Parathormon-(PTH)-Simulator
Entwicklung einer user:innenfreundlichen Webanwendung zur Simulation der PTH-Dynamik bei Nierenerkrankungen
Das von Nicoletta Kähling, Studentin des Masterstudiums „IT & Mobile Security“, entwickelte innovative Tool ermöglicht es medizinischem Fachpersonal und Lernenden, die komplexe Regulation von PTH bei Nierenerkrankungen sowie mögliche Therapieansätze über eine einfache grafische Benutzer:innenoberfläche zu simulieren.
Die Aufrechterhaltung der Homöostase von Kalzium und Phosphat im menschlichen Körper involviert ein ausgeklügeltes Kontrollsystem, das diverse Ionen, Organe wie Niere, Knochen und Darm sowie Hormone, allen voran das Parathormon (PTH) der Nebenschilddrüse umfasst. Eine Störung des Kontrollsystems kann zu schwerwiegenden Folgen im Körper führen. Fällt etwa die Niere als Regulator bei chronischen Nierenerkrankungen aus, führt dies zu einer veränderten Biologie der Nebenschilddrüse, die mit einem erhöhten Risiko für Knochenerkrankungen und kardiovaskuläre Ereignisse in Verbindung steht. Zentrale klinische Guidelines zur Behandlung von chronisch Nierenerkrankten wie KDIGO empfehlen eine enge Kontrolle von PTH.
Aufgrund der Komplexität der Regulierung der Nebenschilddrüse ist dies kein einfaches Unterfangen. Hier können mathematische Modelle helfen, mit deren Hilfe die komplexen und hochdimensionalen Regulatorien abgebildet und unterschiedlichste Szenarien simuliert werden können. Allerdings sind diese Modelle im Allgemeinen sehr komplex und Simulationen sind für klinisches Personal oder Auszubildende aus dem medizinischen Fachgebiet kaum umsetzbar.
Projektziel
Ziel der Masterarbeit von Nicoletta Kähling war die Entwicklung einer Applikation, um ein komplexes mathematisches Modell der Nebenschilddrüse mit einer einfachen grafischen Benutzer:innenoberfläche allen Interessierten als Educational Tool zur Verfügung zu stellen. Konkret können nach Auswahl einer generischen Patient:innenkohorte, die Effekte von Phosphatänderung sowie Calcitriol-Änderungen über mehrere Monate simuliert und verglichen werden.
Technische Umsetzung
Die Applikation wurde als Webanwendung umgesetzt und ist daher mit jedem Webbrowser zu erreichen. Um ein gutes Nutzer:innenerlebnis zu gewährleisten, wird die rechenintensive Arbeit auf den Server ausgelagert. Das Modell selbst wurde in der Open-Source-Software Python implementiert, das Simulations-Microservice unter Verwendung des Python-Frameworks Flask. Das Frontend für die Single Page Application wurde mittels eines Angular-Frameworks umgesetzt. Ebenso wurden ein statischer Webserver (NGINX) und Docker für Microservices sowie die Authentifizierung mit Supabase umgesetzt.