Teilprojekt eines Verbundes

Computergestützte Modellierung und Analyse von SARS-CoV-2

Förderkennzeichen: 01KI20185B
Fördersumme: 128.006 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2021
Projektleitung: Prof. Dr. Daniel Hoffmann
Adresse: Universität Duisburg-Essen, Fakultät Biologie und Geographie, Zentrum für Medizinische Biotechnologie
Universitätsstr. 2
45141 Essen

Der SECOVIT-Verbund hat das Ziel, Zusammenhänge aufzudecken zwischen SARS-CoV-2-Evolution, Wirtsimmunität (insbesondere HLA), Ko-Infektionen der Atemwege, und Schwere von Covid-19. Teilprojekt compSECOVIT integriert mit computergestützten Methoden klinische und genomische Daten um Wechselwirkungen zwischen SARS-CoV-2, Wirts-Immunität, und Ko-Infektionen der Atemwege, mit dem Auftreten und der Schwere von Covid-19 aufzuklären. Dazu werden SARS-CoV-2-Genome, Wirts-HLA-Allele, Vorhandensein spezifischer viraler Atemwegs-Infekte, Antikörper-Tests, und klinische Verläufe von Covid-19 analysiert. Diese Daten kommen sowohl aus öffentlichen Datenbanken als auch vom Partner Universität zu Köln. Es werden probabilistische Modelle entwickelt, die die Zusammenhänge zwischen den Datentypen quantitativ darstellen, und diese Modelle werden anhand der Daten über Bayes-Analyse gefittet. Die Modelle werden sorgfältig validiert um ihre Aussagekraft sicherzustellen. Resultate sind beispielsweise: Entdeckung HLA-bedingter Mutationen in SARS-CoV-2-Genomen, global und aus Nordrhein-Westfalen; Entdeckung konservierter HLA-Epitope in SARS-CoV-1 und SARS-CoV-2; Quantifizierung des Einflusses von Wirts-HLA auf Covid-19-Auftreten und -Schwere; Zusammenhänge von viralen Atemwegs-Ko-Infektionen mit Covid-19.