Record #240894 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)466168626

Identifizierung und Charakterisierung von Long COVID-19-Patienten durch Vollblut-Transkriptomik

Coordinator	Dr. Anna Aschenbrenner ; Professor Dr. Robert Bals ; Professor Ezio Bonifacio, Ph.D. ; Professor Dr. Julien Gagneur ; Professor Dr. Stefan Janssen ; Professorin Dr. Verena Keitel-Anselmino ; Professor Dr. Andreas Keller ; Privatdozent Dr. Florian Kurth ; Professor Dr. Ingo Kurth ; Dr. Denise Kühnert ; Professor Dr. Peter Nürnberg ; Professor Dr. Stephan Ossowski, Ph.D. ; Dr. Anna Poetsch ; Professor Dr. Olaf Riess ; Professor Dr. Philip Caspar Rosenstiel, Ph.D. ; Professor Dr. Leif Erik Sander ; Professor Dr. Joachim L. Schultze ; Professor Dr. Oliver Stegle, Ph.D. ; Dr. Thomas Ulas
Grant period	2021 - 2023
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)466168626

Note: Immer mehr Hinweise deuten auf eine steigende Prävalenz von Long COVID-19 hin, ein kürzlich geprägter Begriff für nicht genesene Patienten mit persistierenden klinischen Symptomen für mehr als sechs Monate nach akutem COVID-19. Obwohl ein dereguliertes Immunsystem als mögliche Ursache postuliert wurde, gibt es derzeit keine Möglichkeit, Long COVID-19-Patienten frühzeitig nach akutem COVID-19 zu identifizieren. Wir haben vor kurzem Vollblut-Transkriptomik genutzt, um Krankheitsklassifikatoren für akutes COVID-19 zu erstellen, sowie die Heterogenität der Krankheit anhand von molekularen Phänotypen zu analysieren. Das DeCOI (Deutsche COVID-19 Omics Initiative) Netzwerk hat an mehreren Standorten in Deutschland Patientenkohorten etabliert, die sich bereits als äußerst wertvoll für die Analyse und das Verständnis des akuten COVID-19 erwiesen haben. Indem wir klinische Wissenschaftler, DFG-geförderte Sequenzierzentren und Computerexperten zusammenbringen, werden wir das Wissen und die Expertise in klinischer Infektiologie, Genomik und maschinellem Lernen kombinieren, um Long COVID-19 besser zu charakterisieren. Wir werden die Proben aus diesen Kohorten verwenden, um Vollblut-Transkriptom-Signaturen und Klassifikatoren zu erstellen um Long COVID-19 Patienten zu identifizieren und ihre molekularen Phänotypen zu bestimmen, um die Heterogenität der Krankheit aufzuklären. Darüber hinaus werden wir eine mögliche genetische Suszeptibilität für Long COVID-19 durch die Analyse aberranter Expression identifizieren und mikrobielle Profile aus dem Blut als potenzielle Biomarker untersuchen. Zusammengenommen werden diese Analysen die Identifizierung molekularer Mechanismen der Long COVID-19 bezogenen Biologie und potenzieller therapeutischer Ziele für die weitere Nutzung in klinischen Studien ermöglichen.

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Record created 2021-09-24, last modified 2024-09-28

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