Richtlinie zur Förderung von interdisziplinären Projekten zum Thema Entwicklung und Erprobung von neuen Ansätzen der Datenanalyse und des Datenteilens in der Long-/Post-COVID-19-Forschung

Die hohe Zahl der von Long- und Post-COVID Betroffenen in Folge der COVID-19-Pandemie ist eine weltweite Herausforderung, die eine Vielzahl von Forschungsinitiativen ausgelöst hat. Auch in Deutschland sind eine ganze Reihe von Forschungsaktivitäten auf den Weg gebracht worden, die das komplexe Krankheitsbild Long-/Post-COVID aus verschiedenen Perspektiven beleuchten. In klinisch-epidemiologischen Studien, unter anderem im Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) oder in der NAKO-Gesundheitsstudie, werden Teilnehmende während und nach einer SARS-CoV-2-Infektion regelmäßig und nach standardisierten Verfahren klinisch untersucht und befragt sowie Bioproben für biomedizinische Analysen entnommen. Trotz bemerkenswerter Fortschritte in den Bereichen der Künstlichen Intelligenz (KI), der Bioinformatik und der statistischen Methoden führen der enorme Umfang und die Kom­plexität dieser Datensammlungen sowie die Heterogenität des Krankheitsbilds Long-/Post-COVID zu einem sehr hohen Aufwand bei der Zusammenführung, Aufbereitung und Analyse der Daten. Um das Potential dieser umfangreichen Datensammlungen mit Bezug auf die Spätfolgen von COVID-19 voll auszuschöpfen, bedarf es daher zusätzlicher Anstrengungen und insbesondere der Zusammenarbeit von Expertinnen und Experten verschiedener Fachrichtungen sowie fortgeschrittener bio- und medizininformatischer Methoden. Grundlegende Kenntnisse über die Inhalte der Daten und die Kontexte, aus denen diese gewonnen wurden, müssen mit Knowhow in den Bereichen Statistik, Informatik und Modellierung zusammengebracht werden. Es wird daher besonderer Wert auf die Zusammenarbeit zwischen datengenerierenden Forschenden und Expertinnen und Experten der Datenanalyse gelegt, um die klinischen Bedarfe mit den Möglichkeiten moderner Analyseverfahren nutzbringend zu verbinden.

Das Ziel dieser Fördermaßnahme ist es, forschungsrelevante Informationen aus der klinisch-epidemiologischen und biomedizinischen Forschung zu Long-/Post-COVID noch besser aus vorhandenen Datensätzen zu filtern und zu verwenden. Zudem ist Ziel, mehr Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus dem Bereich der Datenanalyse einen niederschwelligen Zugang zu bestehenden Daten aus der Long-/Post-COVID-Forschung zu ermöglichen und so auch die Kooperation zwischen klinischen und methodischen Fächern zu intensivieren. Darüber hinaus können auch übergreifende Auswertungen von Versorgungsdaten, die in eigens zur Behandlung von Long- bzw. Post-COVID-Patientinnen und -Patienten geschaffenen Einrichtungen und Strukturen erhoben werden (zum Beispiel Long-COVID-Ambulanzen, niedergelassene Praxen, Reha-Einrichtungen) exemplarisch zur Generierung von neuen Erkenntnissen beitragen, insbesondere zur Entwicklung besserer Behandlungs- und Versorgungskonzepte.