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Young Investigator Award für J. Reuther und Dr. S. Pabel

DGIM zeichnet Forschungsarbeiten zum Verlauf von COVID-19-Erkrankungen und den Auswirkungen von Vorhofflimmern auf die Herzfunktion aus


23. April 2021 | Foto: © 2021 UKR, Martin Meyer

 

Die Deutsche Gesellschaft für Innere Medizin e.V. (DGIM) hat anlässlich 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 Mortalitätsrisikos von Intensiv-Patienten mit und ohne SARS-CoV-2 Erkrankung. Dr. Steffen Pabel, Clinician Scientist am Universitären 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 beschäftigte sich Janina Reuther mit der Stratifizierung des Mortalitätsrisikos von COVID-19-Patientinnen und -Patienten. Im Fokus ihrer Arbeit stand die Identifikation früher prädiktiver Marker für einen schweren Krankheitsverlauf. Reuther führte ihre Promotion an der Klinik und Poliklinik für Innere Medizin I des Universitätsklinikums 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. Diese Daten wurden genutzt, um einen automatisierten Mortalitätsrisiko-Score zu entwickeln, der in seiner Aussagekraft etablierte Risiko-Scores wie APACHE II und SOFA deutlich übertrifft. Außerdem kann der Algorithmus die am stärksten assoziierten Parameter für die Vorhersage des Mortalitätsrisikos 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 Universitären Herzzentrum Regensburg des Universitätsklinikums Regensburg (UKR) neben der Patientenversorgung in der kardiologischen Grundlagenwissenschaft tätig und erforscht die Interaktion zwischen Vorhofflimmern und Herzschwäche. Beide Erkrankungen nehmen in ihrer Prävalenz in unserer Gesellschaft zu und tragen maßgeblich zur hohen Sterblichkeit von kardiovaskulären Erkrankungen bei. Obwohl Patienten häufig sowohl an Vorhofflimmern als auch an Herzschwäche leiden, ist bisher pathophysiologisch nicht geklärt, 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-Homöostase in der Herzkammermuskulatur von Patienten mit Vorhofflimmern gestört ist und ebenfalls die molekularen Grundlagen hierfür aufdecken. Die Arbeit beschreibt erstmalig die nachteiligen Mechanismen von Vorhofflimmern in der menschlichen Herzkammermuskulatur und könnte somit direkt klinisch-translationale Implikationen haben.


Der Young Investigator Award richtet sich an Nachwuchswissenschaftler:innen unter 35 Jahren. Eine Jury wählte die acht besten Abstract-Einreichungen des Internistenkongresses aus, dessen Autorinnen und Autoren die Gelegenheit bekamen, ihre Forschungsergebnisse für den Young Investigator Award vorzutragen.


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