Bayerisches Forschungsnetzwerk - Helicopredict - Genombasierte Resistenzvorhersage bei Helicobacter pylori
- Projektleiter: Prof. Dr. Sebastian Suerbaum, PD Dr. Christian Schulz
- Einrichtung: Max von Pettenkofer Institut, Medizinische Klinik und Poliklinik II
- Förderung: 2020 bis 2025
Die Infektion mit Helicobacter-pylori (H. pylori) ist die weltweit am häufigsten vorkommende bakterielle Infektion. Die chronische Infektion führt zu einer chronisch aktiven Gastritis und bei einer Untergruppe von Patienten zu weiteren Komplikationen wie Geschwüren oder Magenkarzinomen. Tatsächlich sind ungefähr 90% aller Magenkrebserkrankungen mit H. pylori assoziiert. Das Versagen von Standard-Eradikationstherapien nimmt aufgrund der zunehmenden Entwicklung resistenter Bakterienstämme drastisch zu. Da für eine erfolgreiche Eradikation zwei Antibiotika benötigt werden, führt die Anwendung von nur einem Antibiotikum für andere Indikationen wie Atemwegserkrankungen dazu, dass der (meist noch) unentdeckte H. pylori-Stamm bei diesen Patienten resistent wird. Man schätzt, dass heute bereits 10-20% der H. pylori-Stämme multiresistent sind. Kulturbasierte Resistenztests, die derzeit nur nach erfolgloser Zweittherapie empfohlen werden, sind jedoch ein langwieriger Prozess. Das In-vitro-Wachstum von H. pylori dauert 5 bis 7 Tage nach der Isolierung aus Magengewebe, und weitere Resistenztests nehmen zwischen 3 und 5 Tagen in Anspruch. In Anbetracht dessen wäre eine schnelle Methode zur Bestimmung, ob ein isolierter Stamm anfällig für Antibiotikaresistenzen ist, eine enorme Hilfe bei der Auswahl der geeigneten Therapie.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, plant die Forschungsgruppe die Entwicklung eines Algorithmus für die Vorhersage von Antibiotikaresistenzen, primär basierend auf H. pylori-Sequenzdaten, die schnell erhoben werden können. Der Algorithmus wird Ärzten zur Verfügung gestellt werden, um sie bei der Auswahl der optimalen Therapie zu unterstützen. Unser Ansatz wird damit einen Beitrag dazu leisten, die therapeutische Wirksamkeit zu optimieren und der weiteren Resistenzentwicklung entgegenzuwirken.
Quelle: bayresq.net (Text)