25.07.2024. Eine Sepsis vorherzusagen mit Hilfe von Mikrobiomdaten: Das ist das Ziel der Nachwuchsforschungsgruppe (NWG) MicrobiomSepsisPred. Die dreiköpfige Gruppe ist am Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) der Universitätsmedizin Essen ansässig und Teil des SMITH-Konsortiums.
Welches spezifische Forschungsinteresse verfolgst du mit deiner Nachwuchsgruppe?
Dr. Ivana Kraiselburd, NWG-Leiterin: "Wir möchten den Wert der Verwendung von Mikrobiomdaten in Kombination mit Methoden des maschinellen Lernens für die frühzeitige Vorhersage von Sepsis untersuchen. Dafür entwickeln wir neue Methoden, die den Vorhersage-Horizont von Modellen, die auf physiologischen Parametern basieren, ergänzen und erweitern. Dies kann dazu beitragen, Reaktionen zu beschleunigen und die Prognose von Patientinnen und Patienten auf der Intensivstation zu verbessern."
Welches spezifische Forschungsinteresse hat dich dazu motiviert, Teil einer Nachwuchsgruppe zu werden?
Ann-Kathrin Dörr: "Die Möglichkeit, an der Schnittstelle zwischen Mikrobiomforschung und maschinellem Lernen arbeiten zu können, sowie die enge Zusammenarbeit mit Forschenden unterschiedlicher Disziplinen war eine starke Motivation, Teil dieser Gruppe zu werden."
Wie würdest du deine Forschungsarbeit in der Medizininformatik für jemanden beschreiben, der nicht mit dem Fachgebiet vertraut ist?
Josefa Welling: "Wir untersuchen das Erbmaterial von Bakterien im Blut von Patientinnen und Patienten, die an einer Sepsis (Blutvergiftung) erkrankt sind. Diese Daten nutzen wir, damit eine Sepsis früher erkannt und mit wirksamen Medikamenten (Antibiotika) behandelt werden kann."