Förderkennzeichen: | 01EK2106A |
Fördersumme: | 1.145.273 EUR |
Förderzeitraum: | 2022 - 2025 |
Projektleitung: | Prof. Dr. Eike Steinmann |
Adresse: |
Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Molekulare und Medizinische Virologie Universitätsstr. 150 44801 Bochum |
Das Hepatitis-E-Virus (HEV) ist weltweit die häufigste Ursache einer akuten viralen Hepatitis. Damit ist HEV von zunehmender Bedeutung für die öffentliche Gesundheit und stellt derzeit eine erhebliche Bedrohung in der Transfusionsmedizin und Transplantationsmedizin dar. Daten zu Chronizität und Therapieresistenz fehlen und die diagnostischen Testsysteme weisen Limitation in ihrer Sensitivität auf. Das Ziel des Verbundvorhaben HepEDiaSeq ist daher, ein zuverlässiges Tiefensequenzierungsverfahren zur Diagnose und Identifikation von HEV-Virusvarianten zu entwickeln, welches die Therapieentscheidung unterstützt. Die Verwendung eines Tiefensequenzierungsverfahren bietet hierbei prinzipielle Vorteile gegenüber der bisher routinemäßig verwendeten qRT-PCR Methode hinsichtlich diagnostischer Effizienz, Sensitivität und Durchsatz. Gleichzeitig soll durch die Einbeziehung klinischer Daten ein automatisiertes "Decision Support Tool" entwickelt werden, welches eine personalisierte Behandlung in der Transfusions- und Transplantationsmedizin erlaubt. Hierzu erfolgt an der RUB die Validierung des Tiefensequenzierungsverfahren zur Routinetestung im Blutspendewesen. Dazu werden geeignete Blutspenderproben identifiziert und zur Tiefensequenzierung aufbereitet. Zudem werden die selektierten Proben auf ihre Viruslast sowie weitere klinisch-chemisch relevante Parameter hin untersucht. Um die entwickelte Tiefensequenzierungsmethode in die Routineabläufe von Klinik und Blutspendedienst zu implementieren werden vergleichende Testungen mit der qRT-PCR Methode durchgeführt. Zur Identifizierung verschiedener HEV-Genomvarianten mittels Tiefensequenzierung übernimmt die RUB die Aufbereitung der Proben ausgewählter Patientinnen und Patienten mit akuter und chronischer HEV-Infektion. Nach erfolgter Auswertung werden die gewonnen Daten anschließend in eine zentrale Datenbank überführt, welche als Grundlage für das zu entwickelnde "Decision Support Tool" dient.