Projektleitung und Ansprechpartner am Robert Koch-Institut (RKI)

Dr. Caroline Peine, Dr. Thomas Harder

Projektfinanzierung (RKI Teilprojekt 03/2025 – 02/2026)

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Was ist Long/Post COVID?

Als “Long COVID “ bezeichnet man Krankheitssymptome, die nach einer SARS-CoV-2 Infektion aufgetreten sind, und mehr als 4 Wochen fortbestehen; bei „Post-COVID“ bestehen die Symptome mehr als 12 Wochen fort. Zu den häufigen Symptomen gehören u.a. Störungen des Gedächtnisses und der Konzentration, Leistungsminderung, Schlafstörungen und Symptome der Atemwege. Relativ charakteristisch sind die Krankheitsbilder ME/CFS (Myalgische Enzephalomyelitis/ Chronic Fatigue Syndrome) und POTS (posturales Tachykardie-Syndrom), die auch bei anderen postviralen Syndromen auftreten können. ME/CFS zeichnet sich durch eine ausgeprägte Belastungsintoleranz bis hin zur Bettlägerigkeit aus, POTS durch schnellen Herzschlag nach dem Aufstehen.

Weitere Informationen unter:

Informationen zu COVID-19 (Coronavirus SARS-CoV-2)

FAQ zu Long COVID

Die Bedeutung des Krankheitsbildes Long/Post COVID

Die gesundheitlichen Folgen der Pandemie, die sich u.a. im Long COVID/Post COVID-Syndrom manifestieren, sind von erheblicher gesundheitspolitischer und wirtschaftlicher Bedeutung. Die Häufigkeit von Long/Post COVID wird auf 6-15% der SARS-CoV-2-Infizierten geschätzt, wobei Faktoren wie Geschlecht, Alter und Krankheitsverlauf das Risiko modifizieren können. 

Warum manche Personen an Long/Post COVID erkranken und andere nicht, und wie die Krankheit entsteht, ist bisher nicht vollständig aufgeklärt. Diese Unklarheit führt dazu, dass die Definition der Erkrankung weder präzise ist noch einheitlich angewandt wird. Hierdurch werden die uneinheitlichen Studienergebnisse erklärlich, die bislang zu Risikofaktoren für Long/Post COVID und zur Rolle der Impfung bei der Vorbeugung dieser Krankheit vorliegen. 

Was wollen wir im FEDCOV-Projekt erreichen?

Während der COVID-19-Pandemie wurden weltweit enorme Anstrengungen im Kampf gegen die Infektion unternommen. Der enorme Einsatz finanzieller Forschungsmittel führte zur Erzeugung großer Mengen longitudinaler klinischer und wissenschaftlicher Datensätze. In diesem Projekt schlagen wir die Verwendung von föderierten Lernmodellen vor, um die enorme Leistungsfähigkeit dieser über verschiedene Kohorten hinweg riesigen Forschungsdatensätze mit Big-Data-Analyseansätzen zu kombinieren, um die Krankheitspathogenese von Long/Post COVID zu untersuchen. 

Wie wollen wir die Ziele des FEDCOV-Projekts erreichen?

Zuerst werden wir Unterschiede in der Datenstruktur zwischen verschiedenen Kohorten identifizieren und die Verfügbarkeit dieser Datensätze für maschinelles Lernen ermöglichen. Dann folgt die Harmonisierung verschiedener Multiparameter-Messungen, die für die Erstellung von Analysemodellen des maschinellen Lernens verwendet werden. Schließlich werden die Ergebnisse der ersten Schritte zusammengeführt, indem föderierte maschinelle Lernansätze für die Analyse dieser großen Datensätze entwickelt werden, die auf das Verständnis der Phänotypen von Long/Post COVID ausgerichtet sind.

Das RKI wird Daten der COViK/VELoCO-Studie^1,2 in das föderierte Lernmodell einbringen. Die COViK-/VELoCO-Studie wurde als Fall-Kontroll-Studie mit Fokus auf Impfwirksamkeit gegen schwere COVID-19 Erkrankung und gegen Long-/Post-COVID von 2021 – 2025 vom RKI in Zusammenarbeit mit 14 Kliniken deutschlandweit durchgeführt. Die Daten beinhalten ausführliche demographische Informationen, Angaben zu Impfstatus und Vorerkrankungen, Details zum klinischen Verlauf der akuten COVID-19-Erkrankung sowie Informationen zu eventuellen Langzeitsymptomen über einen Zeitraum von zwei Jahren. 

Die Projektpartner der MHH und der LUH haben Zugang zu Daten der NAPKON-Kohorte (National Pandemic Cohort Network, www.napkon.de) sowie zu Daten und Bioproben einer weiteren COVID-19-Kohorte, deren Aufbau vom Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK) finanziert wurde.

Die föderierten Lernmodelle werden eine harmonisierte Untersuchung dieser großen Datensätze ermöglichen, um tiefere Einblicke in die Entstehung der heterogenen Symptomatik dieser Erkrankung zu gewinnen. In diesem Zusammenhang sollen auch Modelle für die individuelle und frühzeitige Vorhersage von Long/Post COVID erstellt werden, die zu einer besseren klinischen Diagnose sowie individualisierten, therapeutischen Behandlungen beitragen könnten.

Publikationen

1. Stoliaroff-Pepin A, Peine C, Herath T, Lachmann J, Hellenbrand W, Perriat D, et al. Vaccine effectiveness against severe COVID-19 during the Omicron wave in Germany: results from the COViK study. Infection. 2023. https://doi.org/10.1007/s15010-023-02012-z 
2. Stoliaroff-Pepin A, Peine C, Herath T, Lachmann J, Perriat D, Dörre A, et al. Effectiveness of vaccines in preventing hospitalization due to COVID-19: A multicenter hospital-based case-control study, Germany, June 2021 to January 2022. Vaccine. 2022. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2022.11.065