LIH trägt zur internationalen COVID-19-Forschung bei

Predi-COVID-Studie wird in das weltweite unCoVer-Netzwerk aufgenommen

• Kompetenzzentrum für Methodik und Statistik

Als Reaktion auf die weiter andauernde COVID-19-Pandemie plant das internationale unCoVer-Netzwerk, die verfügbaren Echtzeitdaten zahlreicher Partner weltweit zu nutzen, um die Pathophysiologie, den Verlauf und die Behandlung sowie die epidemiologischen Muster dieser Krankheit besser zu verstehen. Mit seiner laufenden Studie Predi-COVID ergänzt das Luxembourg Institute of Health (LIH) seine bisherigen Initiativen zur Bekämpfung von COVID-19 um den Beitritt zum unCoVer-Netz und trägt damit zur Schaffung einer internationalen, harmonisierten Datenbank mit Echtzeitdaten bei.

Nach über zwei Jahren stellt die COVID-19-Pandemie nach wie vor ein Problem für die Gesundheit der Menschen dar. Trotz diverser sanitärer Maßnahmen, wie z. B. der Einschränkung von Bewegungs- und Versammlungsfreiheit, individueller Schutzmaßnahmen sowie massiver Impfkampagnen, hat das Coronavirus nach wie vor große Auswirkungen auf die Mortalität und Morbidität weltweit, einschließlich anhaltender Symptome im Anschluss an die eigentliche Infektion.

Während sich die Pandemie weiterentwickelt und die Länder ihre Gesundheitssysteme an neue Phasen von Präventivmaßnahmen anpassen, versucht die internationale Forschungsgemeinschaft die Übertragung und den Verlauf der Infektion sowie die wirksamsten Methoden zur Behandlung und Prävention neuer Fälle in Vorbereitung auf neue Wellen, insbesondere aufgrund neuer Varianten von SARS-CoV-2, vollständig zu klären. Dies erfordert eine internationale Harmonisierung der Daten aus verschiedenen Quellen, damit ein Vergleich zwischen den Gesundheitssystemen möglich ist und die Charakterisierung der Patienten durch eine größere Heterogenität der Informationen verbessert werden kann.

Das unCoVer-Netz (Unravelling data for rapid evidence based response to COVID-19) soll eine Forschungsplattform für die fachkundige Nutzung von Daten aus der Praxis bieten. Durch die Zusammenführung von komplementären Daten und medizinischem sowie wissenschaftlichem Fachwissen, um die immer noch dringenden Fragen zu den Determinanten des COVID-19-Verlaufs zu klären, hofft das Projekt, wirksamere medizinische und öffentliche Gesundheitsstrategien zu entwickeln.

Das von Horizont 2020 finanzierte Netzwerk umfasst 29 Partner aus 18 Ländern, die während der Pandemie COVID-19-Patienteninformationen gesammelt haben. Unter ihnen werden LIH-Forscher aus der Abteilung für Präzisionsgesundheit und dem Translational Medicine Operations Hub Daten aus der Predi-COVID-Studie beisteuern.

Predi-COVID wurde vor zwei Jahren mit dem Ziel gestartet, wichtige Risikofaktoren und Biomarker zu ermitteln, die mit dem Schweregrad von COVID-19 und den langfristigen gesundheitlichen Folgen der Krankheit in Luxemburg in Verbindung stehen. Damit trug die Studie dazu bei, zu klären, warum einige mit SARS-CoV-2 infizierte Patienten schwere Symptome entwickeln, während andere nur leichte Formen aufweisen, was letztlich zu individuelleren Behandlungsempfehlungen führen wird. In die Studie wurden auch Haushaltsmitglieder von Covid-19-positiven Teilnehmern einbezogen, um die Übertragung des Virus in dieser Hochrisikogruppe zu untersuchen.

Reale Daten, wie sie im Rahmen des unCoVer-Projekts gesammelt werden, sind für das Verständnis der Pandemie und die Reaktion darauf von entscheidender Bedeutung und umfassen beispielsweise Patientenmerkmale und Risikofaktoren oder Informationen über die Wirksamkeit der Behandlung. Der unCoVer-Ansatz erhebt und sammelt diese Daten in einem standardisierten Format und vereinheitlicht ansonsten verstreute Datensätze, wobei die Anonymität der Patienten in den verschiedenen Ländern gewahrt bleibt.

Das Netzwerk wird Big-Data-Analysetools entwickeln, die es Klinikern, Datenwissenschaftlern und Epidemiologen ermöglichen, gemeinsam Fragen wie die nach der Anfälligkeit für schwere Krankheiten zu beantworten. Während bei klinischen Versuchen die am stärksten gefährdeten Gruppen oft ausgeschlossen werden, erfassen die realen Daten von unCoVer speziell diese Gruppen und ergänzen und kontrastieren so andere wissenschaftliche Untersuchungen.

Diese Echtzeitdaten ermöglichen die Untersuchung von Patientenmerkmalen, Risikofaktoren, Sicherheit und Wirksamkeit von Behandlungen und potenziellen Strategien gegen COVID-19 in realen Umgebungen und ergänzen die Ergebnisse von klinischen Wirksamkeits- und Sicherheitsstudien, bei denen gefährdete Gruppen und Patienten mit Komorbiditäten oft ausgeschlossen sind. Der unCoVer-Ansatz wird sich mit dringenden Fragen im Zusammenhang mit der COVID-19-Gesundheitsversorgung befassen und eine sichere länderübergreifende Datenbank mit anonymisierten Krankenhausdaten entwickeln. Im weiteren Verlauf der Pandemie und mit dem Auftreten neuer Virusvarianten wird dies die Patientenversorgung verbessern und die Grundlage für Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit bilden,

Michel Vaillant, Leiter des Kompetenzzentrums für Methodik und Statistik des LIH Translational Medicine Operations Hub und Mitwirkender am unCOVer-Projekt.

Ein Artikel zur Infrastruktur des unCoVer-Projekts wurde kürzlich in BMJ Open unter dem vollständigen Titel: “Unravelling data for rapid evidence based response to COVID-19: a summary of the unCoVer protocol.”

Finanzierung und Kooperationen

Die Predi-COVID-Studie wird vom Fonds National de la Recherche (FNR) (Predi-COVID, Zuschussnummer 14716273), der André-Losch-Stiftung und dem LIH gefördert.