Projektgruppen

In Übereinstimmung mit den Empfehlungen des Wissenschaftsrates aus dem Jahr 1997 wurde im RKI eine flexible Projektgruppenstruktur geschaffen. Das Ziel hierbei war eine gezielte Konzentration der Forschung auf ausgewählte Gebiete, unabhängig von anderen akuten Forschungsanforderungen. Thematisch werden Disziplin-übergreifend Fragestellungen bearbeitet, die eine mittel- und langfristige Auswirkung auf den Gesundheitsschutz der Bevölkerung haben. Die Arbeiten der Projektgruppe sind mit der Forschung in den Abteilungen vernetzt.

Gegenwärtig sind am RKI die Projektgruppen "Risikokommunikation" (Projektgruppe 1), „Acinetobacter baumannii – Biologie eines Kranken­haus­erregers“ (Projektgruppe 2), "Epidemiologie hochpathogener Erreger" (Projektgruppe 3) und "Epidemiologische Modellierung von Infektionskrankheiten" (Projektgruppe 4) etabliert.

P 1: Risikokommunikation

Die Corona­virus-Pandemie hat ver­deut­licht, wie schwierig es ist, bei Gesund­heits­themen die Fakten, Risiken und Un­sicher­heiten wirk­sam und trans­parent zu kommu­ni­zieren. In der Projekt­gruppe Risikokommunikation arbeiten wir daran, Forschungs­er­geb­nisse und Infor­ma­tionen aus dem Robert Koch-Institut ziel­gruppen­ge­recht und ver­ständlich auf­zu­bereiten. Dabei kommen Methoden der empirischen Kognitions- und Ver­haltens­wissen­schaften zum Einsatz, wie das Ent­wickeln und Testen von ver­schiedenen Kommu­ni­kations­formaten und -medien.

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P 2: Acinetobacter baumannii – Biologie eines Krankenhaus­erregers

Acinetobacter baumannii und verwandte Arten wie A. pittii und A. noso­co­mi­a­lis sind gram-negative Bakterien, die als oppor­tu­nis­tische Erreger im Kran­ken­haus insbesondere abwehr­ge­schwächte Patienten gefährden. Neben Lungen­ent­zün­dun­gen, vor allem bei beatmungs­pflich­ti­gen Patienten, können diese Erreger auch Wund- und Weich­teil­infek­ti­o­nen, Harn­wegs­infekte, Sep­sis und Menin­gitis her­vor­rufen. In zuneh­men­dem Maße treten sie als multi­resis­tente Keime auf, so dass sich die thera­peu­tischen Möglich­keiten immer weiter einschränken.

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P 3: Epidemiologie hochpathogener Erreger

Unter den in den letzten Jahren und Jahr­zehnten neu auf­ge­tretenen Krank­heits­er­regern sind solche, die aus dem Tier­reich stammen (so­ge­nannte Zoo­nosen), von heraus­ragender Be­deutung hin­sicht­lich ihrer An­zahl und Patho­genität. Sie können eine ernst­hafte Be­droh­ung für die Ge­sund­heit der Be­völker­ung dar­stellen.Unsere Arbeits­gruppe ver­eint ver­schiedene An­sätze, um den Ur­sprung und mögliche Reser­voirs, Über­tragungs­wege und evo­lutionäre Pfade zoo­notischer Er­reger zu erforschen. Wir konzen­trieren uns dabei be­sonders auf das Afrika süd­lich der Sahara, welches im Ver­gleich zu anderen Re­gionen der Welt eine un­ver­hält­nis­mäßig hohe Last an Infektions­krank­heiten zu be­wältigen hat, und gleich­zeitig ein hot­spot für das Ent­stehen neu­artiger Zoo­nosen ist.

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P 4: Epidemiologische Modellierung von Infektionskrankheiten

Im Zentrum unserer Forschung steht die Modellierung der Ausbreitung und Dynamik von Infektionskrankheiten. Hierzu entwickeln wir mathematische Modelle, numerische Methoden und anwendungsorientierte Computersimulationen komplexer Ausbreitungsphänomene. In diesem Kontext versuchen wir die Dynamik von Infektionskrankheiten mit Hilfe von Methoden aus der Komplexitätstheorie, der Theorie komplexer Netzwerke, der Spieltheorie und der theoretischen Physik in einem transdisziplinären Ansatz besser zu verstehen und vorherzusagen.

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P 5: Systemmedizin von Infektionskrankheiten

Die „System­medizin von Infektions­krankheiten“ zielt darauf ab Infektions- und Transmissions­mechanismen, sowie evolutionäre Dynamiken besser zu verstehen und mit Hilfe von Methoden aus dem Bereich Data Science und mathematischer Modellierung zu beschreiben. Dies dient sowohl dazu Grund­lagen­wissen zu schaffen, als auch um Präventions-, Behandlungs- und Surveillance-Strategien besser bewerten zu können. Unsere Arbeit erstreckt sich dabei von der mathematischen Formulierung der Fragestellung über die Entwicklung bzw. Adaptierung von Algorithmen, der Evaluierung auf bio­medizinischen Daten bis hin zur Implementierung und Veröffentlichung von Open-Source-Software.

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