Dysfunktionale Verarbeitung respiratorischer Signale bei Patient*innen mit post-COVID? - Ein experimentell-computationaler Ansatz zur Untersuchung der Interaktion zwischen Atemverhalten und Symptomwahrnehmung

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Stefan Glasauer; Professorin Dr. Nadine Lehnen; Professor Dr. Dennis Nowak
• Fachliche Zuordnung: Pneumologie,Thoraxchirurgie ; Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 532480418

In der geplanten Studie wollen wir objektive, pathophysiologische Marker für Atembeschwerden bei post-COVID entwickeln. Dabei vereinen wir experimentelle Methoden mit computationaler Modellierung, um Atemnot und Atemverhalten, deren Interaktion, sowie Hypothesen über die Verarbeitung respiratorischer Signale bei post-COVID Patient*innen zu untersuchen. Wir verwenden ein etabliertes Rückatmungsparadigma, welches die Bestimmung der Interaktion zwischen Atemnot und physiologischen Parametern ermöglicht. In vorangegangen Studien konnte gezeigt werden, dass bei diesem Rückatmungsexperiment Patient*innen mit organisch nicht erklärter Atemnot charakteristische, messbare Abweichungen der Atemnot im Vergleich zu Gesunden aufweisen. Diese Abweichungen treten nur in bestimmten Kontexten auf und deuten auf eine veränderte Verarbeitung von respiratorischer Information im Zentralnervensystem (ZNS) hin. In der vorliegenden Studie möchten wir anhand dieses Paradigmas untersuchen, ob bei Patient*innen mit post-COVID Atemnot solche charakteristischen Veränderungen (in der wahrgenommenen Atemnot und/oder in physiologischen Atemparametern und -mustern) auftreten, und ob diese durch verschiedene Kontexte verändert werden. Die Kombination aus experimentellem Ansatz und theoretischer Modellierung von Atemnot auf dem Level individueller Patient*innen ermöglicht, detaillierte Hypothesen zur Verarbeitung respiratorischer Signale bei der Entstehung von Atemnot zu testen. Hierfür haben wir ein vorläufiges mathematisches Modell zur Verarbeitung von Atemnot entwickelt. Es zeigt bereits gute Ergebnisse in der Vorhersage von Mittelwertdaten aus früheren Studien und erster Pilotdaten einzelner Proband*innen mit dem Rückatmungsparadigma. Objektive, pathophysiologische Marker sind ein wichtiger erster Schritt zur Reduzierung von Stigma und individualisierter Planung von Diagnostik und Therapie bei Patient*innen mit post-COVID.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Belgien
• Kooperationspartner: Professor Omer van den Bergh, Ph.D.