Paving the Way towards Personalized Prevention and Care of Severe Norovirus Gastroenteritis

Ansprechpartner

Dominik Wolff

Kooperationspartner

Partner:

Kollaborierende Gruppen:

Förderung

Niedersächsisches Vorab: Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft – Chancen datenintensiver Forschung und personalisierter Medizin (Volkswagenstiftung)

Kurzbeschreibung

Noroviren sind eine wesentliche Ursache der Gastroenteritis. Akute Ausbrüche auf Kreuzfahrtschiffen und in Altenpflegeeinrichtungen sowie chronische Norovirus-Infektionen bei immungeschwächten Personen, wie z.B. Transplantationspatienten, stellen ein ernstes Gesundheitsrisiko dar. Bis heute gibt es weder einen Impfstoff noch spezifische Behandlungsmöglichkeiten. Es bestehen nur begrenzte Kenntnisse über die interindividuellen Unterschiede, welche das Ergebnis einer Norovirusinfektion beeinflussen. Die Bestimmung der Parameter, die eine Person mehr oder weniger anfällig für eine Norovirus-Infektion machen und die den Schweregrad der Infektion bestimmen, ist wichtig, um Strategien zur Prävention und Behandlung der Norovirus-Gastroenteritis zu entwickeln. Das Konsortium PRESENt ("Paving the Way towards Personalized Prevention and Care of Severe Norovirus Gastroenteritis") vereint Wissenschaftler der Medizinischen Hochschule Hannover, des TWINCORE in Hannover, des Forschungszentrums L3S in Hannover und des Helmholtz-Instituts für Infektionsforschung in Braunschweig am neu gegründeten Zentrum für Individualisierte Infektionsmedizin (CiiM) in Hannover. Ziel des Konsortiums ist es, die Rolle einzelner Parameter wie Alter, Geschlecht, gastrointestinale Mikrobiota und die virusassoziierten menschlichen Biomoleküle bei der Norovirusinfektion zu untersuchen. Das PRESENt-Team wird diese Parameter in einer retrospektiven und prospektiven klinischen Studie evaluieren. Darüber hinaus werden Unterschiede in der Desinfektionswirksamkeit für ein breites Spektrum von Norovirus-Patientenisolaten unter Verwendung modernster In-vitro-Infektionsmodelle (so genannte Organoide) bestimmt. Methoden des maschinellen Lernens und datenintensive Technologie werden prädiktive Signaturen für schwere Norovirus-Infektionen identifizieren. Die gewonnenen Erkenntnisse werden letztlich die Entwicklung personalisierter Strategien zur individuellen Vorhersage, Prävention und Behandlung schwerer Norovirus-Gastroenteritis leiten.

Laufzeit

01.01.2020 - 31.12.2022

Mitarbeiter