Wie lassen sich bakterielle und virale Infektionen schneller erkennen und zuverlässig unterscheiden? Mit dieser Frage beschäftigt sich ein Forschungsverbund unter Beteiligung der Hochschule Hamm-Lippstadt. Der Bundestagsabgeordnete Michael Thews informierte sich gemeinsam mit dem Bezirksbürgermeister von Hamm-Mitte, Jan Ole Trautmann, über das Projekt ViBa-IMS und die Arbeit des Forschungsteams.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines nichtinvasiven Verfahrens, das bakterielle und virale Infektionen anhand charakteristischer chemischer Spuren erkennen kann. Patientenproben werden mithilfe der Ionenmobilitätsspektrometrie untersucht. Die dabei entstehenden Messdaten sollen durch tiefe neuronale Netze ausgewertet werden, die an der HSHL trainiert werden. So soll schneller festgestellt werden können, welche Art von Infektion vorliegt. Ein wichtiger Anwendungsfall ist die frühzeitige Erkennung einer Sepsis.

„Eine schnelle und zuverlässige Diagnose ist entscheidend für die richtige Behandlung. Wenn frühzeitig erkannt wird, ob eine Infektion durch Bakterien oder Viren verursacht wurde, können Medikamente gezielter eingesetzt und unnötige Antibiotikagaben vermieden werden. Das Projekt verbindet moderne Medizintechnik mit künstlicher Intelligenz und kann die Versorgung von Patient:innen ganz konkret verbessern. Ich danke den Professor:innen für die spannenden Einblicke und das große Herzblut, das sie in dieses Projekt stecken“, erklärt Michael Thews.

Für ihr Teilvorhaben erhält die HSHL 583.584 Euro aus der Technologie- und Innovationsförderung des Bundes. Die Hochschule übernimmt die massen- und ionenspektrometrische Referenzanalytik, das Training der neuronalen Netze sowie den Aufbau einer gemeinsamen Dateninfrastruktur. Das Projekt läuft vom 1. April 2026 bis zum 31. März 2029.

„Wir untersuchen mit hochpräzisen Analyseverfahren, welche chemischen Spuren bakterielle und virale Infektionen hinterlassen. Damit schaffen wir verlässliche Referenzdaten, die später mit den Messungen aus Patientenproben abgeglichen werden können. Entscheidend ist, die charakteristischen Muster der verschiedenen Infektionen möglichst eindeutig zu erfassen“, erklärt Prof. Dr. Stefanie Sielemann.

Prof. Dr. Harald Mathis erläutert: „Unsere Aufgabe ist es, die großen Datenmengen mithilfe künstlicher Intelligenz nutzbar zu machen. Dafür trainieren wir tiefe neuronale Netze mit den Daten der beteiligten Kliniken und den Ergebnissen der Referenzanalytik. Die daraus entstehenden Modelle sollen den Zustand von Patient:innen möglichst schnell einschätzen und künftig auch Vorhersagen zum weiteren Krankheitsverlauf ermöglichen. Eine mögliche Sepsis ist dabei ein besonders wichtiger Anwendungsfall.“

„Die HSHL zeigt mit diesem Projekt, welches wissenschaftliche und technologische Potenzial in Hamm steckt. Hier wird an einer Lösung geforscht, die Diagnosen beschleunigen und künftig ganz konkret Leben retten kann. Die Bundesförderung stärkt diese wichtige Arbeit und zugleich den Forschungsstandort Hamm“, erklärt Jan Ole Trautmann.