RheumaMining: Biomarker und digitale Überwachung zur Vorbeugung des Fortschreitens von rheumatischen Erkrankungen

Das Projekt "RheumaMining" zielt darauf ab, frühzeitige Anzeichen für ein Therapieversagen bei rheumatoider Arthritis zu erkennen, um die Mobilität und Lebensqualität der Patienten zu erhalten. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung neuartiger Biomarker-Kombinationen, die in der Lage sind, das Fortschreiten der Krankheit und das Risiko einer Verschlimmerung der Symptome genau vorherzusagen. Diese Biomarker sollen das therapeutische Fenster optimieren und irreversible Schäden verhindern. Sobald die Biomarker identifiziert sind, werden sie mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens in digitale Marker umgewandelt und mit Patientendaten angereichert, z. B. mit täglichen Gesundheitsdaten. Auf dieser Grundlage werden praktische Instrumente entwickelt, darunter ein Labortest und das Entscheidungshilfesystem "RheumaDSS". Dieses System integriert digitale Marker mit Smartphone-Apps und bietet Hausärzten und Patienten wichtige Einblicke in den Krankheitsstatus und präzise Prognosen, die eine rechtzeitige Anpassung der Therapie ermöglichen. Durch das frühzeitige Erkennen von Risiken können die Behandlungsstrategien verbessert werden, was die Wahrscheinlichkeit von Mobilitätsverlust und Arbeitsunfähigkeit verringert. Das Projekt nutzt immunologisches, klinisches und informatisches Fachwissen und wird in mehreren Phasen durchgeführt: von der Datenerfassung über die Biomarker-Analyse und Validierung bis hin zur praktischen Anwendung.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt am 04.05.2026

RheumaMining: Biomarkers and Digital Monitoring for Preventing the Progression of Rheumatic Diseases

The "RheumaMining" project aims to identify early signs of treatment failure in rheumatoid arthritis to preserve patients' mobility and quality of life. The core focus is on developing novel biomarker combinations capable of accurately predicting disease progression and the risk of worsening symptoms. These biomarkers are intended to optimize the therapeutic window and prevent irreversible damage. Once identified, the biomarkers will be transformed into digital markers using machine learning techniques and enriched with patient data, such as daily health records. Based on this foundation, practical tools will be developed, including a laboratory test and the decision-support system "RheumaDSS." This system integrates digital markers with smartphone apps, providing general practitioners and patients with critical insights into disease status and precise forecasts to enable timely therapy adjustments. By recognizing risks early, treatment strategies can be improved, reducing the likelihood of mobility loss and work incapacity. The project leverages immunological, clinical, and informatics expertise and is implemented in phases: from data collection to biomarker analysis, validation, and practical application.