Projekte der ersten Förderphase des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM)
In der ersten Phase zur Bewältigung der COVID-19-Pandemie verfolgte das Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) das Ziel, in Zusammenarbeit aller deutschen Universitätskliniken Maßnahmenpläne sowie Diagnostik- und Behandlungsstrategien zu entwickeln. Durch die kooperative Zusammenarbeit wurden universitätsmedizinische Kompetenzen und Ressourcen gebündelt, um eine optimale Versorgung der COVID-19-Patientinnen und Patienten sicherzustellen.
Der Fokus lag auf kliniknaher Forschung und Versorgungsforschung mit einem translationalen Ansatz, um die Erkenntnisse schnell in die Versorgung und das Krisenmanagement zu integrieren.
Das NUM umfasste in der ersten Förderphase 13 Projekte. Das Universitätsklinikum Frankfurt war an sieben dieser Projekte beteiligt, wobei drei Projekte (*) federführend durch die Universitätsmedizin Frankfurt im Gesamtnetzwerk koordiniert wurden.
B-FAST
Bundesweites Forschungsnetz Angewandte Surveillance und Testung
Ergebnisse aus B-FAST sind Testverfahren sowie Überwachungsmethoden und –werkzeuge, die in relevanten Anwendungsbereichen (Schulen, KiTas, prekären Wohnverhältnissen, Kulturereignissen, Kliniken) bereits getestet und weiterentwickelt wurden.
Mit der Forschungsdatenplattform CODEX hat das Netzwerk Universitätsmedizin eine sichere, erweiterbare und interoperable Plattform zur Bereitstellung von Forschungsdaten zu COVID-19 aufgebaut. Von Oktober 2020 bis November 2021 wurden komplexe Datensätze von 3.740 Patientinnen und Patienten in der Plattform erfasst und erste Forschungsprojekte damit durchgeführt.
Durch den COVIM Verbund konnten im Laufe des Projektes entscheidende Fortschritte für das Verständnis der SARS-CoV-2 Immunität nach Infektion und Impfung erzielt werden. Hierzu wurden Infrastrukturen etabliert, die eine systematische Datenerhebung und Datenanalyse zur SARS-CoV-2 Immunität ermöglichen und somit die Pandemic Preparedness insgesamt deutlich stärken. Bereits früh in der Pandemie wurde eine Kohorte von COVID-19 Genesenen aufgebaut und untersucht. Des Weiteren wurde zur Sammlung und Vereinheitlichung verschiedener Seroprävalenzstudien in Deutschland in Zusammenarbeit mit dem Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung und dem Robert Koch-Institut ein zentrales Repositorium etabliert. Ferner wurde der ImmunoHub aufgesetzt, ein dezentrales Netzwerk, das mittels künstlicher Intelligenz und eines swarm-learning-Algorithmus Immunitätsdaten integriert und auswertet. Es wurde zudem ein deutschlandweites Studiennetzwerk für die standardisierte Durchführung immunologisch-infektiologischer klinischer Studien aufgebaut (NIKS).
(Pandemien besiegen) Deutsches Forschungsnetzwerk Autopsien bei Pandemien
DEFEAT PANDEMIcs hat in kurzer Zeit eine Experten-, Service- und Entwicklungsplattform für die vernetzte obduktionsgetriebene Forschung in Deutschland etabliert. DEFEAT PANDEMIcs erarbeitet „Best Practices“ und Standardarbeitsempfehlungen für COVID-19-Obduktionen und die Entnahme von Biomaterial und unterstützt mit Expertise bei gewebebasierten Analysen. Dieser Nährboden erlaubt eine Fortführung der Projektarbeit und das Generieren weiterer auch klinisch relevanter Erkenntnisse aus postmortalen Daten.
Entwicklung, Testung und Implementierung von regional adaptiven Versorgungsstrukturen und Prozessen für ein evidenzgeleitetes Pandemiemanagement koordiniert durch die Universitätsmedizin
Konkrete Ergebnisse von egePan Unimed zur Sicherstellung der medizinischen Versorgung in pandemischen Zeiten entlang des Versorgungspfades umfassen unter anderem standardisierte Erhebungen zu effektiven Maßnahmen zum stationären und ambulanten Pandemiemanagement und der transsektoralen Kommunikation, sowie zu Auswirkungen der Pandemie auf die Gesundheit des medizinischen Personals und korrespondierenden Strategien zu deren Sicherstellung, etwa durch die Etablierung von Employee Assistance Programmen. Dazu kommt die Etablierung einer Arbeitsgruppe, die die in Deutschland vorhandene Kompetenz hinsichtlich mathematischer Modellierung von Pandemieverlauf und Bettenverfügbarkeit bündelt und auf Basis dessen Ensemblemodelle mit Prognosen zur notwendigen Normal- und Intensivbettenkapazität in Krankenhäusern entwickelt und real in der Kapazitätssteuerung zum Einsatz gebracht hat. Zudem wurden das internationale Pandemiegeschehen und etablierte Strategien zur Pandemiekontrolle analysiert, vor dem Ziel einer (Teil-)Adaptation auf die gesellschaftlichen und klinischen Gegebenheiten des deutschen Gesundheitssystems. Es wurden digital unterstützte Infrastrukturkomponenten für das ambulante (remote COVID-Diagnostik und Home-Monitoring) und stationäre (Tele-Intensivmedizin) Pandemiemanagement entwickelt.
Das Nationale Pandemie Kohorten Netz (NAPKON) hat zur medizinischen Bewältigung der Pandemie eine Kooperation von bislang 35 Universitätskliniken, 18 Kliniken sowie 16 Arztpraxen aufgebaut, die deutschlandweit einmalig ist – und weiterhin wächst. Ziel war es auch, ein zukunftsfähiges Netzwerk zu etablieren, das im Fall künftiger medizinischer Herausforderungen zügig fach- und standortübergreifend zusammenarbeiten kann. Inhaltlich wurde ein Konzept erstellt, das die Erkrankung COVID-19 aus verschiedenen Blickwinkeln erforscht. In drei Kohorten unterschiedlicher Rekrutierungskriterien ermöglichen mehr als 4.600 Patient*innen (Stand: Januar 2022) mit ihren Daten die Erforschung der Akut- und Langzeitfolgen in der Studie. Diese multidimensionale Form der klinischen Erforschung von COVID-19 wird weltweit in nur wenigen Studien umgesetzt.
Radiological Cooperative Network zur COVID-19 Pandemie
Im Rahmen des Projekts wurde ein deutschlandweites Netzwerk aller universitären Radiologien (38 Standorte) zur Forschung an Bilddaten aufgebaut, welches zur dezentralen und zentralen Erforschung von radiologischen Fragestellungen eingesetzt wird. Im Fokus steht hierbei die radiologische Bildgebung. Sie soll zur Erkennung und Vorhersage von Lungenerkrankungen, insbesondere dem Verlauf von COVID-19, eingesetzt werden. Dazu wurde eine bundesweite Kohorte von über 14.000 computertomographischen (CT) und 2.460 Röntgen-Datensätzen standardisiert erhoben. Der einzigartige Vorteil dieser Kohorte ist ihre hohe Repräsentativität. Dies stellt die direkte Anwendbarkeit von Ergebnissen, z. B. für KI-Anwendungen in der Radiologie, sicher und wird zu einem besseren Verständnis der COVID-19 Erkrankung und der Pandemiebekämpfung beitragen
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