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Bad Honnef-Symposium 2013

Paul-Ehrlich-Gesellschaft für Chemotherapie (PEG e. V.) in Zusammenarbeit mit der Deutschen Gesellschaft für Hygiene und Mikrobiologie (DGHM e. V.) und dem Robert Koch-Institut (RKI)

25. - 26.03.2013, Königswinter

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Epidemiologie der β-Laktamasen – eine intelligente Datenbank

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  • author Thomas Fischer - Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Jena
  • Christian Brandt - Zentrum für Infektionskrankheiten und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Jena
  • Claudia Stein - Zentrum für Infektionskrankheiten und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Jena
  • Oliwia Makarewicz - Zentrum für Infektionskrankheiten und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Jena; Center for Sepsis Control and Care, Universitätsklinikum Jena, Jena
  • Mathias W. Pletz - Zentrum für Infektionskrankheiten und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Jena; Center for Sepsis Control and Care, Universitätsklinikum Jena, Jena

Bad Honnef-Symposium 2013. Königswinter, 25.-26.03.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. Doc13bhs13

doi: 10.3205/13bhs13, urn:nbn:de:0183-13bhs130

Published: April 18, 2013

© 2013 Fischer et al.
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Die Ausbreitung von Resistenzen, insbesondere der β-Laktamasen mit ESBL und Carbapenemase-Phänotypen hat in den letzten Jahrzehnten sichtbar zugenommen. Mittlerweile sind über 800 verschiedene Varianten von β-Laktamasen bekannt. Nicht alle dieser Varianten sind dabei von klinischem Interesse. Viele sind im Zug von Laborexperimenten entstanden, andere sind natürlichen Ursprungs und kommen bislang nur in Umweltkeimen vor. Man geht davon aus, dass viele der neu beobachteten, klinisch relevanten Varianten ihren Ursprung in β-Laktamasen von nicht-pathogenen Bakterien haben und sich durch selektionsdruck-bedingte Mutagenese und mobile Elemente verändern und ausbreiten. Die Menge an zugänglichen Informationen ist mittlerweile zu groß, um die Dynamik der Ausbreitung von β-Laktamasen zu erfassen und zu verstehen, z.B. ergibt der Suchbegriff „ESBL“ in PubMed 2.889 Treffer (02.03.2013). Wir arbeiten daher an einem computergestützten Algorithmus, der in der Lage ist, die bereits vorhandenen Informationen und Quellen (z.B. PubMed) zu sortieren und in einer sich selbständig erweiternden Datenbank abzubilden. So können komplexe Zusammenhänge verschiedener Parameter (z.B. Resistenzprofil, Spezies, Region, Zeitraum) vereinfacht dargestellt und die Entwicklung der Ausbreitung besser verfolgt und evtl. sogar vorhergesagt werden.

Hier stellen wir das Prinzip der Datenerfassung und Verarbeitung vor und zeigen erste Auswertungen.