Asthma bronchiale und chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) sind die häufigsten nicht-infektiösen Erkrankungen der Lunge. Die Hauptsymptome sind vielfältig. Hinzu kommt, dass bei jedem Betroffenen Krankheitsursachen, -verläufe und das Ansprechen auf Medikamente und Therapien verschieden sind. Um die Einflussfaktoren und ihr Zusammenwirken für den Krankheitsverlauf, insbesondere für akute Verschlechterungen besser zu verstehen, wollen zwölf Universitätskliniken Daten von möglichst vielen Betroffenen aus der ambulanten und stationären Krankenversorgung zusammentragen und für die gemeinsame Forschung nutzbar machen. Das Projekt CALM-QE vereint die Expertise aus der Erwachsenen- und der Kinder-Pneumologie. Es wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) über vier Jahre mit mehr als zehn Millionen Euro gefördert. Die Philipps-Universität Marburg hat die Gesamtkoordination inne, die Medizinische Hochschule Hannover (MHH) nimmt über das Peter L. Reichertz-Institut (PLRI) als Datenintegrationszentrum teil. Die Klinik für Pädiatrische Pneumologie, Allergologie und Neonatologie der MHH-Kinderklinik leitet zudem den Bereich Kinder- und Jugendmedizin. Das Teilprojekt erhält eine Fördersumme von mehr als einer Million Euro.

Teilnehmende werden nicht gezielt ausgewählt

„Mit unseren Partnerinstitutionen wollen wir nicht nur Daten aus den Krankenhausinformationssystemen zusammenführen, sondern auch aus umliegenden Praxen, da immerhin 90 Prozent der Behandlungen außerhalb der Universitätsmedizin stattfinden“, sagt Professorin Dr. Anna-Maria Dittrich, Oberärztin in der Kinderklinik. Um die Versorgungsrealität abzubilden, sollen die bisherigen Datensätze um Lungenfunktionen, Bildgebung und Medikationsdaten erweitert werden. „Außerdem beziehen wir erstmals für Lungenerkrankungen relevante Umweltdaten wie Pollenflug, Umweltverschmutzung und Klima mit ein und untersuchen, welche Einflüsse auf die Krankheitsverläufe einwirken.“ Bei CALM-QE spielen Patientinnen und Patienten eine aktive Rolle, denn das Projekt wird auch Daten aus dem Alltagsleben der Teilnehmenden einbeziehen, die Belastungssituationen, Stress oder Schlafverhalten wiedergeben. Das geschieht mit Smartwatches, „intelligenten“ Armbanduhren, die in Echtzeit körperliche Parameter wie körperliche Aktivität, Pulsfrequenz oder Sauerstoffsättigung messen und speichern.

Mit strukturierten Daten Krankheitsentwicklung voraussagen

Um die Daten aus den Kliniken, Praxen und die patientengenerierten Daten überhaupt für alle Forschenden nutzbar und vergleichbar zu machen, müssen sie allerdings zunächst standardisiert und strukturiert werden. Das übernimmt an der MHH das Team um Dr. Matthias Gietzelt, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am PLRI. „Die Infrastruktur dafür haben wir bereits vorbereitet“, sagt der Leiter des Medizinischen Datenintegrationszentrums der MHH. Komplexe Modellierungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sollen es ermöglichen, schwere Verläufe bei COPD und Asthma vorhersagen zu können. „Dadurch möchten wir individuelle Risikofaktoren bestimmen, Einfluss auf die jeweilige Krankheitsentwicklung nehmen, kurzzeitige Verschlechterungen wie Asthmaanfälle verhindern oder Langzeitfolgen auf die Lungenfunktion verbessern“, hofft Klinikdirektorin Professorin Dr. Gesine Hansen. „Ziel ist, eine auf jede Patientin und jeden Patienten angepasste Diagnostik zu erstellen und eine individualisiertere Therapieempfehlung geben zu können, die den persönlichen Risikofaktoren effektiv entgegenwirkt.“