Era PerMed

Niniejszy projekt ma na celu opracowanie indywidualnej analizy przebiegu dializy oraz pozyskania i przetwarzania indywidualnych danych biomedycznych pacjenta w celu scharakteryzowania: (I) zapis danych o aktywacji współczulnej zachodzącej po dializie (ciągły pomiar zmienności rytmu serca), zapis aktywności fizycznej (liczba kroków), jakości snu i czasu regeneracji (analiza ruchowa), (II) ocena tolerancji zabiegu dokonana przez pacjenta (czas regeneracji, zmęczenie powodowane dializą, jakość snu) oraz (III) dane generowane przez aparat do dializy ( ultrafiltracja, czas sesji, ciśnienie krwi, objętość krwi) z potencjalną możliwością wpływania na wynik leczenia i tolerancję zabiegu. Dane odczytane z czujników, urządzeń noszonych i aparatów do dializ zostaną zintegrowane, przetworzone  i zapisane jako indywidualne dla każdego pacjenta. Użycie sztucznej inteligencji znajdowania powiązań między kategoriami danych (objawy zgłaszane przez chorych, dane personalizowane, informacje z aparatu do dializy) są krokiem w kierunku indywidualizacji procedur leczenia w tym prowadzenia bezpiecznej dializy w czasie rzeczywistym. Partnerzy konsorcujm międzynarodowego: Uniwersytet w Lipsku (ULEI), Niemcy, Uniwersytet Marcina Lutra w Halle i Wittenbergii (MLU), Niemcy, Uniwersytet Medyczny we Wrocławiu (WMU), Polska, Medifina GmbH  (MEDI), Austria

Dofinansowanie: 395 305,60 zł
Całkowita wartość: 395 305,60 zł 
 

Późne następstwa zakażenia SARS-CoV-2 (PASC), określane również jako długi COVID, są częste, ale słabo scharakteryzowane. Pandemia COVID jest uznawana za najbardziej wpływową pandemię na świecie w ostatnich 100 latach. Ma ogromne, ale nawet nie do przewidzenia konsekwencje dla zdrowia osobistego i statusu społeczno-ekonomiczny osób dotkniętych chorobą oraz na globalne kwestie makroekonomiczne.
Konsorcjum proponujące ten projekt przedstawiło i opublikowało pierwszy w swojej klasie peptydomik moczu -klasyfikator przewidujący ryzyko ciężkiego przebiegu COVID-19, umożliwiający spersonalizowane zarządzanie pacjentem z interwencją ratującą życie i zmniejszającą koszty hospitalizacji. Wspomniany klasyfikator, CoV-50, jest zarejestrowany w zastosowaniu klinicznym do personalizacji interwencji terapeutycznej COVID-19. Skuteczne narzędzia molekularne opracowane i stosowane będą w celu przewidywania długiego COVID wcześnie po infekcji SARS-CoV-2 . Takie podejście powinno umożliwić spersonalizowaną interwencję w celu zapobiegania lub skrócenia tzw. długiego COVID, w oparciu o indywidualne cechy patofizjologiczne i dobór dopasowania dostępnych farmaceutyków. Zmiana przeznaczenia leków in silico w odniesieniu do COVID-19 pomyślnie została zastosowana przez grupę proponującą projekt.
Badanie opiera się na danych molekularnych, klinicznych i demograficznych od ponad 1000 pacjentów z COVID-19 zebranych podczas europejskiego wieloośrodkowego badania Crit-CoV-U. Pacjenci, którzy brali udział w wymienionym badaniu ponownie zostaną poproszeni o informację na temat ich stanu zdrowia i długotrwałych objawów COVID.
Współpraca z grupą rzeczników pacjentów i partnerem zajmującym się szacowaniem obłożenia w powiązaniu z ubezpieczeniem zapewni silne powiązanie z punktami widzenia pacjentów i socjoekonomicznymi wymiarami długotrwałego COVID. Partnerzy wykorzystają sprawdzoną wiedzę fachową aby zapewnić zarówno kliniczne, jak i molekularne fenotypowanie. W przypadku danych zgodnie z RODO zostanie użyty standardowy pakiet oprogramowania RedCap związany z pobieraniem i przechowywaniem danych. Analiza danych połączy podejście do uczenia maszynowego z konwencjonalną wielozmienną analizą współzmiennych.

Dofinansowanie:  462 830,004 zł
Całkowita wartość:  462 830,00 zł
Data podpisania umowy: październik 2023