Netzwerk Universitätsmedizin (NUM)
am Standort Düsseldorf
Das Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) wurde 2020 infolge der SARS-CoV-2-Pandemie gegründet, um die Zusammenarbeit der deutschen Universitätsmedizin in der COVID-19-Forschung zu bündeln. Seither wurden im Rahmen des NUM Forschungsinfrastrukturen und Kooperationsplattformen aufgebaut und weiterentwickelt, die die klinische Forschung standortübergreifend stärken. Mit Beginn der dritten Förderperiode (NUM 3.0) wurde das Netzwerk inhaltlich erweitert und adressiert heute Fragestellungen aus der gesamten Breite der klinischen Forschung, die weit über die Infektions- und Pandemieforschung hinausgehen.
Ziel des NUM ist der Erhalt und die Weiterentwicklung einer nachhaltigen Forschungs- und Kooperationsplattform für die deutsche Universitätsmedizin. Im Mittelpunkt stehen gemeinsame Forschungsinfrastrukturen für die klinische Forschung, ein bundesweiter Studien- und Datenraum, die Vernetzung der lokalen Biobanken sowie die Durchführung großer multizentrischer Forschungsprojekte. Darüber hinaus stärkt das NUM die Fähigkeit der Universitätsmedizin, auf zukünftige Pandemien und andere Krisen der öffentlichen Gesundheit schnell und evidenzbasiert reagieren zu können.
Der Standort Düsseldorf beteiligt sich aktiv an Forschungs- und Infrastrukturprojekten des NUM. Wissenschaftler:innen der Medizinischen Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf und des Universitätsklinikums Düsseldorf bringen ihre Expertise in interdisziplinäre Verbundvorhaben ein und leisten damit einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der universitätsmedizinischen Forschung in Deutschland.
Forschungsinfrastrukturlinie
Die NUM-Plattform für Akut-, Intensiv- und Notfallmedizin (AKTIN) schafft eine bundesweite Infrastruktur für die Nutzung standardisierter Routinedaten aus der Akut-, Intensiv- und Notfallversorgung. Ziel ist es, klinische Versorgungsdaten standortübergreifend für Forschung und Gesundheitsmonitoring und perspektivisch in Echtzeit verfügbar zu machen.
Hierfür werden Versorgungsdaten automatisiert, datenschutzkonform und nach einheitlichen Standards aus den beteiligten Einrichtungen erfasst und für wissenschaftliche Fragestellungen nutzbar gemacht. Die Plattform ermöglicht die kontinuierliche Beobachtung von Entwicklungen in der Gesundheitsversorgung und unterstützt eine schnelle Evidenzgenerierung für Forschung, Versorgung und Krisenmanagement.
Durch die bundesweite Vernetzung leistet AKTIN einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Akut-, Intensiv- und Notfallmedizin und schafft die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen.
Lokale Projektleitung: Prof. Dr. med. Michael Bernhard
Mehr zu AKTIN: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/plattformen/aktin
Das NUM-DIZ-Projekt baut auf den Vorarbeiten der Medizininformatik-Initiative (MII) auf, in deren Rahmen an den deutschen Universitätskliniken Datenintegrationszentren (DIZ) etabliert wurden. Ziel ist es, klinische Routinedaten aus der Patientenversorgung für die medizinische Forschung nutzbar zu machen und standortübergreifend bereitzustellen.
Hierfür entwickeln die lokalen DIZe ihre technischen und organisatorischen Strukturen kontinuierlich weiter, erschließen neue Datenquellen und verbessern die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Forschungsdaten. Durch die Anwendung gemeinsamer Standards können Daten aus verschiedenen Einrichtungen harmonisiert und für wissenschaftliche Fragestellungen zusammengeführt werden.
In enger Zusammenarbeit mit dem Forschungsdatenportal für Gesundheit und weiteren nationalen Dateninfrastrukturen leisten die DIZ einen wichtigen Beitrag zur datengetriebenen medizinischen Forschung. Sie schaffen die Grundlage für neue wissenschaftliche Erkenntnisse und unterstützen die Entwicklung einer modernen, vernetzten Gesundheitsforschung.
Lokale Projektleitung: Bernd Philipowski
Lokale DIZ-Leitung: Dr. Monika Kaczmarek-Heß
Mehr zum NUM-DIZ: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/plattformen/num-diz
Der Standort Düsseldorf ist als assoziiertes Gastmitglied am Fachnetzwerk Infektionen (SNID) des NUM Studiennetzwerks beteiligt und bringt seine wissenschaftliche Expertise in die standortübergreifende klinische Infektionsforschung ein.
