Die Deutsche Gesellschaft für Innere Medizin e.V. (DGIM) hat anl?sslich ihrer Jahrestagung am vergangenen Montag zwei Regensburger Nachwuchswissenschaftler:innen für ihre Forschungsarbeit ausgezeichnet: Janina Reuther, Doktorandin der Medizin, erreichte den mit 2.000 Euro dotierten 2.Platz des Young Investigator Awards (YIA). Die DGIM würdigt damit den im Rahmen ihrer Doktorarbeit generierten Machine-Learning-Algorithmus zur automatisierten Vorhersage des Mortalit?tsrisikos von Intensiv-Patienten mit und ohne SARS-CoV-2 Erkrankung. Dr. Steffen Pabel, Clinician Scientist am Universit?ren Herzzentrum Regensburg, erhielt den mit 1.000 Euro dotierten 3. Platz des YIA für seine Forschung zu Auswirkungen von Vorhofflimmern auf die Herzfunktion.
In ihrer Doktorarbeit besch?ftigte sich Janina Reuther mit der Stratifizierung des Mortalit?tsrisikos von COVID-19-Patientinnen und -Patienten. Im Fokus ihrer Arbeit stand die Identifikation früher pr?diktiver Marker für einen schweren Krankheitsverlauf. Reuther führte ihre Promotion an der Klinik und Poliklinik für Innere Medizin I des Universit?tsklinikums Regensburg in Kooperation mit einem Münchner StartUp für künstliche Intelligenz durch. Professorin Dr. Martina Müller-Schilling, PD Dr. Karsten Gülow und Dr. Stephan Schmid betreuten die Arbeit. Bereits zu Beginn der Corona-Pandemie engagierte sich Janina Reuther bei der Organisation des studentischen Hilfseinsatzes am Regensburger Klinikum. Dabei erkannte sie, dass die Pandemielage gerade auf der Intensivstation zu einer massiven Verknappung von Ressourcen führte, etwa von medizinischem Personal und Zeit pro Patient. Reuther machte es sich deshalb zum Ziel, einen Machine-Learning-Algorithmus zur Unterstützung des Personals der Intensivstation zu entwickeln, der für jeden Patienten innerhalb der ersten 24 Stunden auf Intensivstation den Krankheitsverlauf prognostiziert. Dabei gelang es ihr, alle erhobenen Parameter von Intensivpatienten mit und ohne SARS-CoV-2 Erkrankung zu integrieren. 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网e Daten wurden genutzt, um einen automatisierten Mortalit?tsrisiko-Score zu entwickeln, der in seiner Aussagekraft etablierte Risiko-Scores wie APACHE II und SOFA deutlich übertrifft. Au?erdem kann der Algorithmus die am st?rksten assoziierten Parameter für die Vorhersage des Mortalit?tsrisikos angeben. Maschinelles Lernen stellt somit nicht nur eine relevante Hilfe in der aktuellen COVID-19-Pandemie dar, sondern kann besser als die etablierten Intensivmedizin-Scores die Prognose der Patienten abbilden und so zu einer optimalen Patientenbehandlung beitragen.
Dr. Steffen Pabel ist am Universit?ren Herzzentrum Regensburg des Universit?tsklinikums Regensburg (UKR) neben der Patientenversorgung in der kardiologischen Grundlagenwissenschaft t?tig und erforscht die Interaktion zwischen Vorhofflimmern und Herzschw?che. Beide Erkrankungen nehmen in ihrer Pr?valenz in unserer Gesellschaft zu und tragen ma?geblich zur hohen Sterblichkeit von kardiovaskul?ren Erkrankungen bei. Obwohl Patienten h?ufig sowohl an Vorhofflimmern als auch an Herzschw?che leiden, ist bisher pathophysiologisch nicht gekl?rt, wie genau sich Vorhofflimmern auf die Herzfunktion auswirkt. Dr. Pabel und Kollegen aus der Forschungsgruppe von Professor Dr. Samuel Sossalla (Leitender Oberarzt in der Klinik und Poliklinik für Innere Medizin II des UKR, Leiter Herzkatheterlabor und W2-Professur für experimentelle und interventionelle Kardiolgie) konnten in umfangreichen Versuchsreihen an menschlichen Herzzellen belegen, dass die Calcium-Hom?ostase in der Herzkammermuskulatur von Patienten mit Vorhofflimmern gest?rt ist und ebenfalls die molekularen Grundlagen hierfür aufdecken. Die Arbeit beschreibt erstmalig die nachteiligen Mechanismen von Vorhofflimmern in der menschlichen Herzkammermuskulatur und k?nnte somit direkt klinisch-translationale Implikationen haben.
Der Young Investigator Award richtet sich an Nachwuchswissenschaftler:innen unter 35 Jahren. Eine Jury w?hlte die acht besten Abstract-Einreichungen des Internistenkongresses aus, dessen Autorinnen und Autoren die Gelegenheit bekamen, ihre Forschungsergebnisse für den Young Investigator Award vorzutragen.
Weitere Informationen
Foto: ? 2021 UKR, Martin Meyer