten Gesamtbildes des Patientenzustands und daraus abgeleitete Therapieentscheidungen. Hierzu müssen unterschiedliche Datenebenen, u. a. klinische/demographische Parameter, Biomarker und Medikamenteninformationen, mit medizinischem Wissen in einem strukturierten und entsprechend anspruchsvollen Datenintegrierungsprozess zusammengebracht werden.

In dem Verbund wird beabsichtigt, die komplexe Erkrankung CKD rechnergestützt zu modellieren, diese entwickelten Modelle durch neue Omics Daten zu verbessern, neue Biomarker zu entdecken und eine klinische Entscheidungshilfesoftware basierend auf diesen Modellen zu entwickeln. Diese Software soll die Medizinerinnen und Mediziner bei der personalisierten, täglichen Betreuung von Patientinnen und Patienten mit chronischer Niereninsuffizienz unterstützen.

Die Software, genannt CKDNapp, wird unerwünschte medizinische Ereignisse und Krankheitsverläufe vorhersagen, die Diagnose von CKD verfeinern, eine transparente Begründung aller Vorhersagen und Empfehlungen liefern, den Ärztinnen und Ärzten eine in-silico Modifizierung von Patientenparametern ermöglichen und eine umfassende weitere Unterstützung durch Literaturinformationen bieten. Sie soll als benutzerfreundliche Software für Smartphones, Tablets und PCs zur Verfügung gestellt werden.

Teilprojekte

Berechnung von mathematischen Modellen

Förderkennzeichen: 01ZX1912A
Gesamte Fördersumme: 745.772 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2024
Projektleitung: Dr. Helena Zacharias
Adresse: Universitätsmedizin Greifswald, Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie
Ellernholzstr. 1-2
17489 Greifswald

Berechnung von mathematischen Modellen

CKDNapp (Chronic Kidney Disease Nephrologist's App) wird ein individualisiertes Risikomanagement für Patienten mit chronischer Niereninsuffizienz bieten, das den praktizierenden Nephrologen bei seiner täglichen Arbeit unterstützt. Das Ziel dieses Teilprojekts ist die Berechnung der zugrunde liegenden mathematischen Modelle mit Hilfe neuester Methoden des maschinellen Lernens basierend auf klinischen, demographischen, phenotypischen, und Omics Daten der German Chronic Kidney Disease Studie.

Konsolidierung von Datensätzen, Generierung von klinischen input Variablen, medizinische Interpretation und Validierung

Förderkennzeichen: 01ZX1912B
Gesamte Fördersumme: 564.600 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2024
Projektleitung: Dr. Ulla Schultheiß
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Medizinische Fakultät, Universitätsklinikum, Institut für Genetische Epidemiologie
Hugstetter Str. 49
79106 Freiburg im Breisgau

Konsolidierung von Datensätzen, Generierung von klinischen input Variablen, medizinische Interpretation und Validierung

CKDNapp (Chronic Kidney Disease Nephrologist's App) wird ein individualisiertes Risikomanagement für Patienten mit chronischer Niereninsuffizienz bieten um den praktizierenden Nephrologen bei seiner täglichen Arbeit zu unterstützen. In Teilprojekt 1 werden drei Hauptziele verfolgt, um Daten der German Chronic Kidney Disease (GCKD) Studie derart aufzuarbeiten, dass CKDNapp entwickelt werden kann: 1) Definition und Abstraktion von Variablen und Datensätzen zur mathematischen Modellberechnung und CKDNapp Entwicklung; 2) medizinische Interpretation aller mathematischer Modelle und 3) medizinische Bewertung und Verfeinerung von CKDNapp in Kollaboration mit praktizierenden Nephrologen.

Bioinformatische Methoden für die Entwicklung des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems

Förderkennzeichen: 01ZX1912C
Gesamte Fördersumme: 270.804 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2023
Projektleitung: Dr. Michael Altenbuchinger
Adresse: Universität Hohenheim, Fakultät Naturwissenschaften, Institut für Biologie Computational Biology (190m)
Garbenstr. 30, Bio II, 1.OG Zi. 194
70599 Stuttgart

Bioinformatische Methoden für die Entwicklung des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems

Die Chronic Kidney Disease Nephrologist’s App (CKDNapp) ist konzipiert als klinisches Entscheidungsunterstützungssystem, das den praktizierenden Nephrologen bei der Behandlung von Patienten mit chronischem Nierenleiden unterstützt. Hierbei nutzt die Software die komplexen Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl erhobener Patientenparameter, zum Beispiel, dem Alter des Patienten, seinen gemessenen Laborparametern, sowie seinem Geschlecht. Das Lernen solcher Zusammenhänge ist ein typisches Problem des maschinellen Lernens. In diesem Teilprojekt werden hierfür maßgeschneiderte Algorithmen entwickelt, die dann als Grundlage für die Entwicklung von CKDNapp dienen. Darüber hinaus soll Methodik entwickelt werden um aus Metabolitprofilen, die von Blutproben des nierenerkrankten Patienten mittels NMR-Spektroskopie generiert wurden, Metabolitkonzentrationen zu extrahieren. Diese Konzentrationen sind eine reiche Quelle um mögliche Auswirkungen der Nierenerkrankung auf dem Metabolismus des Patienten zu untersuchen. Alle entwickelten Algorithmen werden abschließend als anwendungsfreundliche Software der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

Teilprojekt HMGU-IBIS - Entwicklung von Benutzerschnittstellen

Förderkennzeichen: 01ZX1912D
Gesamte Fördersumme: 471.882 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2024
Projektleitung: Dr. Johannes Raffler
Adresse: Helmholtz Zentrum München Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt (GmbH), Institute of Computational Biology (ICB)
Ingolstädter Landstr. 1
85764 Neuherberg

Teilprojekt HMGU-IBIS - Entwicklung von Benutzerschnittstellen

CKDNapp wird ein individualisiertes Risikomanagement für Patienten mit chronischer Niereninsuffizienz bieten, das den praktizierenden Nephrologen bei seiner täglichen Arbeit unterstützt. Das Ziel dieses Teilprojekts ist die Entwicklung und iterative Verbesserung der CKDNapp als frei verfügbare Softwareanwendung, welche per Internetbrowser oder als App auf mobilen Endgeräten genutzt werden kann. CKDNapp wird es dem Anwender ermöglichen, Patientendaten wie Laborparameter, Angaben zum bisherigen Krankheitsverlauf oder Medikation einzugeben. Diese Daten werden von CKDNapp genutzt, um anhand komplexer mathematischer Modelle personalisierte Vorhersagen zum weiteren Krankheitsverlauf zu erstellen und mögliche Behandlungswege unter Berücksichtigung bestehender Richtlinien und aktueller Forschungsergebnisse vorzuschlagen. Zu diesem Zweck werden auch umfangreiche Geräteausstattungen im Rahmen des Vorhabens eingesetzt.