Ziel des Fachnetzwerks ist es, die klinische Infektionsforschung in Deutschland nachhaltig zu stärken und ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Hierfür werden Studienprozesse weiter standardisiert und digitalisiert, um die Rekrutierung von Patientinnen und Patienten zu beschleunigen, qualitativ hochwertige Daten und Bioproben bereitzustellen sowie die Durchführung multizentrischer Studien mit infektionsmedizinischem Schwerpunkt zu erleichtern.
Ein zentraler Bestandteil des Fachnetzwerks ist der Aufbau einer standortübergreifenden Basiskohorte für die klinische Infektionsforschung. Die Rekrutierung erfolgt über themenspezifische Module, die derzeit Blutstrominfektionen, neu auftretende Infektionen, respiratorische Infektionen, gastrointestinale Infektionen sowie Infektionen des zentralen Nervensystems (ZNS) umfassen. Der modulare Aufbau ermöglicht es, die Basiskohorte flexibel und kurzfristig an neue wissenschaftliche Fragestellungen oder aktuelle Infektionsgeschehen anzupassen. So können bei Bedarf weitere Erreger oder Krankheitsbilder zeitnah priorisiert und in die Rekrutierung aufgenommen werden.
Lokale Projektleitung: PD Dr. Björn Erik-Ole Jensen
Mehr zum SNID: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/plattformen/studiennetzwerk-infektionen
Die NUM-Plattform für Surveillance und Rapid Response (NUM-SAR) stärkt die Fähigkeit der deutschen Universitätsmedizin, auf zukünftige Pandemien und andere Krisen der öffentlichen Gesundheit schnell und evidenzbasiert zu reagieren. Hierfür bündelt die Plattform unterschiedliche wissenschaftliche Expertisen und Infrastrukturen, um neue Gesundheitsbedrohungen frühzeitig zu erkennen, wissenschaftliche Erkenntnisse rasch bereitzustellen und fundierte Entscheidungen in Forschung, Versorgung und Gesundheitspolitik zu unterstützen.
Forschende am Standort Düsseldorf engagieren sich in drei zentralen Modulen der Plattform: der Pathogenkompetenz-Plattform (PAKOP), dem Modul Evidenzsynthesen und vertrauenswürdige Empfehlungen (ESVE) sowie dem Datenhub Genomic Pathogen Surveillance and Translational Research (GenSurv).
PAKOP stärkt die Erforschung und Diagnostik von Krankheitserregern und schafft die Voraussetzungen, neue Erreger frühzeitig zu erkennen und wissenschaftlich einzuordnen. Hierfür vernetzt die Plattform die Expertise universitärer Virologie- und Mikrobiologie-Institute in ganz Deutschland. Im Krisenfall ermöglicht PAKOP eine schnelle wissenschaftliche Reaktion – von der fachlichen Beratung über die Entwicklung diagnostischer Verfahren bis hin zur Unterstützung von Forschungsaktivitäten. Die Plattform umfasst einen virologischen Expert*innenrat, ein Netzwerk spezialisierter Expertenlabore sowie zentrale Koordinationsstelle.
Lokale Projektleitung PAKOP: Prof. Dr. med. Jörg Timm
ESVE stellt sicher, dass wissenschaftliche Erkenntnisse auch in Krisensituationen schnell verfügbar gemacht werden können. Dazu werden Forschungsergebnisse systematisch identifiziert, kritisch bewertet und zu belastbaren Evidenzgrundlagen zusammengeführt. Die daraus entstehenden Evidenzsynthesen unterstützen Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Politik, Gesundheitswesen und Forschung dabei, auch unter hohem Zeitdruck fundierte Entscheidungen zu treffen. Kern des Moduls ist ein deutschlandweites Netzwerk aus methodischen Zentren und klinisch-inhaltlichen Expertise-Hubs, das eng mit nationalen und internationalen Partnerorganisatoren, wie Cochrane, AWMF oder der WHO zusammenarbeitet. Dadurch wird eine direkte Anbindung an Leitlinienentwicklungen in der Medizin und gesundheitspolitische Entscheidungsprozesse ermöglicht.
