Verbund

StEPP-UPP - Untersuchung der Mechanismen von Endometriose-bedingten Schmerzen als Voraussetzung für verbesserte Prädiktion, Prävention und Therapie

Schätzungsweise zehn bis 15 Prozent aller Frauen im gebärfähigen Alter sind von Endometriose betroffen – einige von ihnen bemerken ihre Krankheit gar nicht, andere leiden unter starken Schmerzen oder einer Vielzahl weiterer Beschwerden. Auch ungewollte Kinderlosigkeit wird mit Endometriose in Verbindung gebracht. Da die Erkrankung schwer zu diagnostizieren ist und mit unterschiedlichen Symptomen und Schweregraden in Erscheinung tritt, wird sie häufig auch als „Chamäleon der Gynäkologie“ bezeichnet. Betroffene Frauen haben oft einen langen Leidensweg hinter sich, ehe sie eine Diagnose erhalten. Die Ursache der Erkrankung ist weitgehend unbekannt, sodass sich Therapien bisher auf die Linderung der Symptome beschränken. Vor diesem Hintergrund werden interdisziplinäre Verbünde zur besseren Erforschung der Endometriose gefördert. Ziel ist es, offene Fragen zu Entstehung und Verlauf der Erkrankung zu beantworten und bessere Präventions-, Diagnose- und Therapiemöglichkeiten zu finden.

Der Verbund StEPP-UPP untersucht die Mechanismen der Schmerzentstehung bei Endometriose durch die Integration von klinischen und präklinischen Daten. Es werden Bioproben und psychosoziale Daten gesammelt, anhand derer prognostische Modelle entwickelt werden. Gleichzeitig werden präklinische Modellsysteme genutzt, um die bei Schmerz relevanten Proteinnetzwerke besser zu verstehen. Alle gewonnen Daten werden schließlich mit Methoden des Maschinellen Lernens ausgewertet und dafür verwendet, Schmerzverläufe und Therapieeffekte vorherzusagen, um eine personalisierte Behandlung der Patientinnen zu ermöglichen.

Teilprojekte

Multidimensionale Daten, translationale Multi-Omics Analysen und ML/KI-gesteuerte Schmerzverlaufsanalysen

Förderkennzeichen: 01EJ2404A
Gesamte Fördersumme: 2.139.942 EUR
Förderzeitraum: 2024 - 2027
Projektleitung: Univ.-Prof. Dr. Esther Pogatzki-Zahn
Adresse: Universität Münster, Universitätsklinikum, Klinik für Anästhesiologie, operative Intensivmedizin und Schmerztherapie
Albert-Schweitzer-Campus 1
48149 Münster

Multidimensionale Daten, translationale Multi-Omics Analysen und ML/KI-gesteuerte Schmerzverlaufsanalysen

Schmerzen zählen zu den bedeutendsten Symptomen bei Patientinnen mit Endometriose; diese treten in unterschiedlichster Form, Intensität und Kombination auf und können die Lebensqualität maßgeblich einschränken. Die Komplexität dieser Symptome führt häufig zu einer verzögerten Diagnose und legt nahe, dass die Schmerzursachen und Mechanismen, die zum Auftreten von Schmerzen und einer möglichen Schmerzchronifizierung führen, bei Endometriose-Patientinnen multifaktoriell sind. Das StEPP-UPP-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, Mechanismen der Schmerzentstehung bei Endometriose durch Erfassen von einer Vielzahl von klinischen und präklinischen Daten und komplexer Analysen zu entschlüsseln. Das Projekt besteht aus drei Themenschwerpunkten. Es werden eine Vielzahl von bio-psycho-sozialen Daten von Patientinnen erhoben, sowie Blut-, Stuhl- und Endometriosegewebeproben prospektiv erfasst und analysiert. Die Identifizierung und Analyse der vielfältigen bio-psycho-sozialen Daten zusammen mit den Proteomanalysen soll prognostische Modellentwicklungen ermöglichen, um eine personalisierte Prognose und Therapie zu identifizieren. Es sollen zudem präklinische Endometriose-Modelle genutzt werden, um im translationalen Ansatz tiefergehenden Einblick in die Pathomechanismen, und hier insbesondere die Zusammenhänge der bei Patientinnen identifizierten Proteine und Proteinnetzwerke, zu gewinnen. Schließlich werden anhand moderner statistischer Analysen, einschließlich mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, Modelle erstellt werden, um bei Patientinnen mit Endometriose-bedingten Schmerzen deren Verläufe besser einzuschätzen und Therapieeffekte vorherzusagen. Diese Modelle sollen dazu führen, Endometriose schneller zu diagnostizieren, den individuellen Schmerzverlauf von Patientinnen besser zu verstehen und die Therapie und Prävention von Schmerzen in Form von personalisierter Herangehensweise zu verbessern.

