Zunehmende Antibiotikaresistenzen bedrohen die Errungenschaften der modernen Medizin. Eine personalisierte Antibiotikatherapie auf Basis der „Minimalen Hemmkonzentration“ (MHK) eines Antibiotikums dämmt die Resistenzentwicklung ein; bisher verwendete phänotypische Tests zur MHK-Bestimmung sind jedoch zu langsam. Genotypische Techniken wie die Ganzgenomsequenzierung („whole genome sequencing“, WGS) sind schneller, doch liefern bisherige „short-read“-WGS-Technik und klassische Bioinformatik nur unzureichende Ergebnisse.

Hier setzt das Vorhaben WIN-KID an, bei dem die Partner gemeinsam mit ihren Expertisen in der Mikrobiologie, WGS-Technologie, KI und Bioinformatik, modernste „long-read“-WGS-Technik und einen innovativen KI-Ansatz („hybrid machine learning“) kombinieren, um MHKs aus WGS-Daten vorherzusagen. Dadurch sollen (i) die Gesundheit der Menschen in NRW durch schnellere Diagnostik aus WGS-Daten und NRW-zentrierten KI-basierten Analysen zur Antibiotikaempfindlichkeitstestung, sowie den darauf aufbauenden personalisierten Therapien durch MHK-basierte Dosis-Optimierung, gefördert, (ii) die Antibiotikaresistenzen durch den gezielteren Einsatz von Antibiotika reduziert, (iii) die Innovationskraft der beteiligten Ridom GmbH durch Entwicklung eines innovativen auf KI-basierenden Softwareproduktes zur MHK-Vorhersage anhand von WGS-Daten gefördert, und (iv) mit Hilfe des geplanten Data-Warehouse die Basis für ein Westdeutsches Infektionspräventionsnetzwerk mit mehr Partnern geschaffen werden.