Schlussbericht zum Vorhaben: KI basierte Biofilmkategorisierung des Verbundprojekts: Therapy success against microbes - assessment by photonics (TEAM)

Abstract

Biofilme sind Lebensgemeinschaften von Mikroorganismen, die um Zehnerpotenzen widerstandsfähiger gegenüber Antibiotika sind als vereinzelte Bakterien. Die infektiöse Endokarditis (IE) ist eine lebensbedrohliche Biofilminfektion des Endokards einschließlich der Herzklappen. Diagnose und Behandlung sind herausfordernd, denn die Erreger der Endokarditis sind häufig schwer oder nicht nachweisbar. Dauer und Dosierung einer antibiotischen Therapie orientieren sich an klinischen Erfahrungswerten und werden nicht Patienten-individuell angepasst. Dies führt häufig zu einer hochdosierten intravenösen Dreifach-Therapie über sechs Wochen, mit negativen Konsequenzen für Nebenwirkungen, Resistenzentwicklung, langem Krankenaufenthalt, Lebensqualität und Kosten. Das photonische Nachweisverfahren der Fluoreszenz in situ Hybridisierung (FISH) war (und ist) die einzige diagnostische Methode zum Nachweis von Biofilmen in Geweben. Ziel des Projektes war es, FISH als Grundlage für die Erstellung eines ‚Biofilm-Klassifikators‘ zu nutzen, um so personalisiert und gezielt die Antibiotikatherapie zu steuern. Dabei sollten Schweregrad und Therapie-Effekt bei Infektionen direkt am klinischen Material analysiert werden. Im Teilvorhaben von MetaSystems sollte ein weitgehender automatisierter Arbeitsablauf zur mikroskopischen Bildaufnahme, Bildvorverarbeitung und Bildanalyse erarbeitet werden. In der Bildanalyse sollte die Anzahl, Verteilung und Vitalität von FISH-markierten Bakterien in Biofilmen in Herzklappenschnitten durch die Quantifizierung von Fluoreszenzsignalen mittels eines neuronalen Netzes beurteilt werden.