disCOVer

Dafür wurde am Universitätsklinikum Erlangen Anfang 2022 das Versorgungsforschungsprojekt „Long COVID diagnostizieren & effektiv therapieren“ gestartet. Der offizielle Studientitel lautet: „Etablierung und Evaluierung eines klinischen Algorithmus zur objektiven Long COVID Subtypisierung als essenzielle Basis für eine effektive Versorgung“.

Das Forschungsprojekt untersucht Möglichkeiten, Long bzw. Post COVID mithilfe objektiver Biomarker zu diagnostizieren und entsprechende Therapien zu entwickeln. Betroffene werden dazu in Subgruppen eingeteilt.

Für das Krankheitsbild Long COVID liegen bisher nur unzureichende Erkenntnisse vor: Es sind weder Mechanismen, noch diagnostische Möglichkeiten, noch eine Therapie ausreichend etabliert, die auf der Basis einer methodischen S3 Leitlinie der Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF) ein diagnostisches Vorgehen ermöglichen. Die Patientengruppe mit Long COVID-Symptomatik soll deshalb entsprechend ihres klinischen Bildes und objektiver Messparameter in drei Subgruppen unterteilt werden, um jeder Subgruppe eine der spezifischen Symptomatik entsprechende Therapie zuordnen zu können.
Die jeweiligen Methodiken sollen zentral in Erlangen so etabliert werden, dass sie zügig in die klinische Praxis umgesetzt werden können. Hierzu ist geplant, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Diagnosefindung unterstützt. Mit dem Aufbau dieses Algorithmus soll an den dezentralen Standorten begonnen werden:
 

• Universitätsklinikum Augsburg: Dr. Stefanie Bader            
• Rotkreuzklinik Lindenberg gemeinnützige GmbH: Dr. Andreas Weiß
• Klinik St. Hedwig Krankenhaus Barmherzige Brüder, Regensburg: Prof. Kabesch, Dr. Gerling
• Klinikum Bayreuth GmbH/ Klinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizin: Prof. Dr. med. Jörg Reutershan
   

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In möglichst kurzem Zeitrahmen sollen mittels eines standardisierten, klinischen Algorithmus das Krankheitsbild Long COVID definiert und dessen Ursachen identifiziert werden, um ein diagnostisch-therapeutisches Vorgehen zu etablieren, das den Patientinnen und Patienten zielorientiert und zügig die nötige Versorgung ermöglicht.

Auf der Basis von grundlagenwissenschaftlichen Beschreibungen und ersten klinischen Daten wird die Patientengruppe mit Long COVID-Symptomatik in die drei Subgruppen unterteilt.
Dabei

• erfolgt eine Charakterisierung der 3 Long COVID-Subgruppen (Diagnose durch klinische Standards und innovative neue Technologien)
• werden diese 3 Long COVID-Subgruppen mit Hilfe etablierter und experimenteller Therapien behandelt
• wird der Erfolg der Therapie – basierend auf dem diagnostischen Algorithmus – bewertet, indem die funktionelle Gesundheit durch den Gesundheitsfragebogen SF-36 evaluiert wird.

Die drei Subgruppen unterscheiden Patientinnen und Patienten mit Long COVID-Symptomatik, bei denen 

1. durch eine verbliebene geringe Virenlast eine andauernde T-Zellaktivität vorhanden ist
2. (starke) Organschäden vorhanden sind
3. funktionelle Autoantikörper (GPCR-AAb) 

Autoimmunreaktionen auslösen
Für jede der drei Subgruppen wird eine spezifische Therapieempfehlung untersucht:

1. Booster-Impfung
2. Rehabilitation
3. Neutralisierung der GPCR-AAb mittels BC 007 (gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung – reCOVer)

Der zu entwickelnde diagnostische Algorithmus soll parallel als objektiver und kausal mit den beschriebenen Symptomen verknüpfter Diagnosemarker etabliert werden, der auf der Bestimmung der physikalischen Eigenschaften der Patientenblutzellen und einer digitalen, durch künstliche Intelligenz gestützten Auswertung basiert. Die bayernweite Anwendung dieses Diagnosemarkers soll vorbereitet werden.
 

Wir bedanken uns bei all den Personen, die sich für unsere disCOVer Studie beworben haben. Die Rekrutierung von Patienten mit Post COVID für disCOVer ist abgeschlossen.

Aktuell führen wir die intensivierte Diagnostik-Studie disCOVer 2.0 durch.