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Weniger Risiko bei Lebertransplantation durch Smart Phone

Risikostratifizierung von Patienten die auf eine Leberoperation oder Transplantation warten ist essentiell um letale Komplikationen zu vermeiden. Im Rahmen dieses Projekts haben wir neue Marker identifiziert, mit denen wir die Therapie und Organallokation verbessern können. Weiters möchten wir „Smart Phone Apps“ entwickeln die die Anwendung im klinischen Alltag ermöglichen.

Medizinische Universität Wien, life-science-success2019

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In der Behandlung von Lebererkrankungen stellen die Leberresektion und die Lebertransplantation einen wesentlichen Pfeiler in der Patientenversorgung dar. Routine Leberfunktionsparameter entscheiden heutzutage welcher Patient als erstes ein passendes Organ für eine Lebertransplantation erhält. Mit diesem wird die Sterblichkeit von Patienten auf der Wartelist jedoch oft unterschätzt und etwa 20% der Patienten sterben bis heute auf der Warteliste da sie nicht rechtzeitig eine Lebertransplantation erhalten.

Ähnlich gestaltet sich die Risikostratifizierung von Patienten vor einer Leberresektion sehr rudimentär. Auch hier wird zumeist nur Blutparameter verwendet und detaillierte Analysen sind zumeist teuer, invasiv und aufwändig. Tatsächlich entwickeln bis dato 15-20% aller Patienten eine postoperative Leberfunktionsstörung die nicht selten letalen Ausgang findet.

Betreffend der Leberresektion konnten wir in den vergangen Jahren diverse Marker identifizieren, die es ermöglichen das Risiko für schwere postoperative Komplikationen vorauszusagen. Mit diesen neuen Markers können Patienten präoperativ bereits identifiziert werden, die ein sehr hohes Risiko haben und dem entsprechend die Therapie adaptiert werden.

Betreffend der Lebertransplantation ist es von zentraler Bedeutung die Patienten entsprechend ihres Risikos so zu reihen, dass Patienten die nicht mehr lange „durchhalten“ früher ein Organ für die Transplantation bekommen. Hierfür gibt es viele Bestrebungen den aktuellen Listungsprozess zu verbessern. Wir konnten in einer großen Studie zeigen, dass ein neuer Blut Parameter diesen Prozess deutlich verbessert und damit das Überleben auf der Warteliste für eine Lebertransplantation optimieren kann. Allein in den USA werden pro Jahr etwa 35000 Patienten gelistet für eine Lebertransplantation.

Für beide Therapieschema stößt die Risikostratifizierung jedoch noch auf einer ganz anderen Ebene auf eine Herausforderung, nämlich die klinische Anwendbarkeit. Die Komplexität der einzelnen Parameterkombinationen lässt sich heute kaum noch ohne EDV Unterstützung bewerkstelligen. In diesem Zusammenhang haben wir es uns in diesem Projekt auf zur Aufgabe gemacht, leicht anwendbare Smart Phone Apps zu entwickeln. Dies soll in Kollaboration mit der Firma 37binary aus Berlin, die in diesem Sektor eine große Expertise aufweist, stattfinden. Dies soll eine Brücke schlagen zwischen wissenschaftlicher Beobachtung und tatsächlicher klinischer Anwendung und damit den wesentlichsten Schnitt ermöglichen, nämlich die Therapie der Patienten zu verbessern.

Final sollen diese Apps auch wieder für Forschungsanalysen genützt werden. Über eine Pseudonymisierungsnummer sollen die einzelnen Scores an einen gesicherten Server übertragen werden um anschließend deren Validität in einem klinischen Routine Setting zu überprüfen.

All dies stellt zumindest für den Bereich Chirurgie einen ganz neuen Ansatz dar. Während bis dato viele Risikoklassifikationen ihren Weg nicht in die Klinik finden könnten, da sie schlichtweg zu schwierig zu berechnen waren, so scheint dies mit diesen Unterstützungsprogrammen möglich. Auch der Aspekt des Forschungstools ermöglich einfach, zeiteffektive und systematische Forschung auf diesem Sektor in einer Weise wie es sie bis dato noch nicht gab.

Somit glauben wir mit diesem Projekt gleich mehrere zentrale Probleme im Bereich der Leberchirurgie und Transplantation zu lösen und gleichzeitig auch die Weiterentwicklung auf wissenschaftlicher Ebene in diesem Bereich zentral zu fördern.

Kontakt:

Dr. Ing. Dr. med. univ. Johannes Starlinger
Medizinische Universität Wien
E: info@37binary.com

Kooperationspartner:

37binary, Berlin

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