Lokale Projektleitung ESVE: Dr. Maria-Inti Metzendorf
GenSurv entwickelt gemeinsam mit dem Robert Koch-Institut und weiteren Partnern ein nationales Netzwerk für die genomische Erreger-Surveillance. Ziel ist es, genetische Informationen von Krankheitserregern systematisch zu erfassen, auszuwerten und für Forschung und Gesundheitsmonitoring nutzbar zu machen. Hierzu werden Strategien zur Probengewinnung, moderne Sequenzierungstechnologien sowie Dateninfrastrukturen für die Speicherung und Analyse von Erregerdaten miteinander verknüpft. Durch die Zusammenführung genetischer Daten mit weiteren Informationen zu Infektionen und Übertragungswegen trägt GenSurv dazu bei, Ausbrüche frühzeitig zu erkennen und die Ausbreitung von Krankheitserregern besser zu verstehen. Die Plattform ist national und international anschlussfähig konzipiert und basiert auf einer engen institutions- und sektorenübergreifenden Zusammenarbeit.
Lokale Projektleitung GenSurv: Prof. Dr. Alexander Dilthey
Mehr zum Projekt und seinen Modulen: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/plattformen/num-sar
Die NUM-Plattform für Bildgebungsdaten (RACOON) schafft eine bundesweite Infrastruktur für die standortübergreifende Nutzung radiologischer Bilddaten in der klinischen Forschung. Ziel ist es, Forschenden einen sicheren und einfach nutzbaren Zugang zu hochwertigen Bilddaten für multizentrische Forschungsprojekte zu ermöglichen.
Hierfür wurden gemeinsame technische und regulatorische Rahmenbedingungen geschaffen, die eine datenschutzkonforme Nutzung sowie eine hohe Datenqualität gewährleisten. Darüber hinaus entwickelt RACOON innovative Verfahren, um komplexe Bilddaten mit modernen Analysemethoden – einschließlich Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) – auszuwerten und für die Forschung nutzbar zu machen.
Die Infrastruktur wird bereits in zahlreichen klinischen Forschungsprojekten eingesetzt und trägt dazu bei, neue Erkenntnisse für Diagnostik, Therapie und Patientenversorgung zu gewinnen. Der Standort Düsseldorf beteiligt sich an mehreren klinischen Anwendungsprojekten (Use Cases), die den Einsatz der RACOON-Infrastruktur für unterschiedliche Krankheitsbilder und Forschungsfragestellungen untersuchen.
Lokale Projektleitung: Prof. Dr. med. Gerald Antoch
Mehr zu RACOON: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/plattformen/racoon
Der Standort Düsseldorf beteiligt sich an mehreren klinischen Anwendungsprojekten (Use Cases), die den Einsatz der RACOON-Infrastruktur für unterschiedliche Krankheitsbilder und Forschungsfragestellungen untersuchen.
RACOON-AI Brain Tumor: Einsatz von sogenannten „Advanced Magnetresonanz-Bildgebungs (MRT)-Techniken“ und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Diagnostik, Therapieplanung/-überwachung und Behandlungsergebnisse bei Patienten mit Hirntumoren.
PI: PD Dr. med. Daniel Weiß
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/racoon-ai-brain-tumor- RACOON-COMPARE: Vergleichende Analyse der Körperzusammensetzung in CT-Aufnahmen zur Einschätzung der Prognose bei Krebserkrankungen.
PI: Dr. med. Lena Röwer
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/racoon-compare
- RACOON-INCLUDED: Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) basierender Auswertungsmethoden für die frühzeitige Diagnostik und Charakterisierung von invasiven Pilzinfektionen bei Patient:innen mit akuter lymphoblastische Leukämie (ALL) im Kindes- und Jugendalter
PI: Prof. Dr. Dirk Klee & Prof. Dr. Arndt Borkhardt
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/racoon-included
- RACOON-LCS: Aufbau einer Infrastruktur und Implementierung KI-gestützter Detektionssysteme (CAD) zur Unterstützung des nationalen Lungenkrebsscreenings
PI: Prof. Dr. Gerald Antoch
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/racoon-lcs
- RACOON-PROSTAIT: Anwendung quantitativer und qualitativer Methoden zur Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes für die Frühdiagnose von Prostatakrebs
PI: PD Dr. med. Matthias Boschheidgen
Forschungsprojekte
PENGUIN ist eine multizentrische Beobachtungsstudie unter der Gesamtprojektleitung der Standorte Heidelberg und Düsseldorf. Im Fokus steht die Überprüfung von Penicillin-Allergien, die bei >10% aller stationären Patient:innen diagnostiziert werden, tatsächlich jedoch bei <5% der Betroffenen vorliegen.
