Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) haben die Überlebensraten von zuvor unbehandelbaren Tumorerkrankungen deutlich erhöht, indem sie eine Immunreaktion gegen Tumorzellen auslösen. Allerdings entwickeln bis zu 29% der mit ICIs behandelten Patientinnen und Patienten eine akute Nierenschädigung (AKI) als Folge der ICI-Behandlung (ICI-AKI). Die ICI-AKI ist eine schwerwiegende Komplikation, da sie das Risiko eines AKI-Rezidivs nach erneuter ICI-Einnahme erhöht, die therapeutischen Möglichkeiten der Patientinnen und Patienten einschränkt und die klinischen Verläufe und Outcomes erheblich verschlechtert. Neue diagnostische Methoden und Biomarker zur frühzeitigen und korrekten Identifizierung von Patientinnen und Patienten mit einem hohen ICI-AKI-Risiko werden dringend benötigt, um so personalisierte Ansätze umzusetzen, invasive Verfahren wie Nierenbiopsien zu vermeiden und Outcomes zu verbessern. In diesem Projekt werden über zwei Jahre retrospektive und prospektive demografische und klinische Daten und serielle Urin-, Blut- und Nierengewebeproben von ICI-behandelten Patienten gesammelt, um neuartige Biomarker zu identifizieren, eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Risikostratifizierungsmethode zur Frühdiagnose von ICI-AKI zu entwickeln, und deren Einsatz durch eine Kosten-Nutzen-Analyse zu überprüfen. An der Medizinischen Hochschule Hannover werden hierfür von einem spezialisierten Studienteam Patientinnen und Patienten mit ICI-AKI und auch geeignete Kontroll-Patienten identifiziert und in die Studie eingeschlossen. Im Anschluss werden die gewonnenen Daten und Bioproben lokal und im Rahmen des multinationalen Konsortiums ausgewertet. Die Ergebnisse werden zunächst wissenschaftlich ausgewertet und im Anschluss als Basis einer verbesserten und kosteneffektiven Behandlung von Patientinnen und Patienten mit ICI-Therapie verwertet. Das Vorhaben ist Teil des translationalen Verbundprojektes "ONAKI-ICI" der Förderinitiative "ERA-PerMed". Der Verbund wird durch eine spanische Arbeitsgruppe koordiniert und hat sieben Partner.