Verbund

SECOVIT - Sequenz-basierte Analyse von Wechselwirkungen von SARS-CoV-2, Ko-Infektionen der Atemwege und T-Zell-Immunität: klinische Implikationen

Die durch das neuartige SARS-CoV-2 ausgelöste Pandemie stellt das deutsche Gesundheitssystem vor bislang ungekannte Herausforderungen. Es gibt zurzeit keine wirksamen Therapien zur Behandlung der durch SARS-CoV-2 verursachten Lungenkrankheit Covid-19. Auch ist unklar, warum es bei einigen Covid-19 Patientinnen und Patienten zu schweren Verläufen kommt.

Das Ziel des Verbundes ist zu untersuchen, ob entweder die Oberflächenmoleküle auf Körperzellen, sogenannte HLA-Proteine, des jeweiligen Patienten oder virale Koinfektionen eine Rolle in der Evolution von SARS-CoV-2 spielen und den Krankheitsverlauf von Covid-19 beeinflussen. Dazu werden klinische Daten der Covid-19 Patientinnen und Patienten gesammelt und die SARS-CoV-2-Genome und die HLA-Gene sequenziert. Die Proben stammen zunächst von Patientinnen und Patienten der „ersten Welle“. Weitere Proben sollen in kommenden Ausbrüchen genommen und untersucht werden. Mithilfe bioinformatischer und statistischer Methoden sollen die experimentellen und klinischen Daten für eine Modellierung der Zusammenhänge genutzt werden.

Der Förderaufruf beruht auf dem Rapid Response Modul der Förderbekanntmachung „Richtlinie zur Förderung eines Nationalen Forschungsnetzes zoonotische Infektionskrankheiten“ vom 29. Januar 2016 und orientiert sich an der Prioritätensetzung der WHO zu Covid-19. Gefördert werden insbesondere die Entwicklung therapeutischer und diagnostischer Ansätze sowie Forschungsarbeiten, die zum Verständnis des Virus und dessen Ausbreitung beitragen.

Teilprojekte

Abgeschlossen

Sammlung klinischer Proben und Daten, und Sequenzanalyse

Förderkennzeichen: 01KI20185A
Gesamte Fördersumme: 476.130 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2022
Projektleitung: Dr. Rolf Kaiser
Adresse: Universität zu Köln, Medizinische Fakultät, Institut für Virologie
Fürst-Pückler-Str. 56
50935 Köln

Sammlung klinischer Proben und Daten, und Sequenzanalyse

Abgeschlossen

Computergestützte Modellierung und Analyse von SARS-CoV-2

Förderkennzeichen: 01KI20185B
Gesamte Fördersumme: 128.006 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Daniel Hoffmann
Adresse: Universität Duisburg-Essen, Fakultät Biologie und Geographie, Zentrum für Medizinische Biotechnologie
Universitätsstr. 2
45141 Essen

Computergestützte Modellierung und Analyse von SARS-CoV-2