Die THY-MOD Studie - Personalisierte Dosierung in Kindern mit Hyper- oder Hypothyreose berechnet anhand von Mathematischer Modellierung

• Antragsteller: Professor Dr. Johannes Schropp
• Fachliche Zuordnung: Pharmakologie ; Mathematik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 401331681

Für eine normale Entwicklung des Gehirns in Föten und Kindern sowie für normale kognitive Funktionen, Wachstum und Pubertät bei Kindern und Jugendlichen spielen Schilddrüsenhormone eine entscheidende Rolle. Grundsätzlich ist die Behandlung von Schilddrüsenerkrankungen (angeborene oder erworbene Hyper- oder Hypothyreose) bei Säuglingen und Kindern aber schwierig. Zunächst ist eine sorgfältig gewählte und auf klinischer Erfahrung beruhende Anfangsdosierung notwendig. Nachdem ein physiologisches Gleichgewicht der Schilddrüsenhormone erreicht ist, muss zur Erhaltung der Euthyreose, eine alters- und krankheitsabhängige personalisierte Dosierung verabreicht werden. Um mögliche Risiken von negativen neurologischen und entwicklungsphysiologischen Folgen wie zum Beispiel eine kognitive Verschlechterung abzumildern, ist ein personalisierter optimierter und speziell auf Säuglinge und Kinder mit Hypo- und Hyperthyreose abgestimmter Dosierungsplan erforderlich. Dazu verwenden wir dynamische mathematische Modelle basierend auf den Prinzipien der Populations - Pharmakokinetik und Pharmakodynamik (PKPD) mit Effekten von individuellen Kovariaten. Modellprädiktive Regelungen für speziell konzipierte Optimalsteuerprobleme werden entwickelt und diese auf retrospektive longitudinale Patientendaten aus verschiedenen Krankenhäusern angewandt. Die entwickelten Modelle und Algorithmen werden anhand der während der Dauer des Projektes zusätzlich gesammelten Daten validiert. Diese Vorgehensweise erlaubt es einen personalisierten optimierten Dosierungsplan vorherzusagen, welcher die Schilddrüsenhormone in einem angemessenen Referenzbereich hält. Solche Modelle und Algorithmen sind eine medizinische Notwendigkeit um den personalisierten optimalen Dosierungsplan für Säuglinge und Kinder zu berechnen und damit neurologische Langzeitfolgen zu minimieren. Die Modelle und Algorithmen unterstützen somit die notwendige Leistungssteigerung in Schule und Ausbildung und tragen entscheidend zu einer erhöhten Lebensqualität der Patienten und ihrer Eltern bei. Die in diesem Projekt entwickelten Optimalsteueralgorithmen werden für Ausbildungszwecke und für mögliche weitere Anwendung auf andere Krankheiten frei zugänglich gemacht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Kooperationspartner: Dr. Gilbert Koch