Rekrutierung für eine nicht-interventionelle Studie mit multidimensionalen Daten einschließlich Multi-Omics

Förderkennzeichen: 01EJ2404B
Gesamte Fördersumme: 86.229 EUR
Förderzeitraum: 2024 - 2027
Projektleitung: Prof. Dr. Sylvia Mechsner
Adresse: Charité - Universitätsmedizin Berlin, Campus Virchow-Klinikum, Klinik für Gynäkologie mit Zentrum für onkologische Chirurgie
Mittelallee 9
13353 Berlin

Rekrutierung für eine nicht-interventionelle Studie mit multidimensionalen Daten einschließlich Multi-Omics

Schmerzen zählen zu den bedeutendsten Symptomen bei Patientinnen mit Endometriose; diese treten in unterschiedlichster Form, Intensität und Kombination auf und können die Lebensqualität maßgeblich einschränken. Die Komplexität dieser Symptome führt häufig zu einer verzögerten Diagnose und legt nahe, dass die Schmerzursachen und Mechanismen, die zum Auftreten von Schmerzen und einer möglichen Schmerzchronifizierung führen, bei Endometriose-Patientinnen multifaktoriell sind. Das StEPP-UPP-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, Mechanismen der Schmerzentstehung bei Endometriose durch Erfassen von einer Vielzahl von klinischen und präklinischen Daten und komplexer Analysen zu entschlüsseln. Es werden für das übergeordnete Projekt eine Vielzahl von bio-psycho-sozialen Daten von Patientinnen mit Endometriose longitudinal erhoben, sowie Blut-, Stuhl- und Endometriosegewebeproben prospektiv erfasst. Die Art und der Umfang der Datenerhebung wird zusammen mit der Verbundsleitung am Universitätsklinikum Münster erarbeitet. Die Daten fließen in das Projekt "StEPP-UPP -Untersuchung der Mechanismen von Endometriose-bedingten Schmerzen als Voraussetzung für verbesserte Prädiktion, Prävention und Therapie –ML/KI-gesteuerte Verlaufs- und Vorhersageanalysen". Hier werden zusammen mit allen Verbundbeteiligten Modelle erstellt werden, um komplexe Mechanismen und Biomarker identifizierten zu können, die für Patientinnen mit Endometriose-bedingten Schmerzen relevant sind. Diese Modelle sollen dazu führen, Endometriose schneller zu diagnostizieren, den individuellen Schmerzverlauf von Patientinnen besser zu verstehen und damit die Therapie und Prävention von Schmerzen in Form von personalisierten Herangehensweise zu verbessern.

Rekrutierung für eine nicht-interventionelle Studie mit multidimensionalen Daten einschließlich Multi-Omics

Förderkennzeichen: 01EJ2404C
Gesamte Fördersumme: 80.273 EUR
Förderzeitraum: 2024 - 2027
Projektleitung: Dr. Sebastian D. Schäfer
Adresse: Ludgerus-Kliniken Münster GmbH, Clemenshospital, Gynäkologie
Düesbergweg 124
48153 Münster

Rekrutierung für eine nicht-interventionelle Studie mit multidimensionalen Daten einschließlich Multi-Omics

Schmerzen zählen zu den bedeutendsten Symptomen bei Patientinnen mit Endometriose; diese treten in unterschiedlichster Form, Intensität und Kombination auf und können die Lebensqualität maßgeblich einschränken. Die Komplexität dieser Symptome führt häufig zu einer verzögerten Diagnose und legt nahe, dass die Schmerzursachen und Mechanismen, die zum Auftreten von Schmerzen und einer möglichen Schmerzchronifizierung führen, bei Endometriose-Patientinnen multifaktoriell sind. Das StEPP-UPP-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, Mechanismen der Schmerzentstehung bei Endometriose durch Erfassen von einer Vielzahl von klinischen und präklinischen Daten und komplexer Analysen zu entschlüsseln. Im Projekt der "Rekrutierung für eine nicht-interventionelle Studie mit multidimensionalen Daten einschließlich Multi-Omics - StEPP-UPP NIT" werden für das übergeordnete Projekt eine Vielzahl von bio-psycho-sozialen Daten von Patientinnen mit Endometriose longitudinal erhoben, sowie Blut-, Stuhl- und Endometriosegewebeproben prospektiv erfasst. Die Art und Umfang der Datenerhebung wird zusammen mit der Verbundsleitung am Universitätsklinikum Münster erarbeitet. Die Daten fließen in das Projekt "StEPP-UPP - Untersuchung der Mechanismen von Endometriose-bedingten Schmerzen als Voraussetzung für verbesserte Prädiktion, Prävention und Therapie –ML/KI-gesteuerte Verlaufs- und Vorhersageanalysen". Hier werden zusammen mit allen Verbundbeteiligten Modelle erstellt werden, um komplexe Mechanismen und Biomarker identifizierten zu können, die für Patientinnen mit Endometriose-bedingten Schmerzen relevant sind. Diese Modelle sollen dazu führen, Endometriose schneller zu diagnostizieren, den individuellen Schmerzverlauf von Patientinnen besser zu verstehen und damit die Therapie und Prävention von Schmerzen in Form von personalisierten Herangehensweise zu verbessern.