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                    Kim-Hellmuth Lab
                      Klein Lab
                        Kotlarz Lab
                          Lange-Sperandio Lab
                            von Mutius Lab
                              Schaub Lab
                                Schmid Lab
                                  Schwerd Lab
                                • Klinische Forschung
                                    Interdisziplinäres pädiatrisches Studiencenter (Hauner iPSC)  
                                      Päd-Covid-19 Studie
                                        Michael Albert
                                          Scivias-Studie
                                            TRACE Studie
                                          • Technologie Plattformen
                                              Bioinformatik
                                                Durchflusszytometrie (Flow Cytometry)
                                                  Pre-GMP Facility
                                                    Mikroskopie
                                                      High throughput sequencing
                                                        Massenspektrometrie
                                                          Hauner Biobank
                                                        • PhD Programm
                                                        • Stellenanzeigen
                                                        • Events
                                                            Meinhard von Pfaundler-Lectures
                                                              Klaus Betke Symposium
                                                            • Kontakt
                                                            1. CCRC-HaunerDE
                                                            2. Klinische Forschung
                                                            3. Scivias-Studie

                                                            Scivias-Studie

                                                            • Studieninformation
                                                            • Forschung
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                                                            • Kontakt

                                                            Ziele der Studie:

                                                            • Identifizierung von neuen Biomarkern zur Gesamtbewertung des systemischen Gesundheitszustandes von Kindern
                                                            • Etablierung eines Normbereichs für die Fundusfotografie, die OCT und OCT-Angiographie hinsichtlich Veränderungen der Retina in den verschiedenen Altersgruppen

                                                            • Evaluation der Wertigkeit der optischen Fundusevaluation bei der (frühen) Diagnosestellung einer seltenen Erkrankung
                                                            • Festlegung eines Referenzbereichs für Veränderungen im Transkriptom, Metabolom und Proteom in den verschiedenen Altersgruppen und bei verschiedenen akuten und chronischen Erkrankungen
                                                            • Korrelation von systembiologischen Daten mit Krankheitsaktivitäten von seltenen Erkrankungen
                                                            • Präzisierung der Phänotypisierung von Patienten verschiedener Krankheitsgruppen

                                                            Im Video finden Sie kurze und kinderfreundliche Informationen zu unserer Studie.

                                                            Ihr Browser unterstützt das Video nicht, bitte laden Sie sich die neueste Version herunter und versuchen es erneut.

                                                            Scivias-Studie

                                                            Beschreibung

                                                            Die Früherkennung von Krankheiten zur Vermeidung von Komplikationen und Folgeschäden ist eine der zentralen Aufgaben in der Kinderheilkunde. Hierbei stellen Kinder mit seltenen und chronischen Erkrankungen in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung dar. Bei Kindern mit seltenen Erkrankungen verzögert sich der diagnostische Prozess bis zur Diagnosestellung häufig erheblich und Kinder mit chronischen Erkrankungen werden erst im Rahmen der Krankheitsmanifestation oder dem Auftreten von Komplikationen diagnostiziert. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit der Entwicklung und des Einsatzes von neuen sensitiven und spezifischen sowie möglichst wenig invasiven diagnostischen Verfahren sowie der Entwicklung präventiver Maßnahmen.

                                                            Durch den Einsatz von neuen Sequenziertechnologien wurde in den letzten Jahren eine wachsende Zahl von erblich bedingten monogenen seltenen Erkrankungen identifiziert, was zu einem besseren Verständnis molekularer Prozesse auch bei multifaktoriellen Erkrankungen führte. Die Herausforderung besteht bei diesen Technologien in der Auswertung und Integration der im Rahmen der OMICS-Technologien gewonnenen Daten mit phänotypischen Datensätzen, um aus diesen kombinierten Informationen frühzeitig neues Wissen für die Krankheitsdiagnose, -prognose und -therapie zu gewinnen. Die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, wodurch Muster und statistische Abhängigkeiten in großen Datenmengen erkannt werden können, eröffnen neue Perspektiven zur Entwicklung innovativer und nicht-invasiver Diagnosemethoden.

                                                            Im Rahmen dieser nicht-randomisierten, monozentrischen Observationsstudie soll der Nutzen des Einsatzes einer Kombination aus computergestützter Mustererkennung von Bilddaten der Retina mittels Fundusfotographie und optischer Kohärenztomographie (OCT) in Verbindung mit der Analyse verschiedener OMICS-Daten (Genom, Transkriptom, Proteom und Metabolom) und einer detaillierten klinischen Phänotypisierung zur Diagnosestellung und Früherkennung von Kindern mit seltenen und chronischen Erkrankungen untersucht werden. Die pseudonymisierten Daten werden mit Hilfe neuer maschineller Lernalgorithmen analysiert. Basierend auf klinischen und phänotypischen Daten wird zur Entdeckung von neuen Biomarkern eine Subgruppenanalyse von Patienten mit definierten Erkrankungen durchgeführt. 