Eine fälschlicherweise dokumentierte Penicillin-Allergie kann dazu führen, dass im Bedarfsfall weniger geeignete Antibiotika eingesetzt werden. Dies kann die Behandlung erschweren, die Sterblichkeit erhöhen, Krankenhausaufenthalte verlängern und die Entstehung von Antibiotikaresistenzen begünstigen. In vielen Krankenhäusern werden daher Maßnahmen zur Überprüfung und gegebenenfalls zum sogenannten „Delabeling“ – der Entfernung einer nicht bestätigten Penicillin-Allergie aus der medizinischen Dokumentation – durchgeführt. PENGUIN erfasst und begleitet diese Maßnahmen, um den Einfluss von Delabeling-Maßnahmen auf die Auswahl der verabreichten Antibiotika zu untersuchen sowie die Sicherheit, Wirksamkeit und Nachhaltigkeit dieses Vorgehens zu untersuchen. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen dazu beitragen, evidenzbasierte Handlungsempfehlungen für den zukünftigen Umgang mit Penicillin-Allergien zu entwickeln.
Ziel der Studie ist somit, die Versorgung von Patientinnen und Patienten mit Penicillinallergie zu verbessern, den gezielten Einsatz von Schmalspektrum-Antibiotika zu fördern und einen Beitrag zur Verringerung von Antibiotikaresistenzen zu leisten.
Lokale Projektleitung: Dr. med. Insa Joost
Mehr zu PENGUIN: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/penguin
Die Candidämie ist eine schwere Pilzinfektion des Blutes, die mit einer hohen Sterblichkeit verbunden ist. Nach den aktuellen Behandlungsleitlinien soll die Therapie mit einem Antimykotikum noch 14 Tage fortgeführt werden, nachdem die Erreger im Blut nicht mehr nachweisbar sind. Für diese Empfehlung liegen bislang jedoch nur begrenzte wissenschaftliche Erkenntnisse vor. Die CanTEN-Studie untersucht daher, ob eine kürzere Behandlungsdauer ebenso wirksam und sicher ist wie die derzeit empfohlene Therapie. Die Studie ist als multizentrische, randomisierte, doppelblinde, placebokontrollierte, adaptive Nichtunterlegenheitsstudie konzipiert.
Ziel der Studie ist es, die wissenschaftliche Grundlage für die Behandlung der Candidämie zu verbessern und langfristig eine wirksame, sichere und möglichst schonende Therapie für betroffene Patientinnen und Patienten zu etablieren.
Lokale Projektleitung: Dr. med. Hans-Martin Orth
Mehr zu CANTEN: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/canten
eLEVATE baut auf dem Nationalen Obduktionsnetzwerk (NATON) auf und stärkt die bundesweite Obduktionsforschung über die COVID-19-Pandemie hinaus. Ziel des Projekts ist es, Obduktionen als Grundlage für die Erforschung komplexer Erkrankungen zu nutzen und standardisierte Daten sowie Bioproben für die medizinische Forschung bereitzustellen.
Im Fokus stehen fünf Forschungsschwerpunkte: Infektionskrankheiten, tödliche Nebenwirkungen von Arzneimitteln und Impfstoffen, Tumorerkrankungen, der plötzliche Herztod sowie intensivmedizinische Sterbefälle. Die bundesweite Vernetzung der Obduktionszentren ermöglicht es, auch seltene Erkrankungen und komplexe Krankheitsverläufe systematisch zu untersuchen.
Die gewonnenen Erkenntnisse tragen dazu bei, Krankheitsmechanismen besser zu verstehen, Diagnostik und Therapien weiterzuentwickeln sowie die Pandemievorsorge und Patientenversorgung nachhaltig zu verbessern.
Lokale Projektleitung: PD Dr. Felix Mayer
RAPID (Registry of Adult and Pediatric Intensive Care Data) ist ein bundesweites Register für Routinedaten aus der Erwachsenen- und Kinderintensivmedizin. Die klinischen Daten werden automatisiert und standardisiert direkt aus den Intensiv-Informationssystemen der teilnehmenden Standorte erfasst.
Die Daten verbleiben an den jeweiligen Universitätskliniken und werden für Forschungsfragen datenschutzkonform über eine föderierte Infrastruktur ausgewertet. Dadurch können wissenschaftliche Analysen standortübergreifend durchgeführt werden, ohne dass sensible Patientendaten zentral gespeichert werden müssen.
RAPID schafft die Grundlage für multizentrische klinische Forschung und Versorgungsforschung in der Intensivmedizin. Die Plattform trägt dazu bei, die Qualität der Patientenversorgung weiterzuentwickeln und die Vorbereitung auf zukünftige Pandemien und andere Krisen im Gesundheitswesen zu verbessern.
Lokale Projektleitung: Prof. Dr. Christian Jung
Mehr zu RAPID: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/forschung/rapid
