Wir freuen uns, unsere neueste wissenschaftliche Arbeit des im renommierten Journal of Allergy and Clinical Immunology (JACI) vorzustellen. Das Forschungsteam des Vienna Airway Lab der HNO hat moderne Methoden eingesetzt, um die Gesamtheit der Eiweiße (Proteine) in Nasen- und Blutproben zu untersuchen – ein Ansatz, der als Proteomik bezeichnet wird – und diese Daten mit künstlicher Intelligenz ausgewertet. Ziel war es, verschiedene Formen der Chronischen Rhinosinusitis (CRS) – einer komplexen Entzündung der Nasennebenhöhlen – besser zu verstehen und zu klassifizieren.
Dabei konnten wir neue Proteinmuster und mögliche Biomarker identifizieren, die helfen, Patientinnen und Patienten mit Nasenpolypen von CRS-Betroffenen ohne Polypen sowie von gesunden Personen zu unterscheiden. Mithilfe von maschinellem Lernen ließen sich charakteristische Muster aufdecken, die zukünftig die Entwicklung verbesserter Diagnose- und Behandlungsverfahren unterstützen könnten.
Um unsere Forschung auch einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich zu machen, haben wir die Ergebnisse zusätzlich in einer Comic-Version, illustriert von Sara Miranda, aufbereitet – Wissenschaft einmal anders erklärt!
→ Hier geht's zur Publikation: Proteomic profiling and machine learning for endotype prediction in chronic rhinosinusitis - Journal of Allergy and Clinical Immunology