CALM-QE ist ein Projekt, das sich auf die Herausforderungen der chronisch obstruktiven Lungenerkrankung (COPD) und des bronchialen Asthmas (BA) konzentriert. Dabei handelt es sich um verbreitete nicht übertragbare Lungenerkrankungen mit erheblichen sozioökonomischen Auswirkungen. Diese Erkrankungen werden durch komplexe Wechselwirkungen zwischen Genen und der Umwelt beeinflusst, was zu unterschiedlichen Phänotypen und Endotypen führt, die sich bei COPD und BA überschneiden können. Um das aufkommende Konzept der Präzisionsmedizin zu unterstützen, das eine maßgeschneiderte Behandlung für jeden einzelnen Patienten vorsieht, zielt CALM-QE darauf ab, vorhersagende Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu testen. Hierbei werden multidimensionale, realitätsnahe Datensätze von COPD- und BA-Patienten aus verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens verwendet.
Das Projekt zielt darauf ab, das Hauptproblem im Bereich COPD und BA zu überwinden, nämlich die Umsetzung des Konzepts behandelbarer Merkmale in eine personalisierte Patientenversorgung. Hierzu wird CALM-QE verschiedene Datenquellen in ihre Modelle integrieren, darunter den etablierten Kern-Datensatz, sowie zusätzliche Informationen wie Lungenfunktion, Medikation, Thorax-Bildgebung, lokale Klima- und Luftschadstoffdaten und Biosignale, die über tragbare Geräte gewonnen werden. Durch die Nutzung dieser vielfältigen Datensätze strebt das Projekt an, Krankheitsverläufe zu identifizieren und zu kategorisieren, um das Verständnis und die Behandlungsplanung zu verbessern.
CALM-QE plant auch die Integration von Forschungsdaten, einschließlich longitudinale Informationen aus der deutschen COPD-Kohorte, als Machbarkeitsnachweis. Da COPD und BA ihren Ursprung oft im frühen Leben haben, wird das Projekt Krankheitsverläufe von der Kindheit bis ins Erwachsenenalter modellieren. Da Patienten mit diesen Erkrankungen oft in privaten Praxen behandelt werden, bringt CALM-QE sektorübergreifende Gesundheitsdienstleister von privaten Praxen bis hin zu Universitätskliniken zusammen. Der kollaborative Ansatz des Projekts beinhaltet ein interdisziplinäres Team von Experten aus den Bereichen Kinder- und Erwachsenenmedizin, Epidemiologie und medizinische Informatik. Mit Hilfe vorhandener lokaler Infrastrukturen, wie Datenintegrationszentren, strebt das Team den Aufbau neuartiger prädiktiver Modelle an, die große, multidimensionale Datensätze zur Vorhersage klinisch relevanter Ergebnisse nutzen.
Zusammenfassend verfolgt CALM-QE das ehrgeizige Ziel, vorhersagende Modelle zu entwickeln und zu validieren, die umfangreiche realitätsnahe Datensätze von COPD- und BA-Patienten nutzen. Durch die Einhaltung der Prinzipien personalisierter, partizipativer, prädiktiver und präventiver (4P) Medizin haben diese Modelle das Potenzial, die Präzisionsmedizin in der Behandlung von Lungenerkrankungen voranzubringen.