TIARA-IMPACT: Immunologische und Mikrobiom-basierte Prädiktoren für postoperative Infektionen
Postoperative Infektionen nach komplexen Bauchoperationen treten häufig auf und sind schwer vorhersehbar. Ein wesentlicher Grund hierfür ist, dass bislang nur unzureichend verstanden wird, wie individuelle Unterschiede im Darmmikrobiom, in der Wirtsimmunität und im mikrobiellen Stoffwechsel die Infektionsanfälligkeit beeinflussen. Nach Abschluss der klinischen Rekrutierungsphase der TIARA-Kohortenstudie werden im Rahmen des Projekts „TIARA-IMPACT“ die gewonnenen Biomaterialien und klinischen Daten von rund 870 operierten Patient:innen analysiert. Durch Multi-Omics-Analysen entlang der Mikrobiom-Metabolom-Immun-Achse und den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens sollen Biomarker identifiziert werden, die das Risiko postoperativer Infektionen, einer Kolonisation mit multiresistenten Erregern (MDRO) sowie langfristige klinische Verläufe vorhersagen.
In der TIARA-Studie wurden zwischen 2022 und 2025 an acht deutschen Universitätskliniken 872 Patient:innen nach großen abdominalchirurgischen Eingriffen untersucht. Dabei wurden Bioproben wie Stuhl, Blut, Urin oder Abstrichmaterialien gesammelt und umfangreiche klinische Daten erhoben. Aufbauend auf der TIARA-Studie wird im translationalen Folgeprojekt TIARA-IMPACT der Fokus auf vertiefte Labor- und Datenanalysen gelegt. Sechs DZIF-Standorte integrieren hierfür komplementäre Multi-Omics-Technologien entlang dreier zentraler Forschungsschwerpunkte:
1. Mikrobiom, Resistom und Pathogene:
Mithilfe von Metagenomsequenzierungen von Stuhl- und Wundproben, Analysen des Metaboloms sowie der gezielten Kultivierung multiresistenter ESKAPE-Erreger untersucht TIARA-IMPACT die Zusammensetzung und Funktion des Darmmikrobioms sowie das Auftreten multiresistenter Erreger (MDRO) vor und nach chirurgischen Eingriffen.
2. Immunantwort des Wirts:
Moderne immunologische Analyseverfahren wie Multiplex-Zytokinanalysen, Durchflusszytometrie und Einzelzell-RNA-Sequenzierung ermöglichen es, die individuelle Immunantwort von Patient:innen zu charakterisieren. Dadurch soll besser verstanden werden, welche Faktoren vor Infektionen schützen, deren Entstehung begünstigen und langfristige Krankheitsverläufe nach chirurgischen Eingriffen beeinflussen.
3. Biomarker und Vorhersagemodelle:
Mithilfe moderner biostatistischer Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens werden die multimodalen Datensätze integriert, um Biomarker und individuelle Risikoprofile für postoperative Infektionen, Sepsis, MDRO-Kolonisation sowie langfristige klinische Verläufe zu identifizieren.
Ziel ist es, personalisierte Risikovorhersagen zu ermöglichen, antiinfektive Therapien gezielter einzusetzen und die perioperative Versorgung von Hochrisikopatient:innen nachhaltig zu verbessern.
Schematische Darstellung des Studienablaufs mit Probenentnahme vor der Operation und während der Nachbeobachtung. Analysiert werden Immunzellen aus Blut, Stuhl-, Serum-, Wund- und Nasenproben mittels Mikrobiom-Sequenzierung, Metabolomik, Proteomik und mikrobiologischer Untersuchungen.
Abkürzungen:
AA = Aminosäuren
H-NMR = Protonen-Kernspinresonanzspektroskopie
MS = Massenspektrometrie
PBMC = periphere mononukleäre Blutzellen
scRNA-seq = Einzelzell-RNA-Sequenzierung
