19.11.2019 Kampf gegen multiresistente Bakterien: Professor Heider (AG Bioinformatik) erhält EUR 288.805 Fördermittel

Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ist die Antibiotikaresistenz heute eine der größten Bedrohungen für die globale Gesundheit, Ernährungssicherheit und Entwicklung. Die Antibiotikaresistenz (AMR) bedroht die wirksame Prävention und Behandlung einer immer größer werdenden Bandbreite von Infektionen durch Bakterien, Parasiten und Pilze. Die Präsenz der klinisch relevanten AMR hat weltweit stark zugenommen, was zu teuren, schwer zu behandelnden Infektionen beim Menschen führt. 


Auch wenn sich die mikrobielle Genomsequenzierung in vielen Forschungsgruppen und klinischen Einrichtungen als Routinemethode etabliert hat, konzentriert sich die AMR-Analyse auf die alleinige Identifizierung bereits bekannter AMR-Gene. Dieser Ansatz liefert zwar wertvolle Indikatoren für die AMR, vernachlässigt aber dennoch vollständig die Auswirkungen anderer Komponenten, die für die Bestimmung von Resistenzniveaus und Virulenzmerkmalen relevant sind, die das individuelle Risikopotenzial widerspiegeln. 


Das gemeinsame Projekt der Universität Gießen (Prof. Goesmann, Prof. Chakraborty) und der Philipps-Universität Marburg (Prof. Heider) zielt darauf ab, Deep-Learning-Ansätze zur Modellierung der AMR zu nutzen, um eine schnellere und bessere Diagnostik zu erreichen, die Überwachung zu verbessern und die Rolle genetischer bakterieller Determinanten von Therapieversagen jenseits klassischer gut untersuchter Resistenzgene zu untersuchen. 

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt von 2020-2022. Die AG Bioinformatik (Prof. Heider) wird dabei mit  288.805 EUR gefördert.

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