Verbund

K-STaR: Eine K-mer-basierte Methode für institutionelle AMR Surveillance, Infektionskontrolle und Schnell-Diagnostik

Antibiotikaresistente Bakterien stellen ein zunehmendes Risiko für die Gesundheit dar. Sie belasten Mensch, Tier und die Umwelt gleichermaßen und können zwischen den unterschiedlichen Sektoren übertragen werden. Daher ist Forschung zur Entstehung und zur Überwindung der Resistenzen im „One-Health-Ansatz“ von großer Dringlichkeit.

Ziel des Verbundes ist es, einen neuen sequenzbasierten Ansatz zur schnellen Identifikation von pathogenen Erregern und möglichen Übertragungsereignissen zu entwickeln. Dieser neue Ansatz bietet zudem die Möglichkeit, Antibiotikaresistenz aus den erhaltenen Daten abzulesen. Die hier entwickelte Methode soll auf einer neonatologischen Intensivstation beispielhaft zur Detektion von Übertragungen resistenter Erreger in Echtzeit genutzt werden. Die Ergebnisse tragen zur schnellen, genom-basierten Surveillance bei und ermöglichen so eine schnelle und patientennahe Diagnostik von bakteriellen Infektionen, sowohl in einkommensstarken als auch in einkommensschwachen Regionen. Damit leistet das Vorhaben einen wichtigen Beitrag zur Eindämmung des nicht sachgemäßen Antibiotikagebrauchs, einer wesentlichen Ursache der zunehmenden Antibiotikaresistenzen.

Das Vorhaben ist Teil eines transnationalen Forschungsverbundes im Rahmen der Joint Programming Initiative zu antimikrobieller Resistenz (JPIAMR). In dem Verbund arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Deutschland, Kanada, Gambia und den USA gemeinsam an der Lösung dieser Forschungsfrage. Mit der Fördermaßnahme wird das Ziel verfolgt, sich ergänzende Expertisen und Ressourcen von einschlägig qualifizierten Arbeitsgruppen aus den teilnehmenden Ländern zusammenzuführen. Durch kooperative Forschungsansätze sollen Fortschritte bei Prävention, Surveillance und Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen erzielt werden, die allein auf nationaler Ebene nicht zu erreichen sind.

Teilprojekte

Abgeschlossen

Eine K-mer-basierte Methode für institutionelle AMR Surveillance, Infektionskontrolle und Schnell-Diagnostik

Förderkennzeichen: 01KI1910
Gesamte Fördersumme: 359.897 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2023
Projektleitung: Prof. Hajo Grundmann
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Infektionsprävention und Krankenhaushygiene
Breisacher Str. 115 b
79106 Freiburg

Eine K-mer-basierte Methode für institutionelle AMR Surveillance, Infektionskontrolle und Schnell-Diagnostik

Ziel ist es, im Rahmen des JPI-EC-AMR Joint Transnational Call "Diagnostics and surveillance of antimicrobial resistance: development of tools, technologies and methods for global use" einen neuen sequenzbasierten Ansatz zur schnellen Identifikation von pathogenen Erregern und möglichen Übertragungsereignissen zu entwickeln. Hauptsächlich geht es um die Entwicklung von relevanten Datenbanken und einer Methodik, die die Identifikation schneller macht. Dazu trägt auch ein Sequenzierer bei, der patientennahen Einsatz finden kann. Die Möglichkeit, Antibiotikaresistenz aus den erhaltenen Daten abzulesen, ist ebenfalls gegeben. Die Hauptziele von K-STaR sind 1) die Zusammenstellung einer lokalen und internationalen Datenbank von Gesamtgenomen Gram-negativer Bakterien, die global von Bedeutung sind. Diese Datenbank wird öffentlich auch anderen Wissenschaftlern und für klinische Zwecke zur Verfügung gestellt. 2) Eine lokale und internationale k-mer Datenbank dieser Gram-negativen Bakterien soll erstellt werden, die für die Vorhersage von Antibiotikaresistenz-Phänotypen als auch für Surveillance genutzt werden kann. Diese Datenbank wird ebenso öffentlich anderen Wissenschaftlern und für klinische Zwecke zugänglich gemacht. 3) Die Zuverlässigkeit dieser k-mer Datenbank für die Vorhersage von Antibiotikaresistenz-Phänotyp und genetischer Verwandtschaft für Infektionskontrolle und Surveillance wird mit dem Goldstandard für Phänotyp und Verwandtschaftsverhältnisse verglichen zur Optimierung der Methodik. 4) Die Zuverlässigkeit des k-mer basierten Ansatzes zur schnellen Identifizierung von nosokomialen Übertragungen wird anhand einer Studie auf einer Level-1 neonatologischen Instensivstation getestet, um die Detektion von Übertragungen in Echtzeit zu ermöglichen und Interventionen durchzuführen.