Ein virtueller Patient der extrakorporalen Membranoxygenierung durch Kombination von klinischen Daten, numerischen Simulationen und Surrogatmodellen

• Antragsteller: Professor Dr. Christian Karagiannidis; Dr. Michael Neidlin
• Fachliche Zuordnung: Biomedizinische Systemtechnik ; Pneumologie,Thoraxchirurgie
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 557450644

Die extrakorporale Membranoxygenierung (ECMO) sorgt für den Gasaustausch im Blut und die Unterstützung des Kreislaufs durch Blutpumpen und Oxygenatoren. Sie wird auf Intensivstationen bei Patienten mit schwerer Lungen- und Herzinsuffizienz eingesetzt. Trotz ihres lebensrettenden Potenzials ist die Sterblichkeitsrate nach wie vor inakzeptabel hoch und ein besseres Verständnis der ECMO-Therapie ist notwendig. Dafür muss die Physiologie des kardiorespiratorischen Systems, die Blutströmung innerhalb der medizintechnischen Geräte und die Patienten-Device Interaktion im Zusammenspiel untersucht werden. Die derzeit verfügbaren computergestützten Tools bieten keine derart umfassende Beschreibung. Weiterhin nutzen sie die wachsende Menge an klinischen Daten, die auf Intensivstationen verfügbar sind, nicht effektiv aus. Um diese Herausforderung zu meistern, werden wir ein virtuelles Patientenmodell der extrakorporalen Membranoxygenierung erstellen. Dieses Modell wird elektronische Krankenakten, präzise numerische Simulationen und datengetriebene Surrogatmodelle kombinieren, um unser Verständnis zur Anwendung ECMO-Therapie zu verbessern. Zunächst werden wir ein bestehendes Modell des kardiorespiratorischen Systems während der ECMO erweitern und eine Bayes'sche Inferenz zur robusten Parameterschätzung mit Quantifizierung der Unsicherheit implementieren. Anschließend werden wir umfangreiche klinische Daten aus elektronischen Patientenakten von mehr als 700 ECMO-Patienten verwenden, um eine Phänotypisierung durchzuführen und virtuelle Kohorten zu generieren. Mithilfe von numerischen Strömungssimulationen werden Surrogatmodelle der gängigsten ECMO Devices erstellt, die in das kardiorespiratorische Modell integriert werden, um den virtuellen Patienten zu erstellen. Anhand dieses virtuellen Patientenmodells und virtueller Kohortendaten werden wir eine klinische in-silico Machbarkeitsstudie durchführen, um verschiede ECMO Konfigurationen und Devices miteinander zu vergleichen. Unsere Methoden zielen darauf ab, die Komplexität der ECMO-Therapie zu entschlüsseln und den Weg für Anwendungen von digitalen Zwillingen in der kardiorespiratorischen Intensivpflege zu ebnen. Dieses Framework wird die Untersuchung neuer Behandlungsstrategien unterstützen und bei der Entwicklung und Testung medizinischer Devices helfen, um letztendlich die Therapieerfolge für die Patienten zu verbessern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen