Computational Proteomics zur Verbesserung der personalisierten Behandlung von COVID-19 und Long COVID

Die Coronavirus-Erkrankung 2019 (COVID-19), verursacht durch das schwere akute respiratorische Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), führte zu einer erheblichen globalen Gesundheitsbelastung, einschließlich akuter Infektionen und persistierender postakuter Folgen, auch bekannt als Long COVID (LC) bei Überlebenden. Während die klinische Behandlung die Sterblichkeitsraten reduziert hat, entwickelt ein erheblicher Anteil der Patienten LC, ein heterogenes Syndrom mit langfristigen Symptomen. Dieser komplexe Kontinuum erfordert therapeutische Strategien sowohl für die akute als auch für die chronische Phase. Plasma-Proteomik hat sich als leistungsstarkes Instrument in der Präzisionsmedizin etabliert und bietet Einblicke in systemische molekulare Veränderungen und Krankheitsverläufe. Durch gezielte und ungezielte proteomische Analysen können Forscher krankheitsrelevante Signalwege identifizieren, zelluläre Dekonvolution zur Bewertung gewebespezifischer Beiträge durchführen und therapeutische Ziele sowohl für die akute Infektion als auch für persistierende Symptome bestimmen. In Kombination mit Bioinformatik und maschinellem Lernen unterstützen diese proteomischen Erkenntnisse die Entdeckung von Biomarkern und Strategien zur Arzneimittel-Neuverwendung.