Projekt

R-Net: Netzwerk zur Untersuchung multiresistenter Bakterien

Kurzbeschreibung

Das R-Net-Projekt ist eine prospektive Beobachtungsstudie. Es werden mikrobiologische Resistenzdaten, genomische Daten, epidemiologische und klinische Daten sowie Daten zum Antibiotikaverbrauch erhoben, um belastbare Aussagen zur Resistenzentwicklung wichtiger Infektionserreger zu ermöglichen und ihre Bedeutung für das deutsche Gesundheitssystem einzuschätzen. Diese Daten stellen die Grundlage für weitere Projekte im Forschungsbereich „Krankenhauskeime und Antibiotika-resistente Bakterien“ dar, in denen Infektionskontrollstrategien, Antibiotic-Stewardship-Maßnahmen, Langzeitfolgen von Blutstrominfektionen und automatisierte Ausbruchserfassung untersucht werden. Außerdem werden die gewonnenen Isolate für weitere Forschungsprojekte gesammelt und zur Verfügung gestellt.

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Die Implementierung Evidenz-basierter Infektionskontrollmaßnahmen ist von großer nationaler und internationaler Bedeutung. Um den Effekt unterschiedlicher Interventionen zur Verhinderung nosokomialer Infektionen (krankenhaushygienische Maßnahmen, Dekolonisierung, Antibiotic Stewardship (ABS), Entwicklung neuer antiinfektiver Substanzen) besser abschätzen zu können, werden im DZIF-Netzwerk „Multiresistente Bakterien“ (R-Net) an sechs Standorten longitudinal Daten zur Epidemiologie multiresistenter Bakterien, zur Epidemiologie von Blutstrominfektionen sowie von Clostridium difficile-Infektionen erhoben. Dieses Netzwerk wird als zentrale Datenressource für weitere Projekte genutzt.

Im Projekt „NoSPREAD“ wird ein Computer-assistiertes Warnsystem entwickelt, um frühzeitig eine gehäufte Übertragung von bakteriellen Erregern von Krankenhausinfektionen und Ausbrüchen zu entdecken. Dieses wird an insgesamt vier DZIF-Standorten implementiert und evaluiert mit dem Ziel, allen Krankenhäusern in Deutschland ein solches Frühwarnsystem zur Verfügung stellen zu können.

Das Projekt „TARGET“ widmet sich in einem translationalen Ansatz unter Verwendung moderner Sequenziertechnologien der Genom-basierten Klassifikation und Charakterisierung von multiresistenten Gram-negativen Erregern. Im Vordergrund stehen innovative Methoden zur Detektion und Identifikation bakterieller Erreger. Konzeptionell verfolgen die Wissenschaftler eine One-Health-One-World-Strategie, da Antibiotika-Resistenzen (AMR) nicht auf eine einzige Population (Mensch, Tier) oder Region (Umwelt) beschränkt sind. Auf lokaler Ebene werden Maßnahmen zur Intervention bei AMR-Übertragungsszenarien entwickelt; dazu gehören diagnostische und prädiktive Tests, die Antimicrobial- Stewardship-Maßnahmen vereinfachen, sowie Tests, die den  Therapieerfolg infizierter Patienten vorhersagen. Auf globaler Ebene sollen diese Projekte zur Entwicklung neuer Antibiotika, Impfstoffe und Adjuvantien beitragen. Für die Zukunft werden wir unsere Studien zur Untersuchung der Übertragungswege zwischen Tier-, Human- und Umwelt ausdehnen. Durch das Verständnis der Epidemiologie können geeignete Interventionen durchgeführt werden, die dazu dienen, die Prävalenz von Infektionen und Kolonisierung mit ESBL- und Carbapenemase produzierenden Gram-negativen Erregern in Deutschland durch gezielte und evidenzbasierte Strategien zu verringern.

Eine der drängendsten Fragen im Zusammenhang mit multiresistenten Bakterien ist die Bewertung ihres pathogenen Potenzials. Zum Beispiel können intestinal pathogene E. coli-Bakterienauf der Basis von spezifischen Virulenzgenen leicht differenziert werden. Es gibt jedoch kein geeignetes Klassifizierungssystem für extraintestinale pathogene E. coli, das die größte Klasse der multiresistenzen Bakterien bildet. Daher widmet sich TARGET der Entwicklung eines neuen Klassifikationsschemas und diagnostischer Algorithmen für extraintestinale pathogene E. coli. Dafür werden die Informationen von Genomdaten und klinischen Daten kombiniert und zusätzlich funktionelle Pathogenitätsanalysen durchgeführt.