                                                            Multi-OMICs Methoden

                                                            Inhalte folgen in Kürze

                                                            KI-Analyse

                                                            Inhalte folgen in Kürze

                                                            Anfragen bitte nur über die E-Mail Adresse: Scivias.Hauner@med.uni-muenchen.de

                                                            Prof. Dr. med. Dr. sci. nat.  Christoph Klein
                                                            Studienleitung/Chefarzt
                                                            Mehr zur Person
                                                            Dr. med. Katharina Danhauser
                                                            Stellvertretende Studienleitung
                                                            Katharina.Danhauser@med.uni-muenchen.de
                                                            Mehr zur Person
                                                            PD Dr. Claudia Priglinger 
                                                            Stellvertretend Studienleitung Augenklinik
                                                            Claudia.Priglinger@med.uni-muenchen.de
                                                            Dr. med. Anna-Lisa Lanz
                                                            OMICs-Labor, Laborleitung
                                                            AnnaLisa.Lanz@med.uni-muenchen.de
                                                            Dr. Benedikt Schworm 
                                                            Wissenschaftlicher Mitarbeiter Augenklinik
                                                            Benedikt.Schworm@med.uni-muenchen.de
                                                            Monika Prothmann
                                                            OMICs-Labor, leitende TA
                                                            monika.prothmann@med.uni-muenchen.de
                                                            Sachiko Kwaschnowitz
                                                            Study Nurse
                                                            Sachiko.Kwaschnowitz@med.uni-muenchen.de
                                                            Ulrike Hoffendahl
                                                            Kinderkrankenschwester/Child-Life-Specialist
                                                            Ulrike.Hoffendahl@med.uni-muenchen.de
                                                            Dr. med. Lena Birzele
                                                            Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Koordination gesunde Kontrollen
                                                            Lena_Teresa.Birzele@med.uni-muenchen.de
                                                            Sophie Strobel
                                                            Studienärztin
                                                            Sophie.strobel@med.uni-muenchen.de
                                                            Daniel Weiß
                                                            Informatiker
                                                            Daniel.Weiss@med.uni-muenchen.de
                                                            Dr. Susanne Pangratz-Fuehrer
                                                            Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Projekt Management
                                                            Susanne.PangratzFuehrer@med.uni-muenchen.de

                                                            Scivias-Studie

                                                            Kinderklinik und Kinderpoliklinik im Dr. von Haunerschen Kinderspital Klinikum der Universität München, LMU München

                                                            Lindwurmstrasse 4

                                                            80337

                                                            München

                                                            E-Mail

                                                            Danke an alle Spender und Unterstützer der Scivias Studie

                                                            Die Scivias Studie wird u.a. freundlich unterstützt von der Firma Carl Zeiss AG und der Munich Re.

                                                            Kontakt

                                                            CCRC Hauner

                                                            Kinderklinik und Kinderpoliklinik

                                                            im Dr. von Haunerschen Kinderspital

                                                            Ludwig Maximilians Universität München

                                                            Lindwurmstr. 4

                                                            80337 Munich, Germany

                                                            ☎ +49-89-4400-57705

                                                            Redakteurs Log-In
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                                                            • Englisch - en

                                                            CCRC-HaunerDE

                                                            • Mission
                                                            • Labore
                                                              • Binder Lab
                                                              • Braun Lab
                                                              • Griese Lab
                                                              • Feuchtinger Lab
                                                              • Hauck Lab
                                                              • Hübner Lab
                                                              • Jeremias lab
                                                              • Kim-Hellmuth Lab
                                                              • Klein Lab
                                                              • Kotlarz Lab
                                                              • Lange-Sperandio Lab
                                                              • von Mutius Lab
                                                              • Schaub Lab
                                                              • Schmid Lab
                                                              • Schwerd Lab
                                                            • Klinische Forschung
                                                              • Interdisziplinäres pädiatrisches Studiencenter (Hauner iPSC)  
                                                              • Päd-Covid-19 Studie
                                                              • Michael Albert
                                                              • Scivias-Studie
                                                              • TRACE Studie
                                                            • Technologie Plattformen
                                                              • Bioinformatik
                                                              • Durchflusszytometrie (Flow Cytometry)
                                                              • Pre-GMP Facility
                                                              • Mikroskopie
                                                              • High throughput sequencing
                                                              • Massenspektrometrie
                                                              • Hauner Biobank
                                                            • PhD Programm
                                                            • Stellenanzeigen
                                                            • Events
                                                              • Meinhard von Pfaundler-Lectures
                                                              • Klaus Betke Symposium
                                                            • Kontakt