Atemwegsinfektionen zählen weltweit zu den häufigsten Gründen für Arztbesuche und Krankenhausaufenthalte. Die schnelle Unterscheidung zwischen bakteriellen und viralen Infektionen stellt in der klinischen Praxis jedoch weiterhin eine große Herausforderung dar. Etablierte Diagnoseverfahren wie kulturelle Analysen oder PCR-Methoden sind oft zeit- und kostenintensiv. Dies kann zu verzögerten oder unspezifischen Therapien sowie zu einem unnötigen Einsatz von Antibiotika führen und damit die Entstehung resistenter Erreger begünstigen.
Im Rahmen eines neuen Verbundprojektes entwickeln die Hochschule Hamm-Lippstadt gemeinsam mit Partner*innen aus Wissenschaft und Industrie eine schnelle und nicht-invasive Atemluftdiagnostik zur Erkennung von Atemwegsinfektionen. Ziel ist es, bakterielle und virale Erreger anhand charakteristischer flüchtiger Stoffwechselprodukte (Volatile Organic Compounds, VOCs) zu identifizieren. Die gewonnenen Daten werden in einer zentralen Stoffdatenbank erfasst und bilden die Grundlage für KI-gestützte Auswerteverfahren.
Stoffwechselprodukte als spezifische Marker
Hierzu werden charakteristische Substanzmuster aus Bakterienkulturen, virusinfizierten Zellkulturen sowie perspektivisch aus der Atemluft von Patient*innen untersucht. Neben klassischen Infektionserregern stehen auch multiresistente Keime und Mischinfektionen im Fokus. Die identifizierten Stoffwechselprodukte sollen künftig als spezifische Marker dienen, um unterschiedliche Infektionsarten direkt am Point of Care schnell differenzieren zu können.
Die HSHL übernimmt innerhalb des Projektes die Referenzanalytik (Arbeitsgruppe Prof. Sielemann) und knüpft dabei an die Arbeiten des erfolgreich abgeschlossenen InosIn-Projektes an. Zum Einsatz kommen moderne gasanalytische Verfahren wie die Thermodesorption gekoppelt mit Gaschromatographie-Massenspektrometrie-Ionenmobilitätsspektrometrie (TD-GC-MS-IMS). Ergänzend wird eine an der HSHL entwickelte Probenahmetechnik eingesetzt, die im Rahmen einer Promotionsarbeit entstanden ist. Darüber hinaus werden skalierbare Algorithmen zur Erfassung, Analyse und Interpretation der GC-IMS-Daten entwickelt (Arbeitsgruppe Prof. Mathis). Diese Verfahren sind auf die Atemluftanalyse ausgerichtet, bieten jedoch auch Potenzial für weitere diagnostische Anwendungen.
Entwicklung einer neuartigen Diagnostikplattform
Im weiteren Projektverlauf sollen zunächst charakteristische VOC-Profile verschiedener Erreger und infizierter Zellkulturen identifiziert und in einer Stoffdatenbank zusammengeführt werden. Anschließend erfolgt die Übertragung auf klinische Anwendungen im Rahmen erster Machbarkeitsstudien mit Atemluftproben von Patientinnen und Patienten. Langfristiges Ziel ist die Entwicklung einer kostengünstigen, schnellen und robusten Diagnostikplattform für den klinischen Einsatz.
Die neue Technologie könnte künftig dazu beitragen, Therapien gezielter einzusetzen, Krankheitsverläufe zu verkürzen, die Verbreitung antibiotikaresistenter Erreger einzudämmen sowie die Kontrolle zukünftiger Epidemien und pandemischer Lagen zu unterstützen.
Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert.