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Fachgruppe Epidemiologie, Statistik und Expositionsmodellierung

Die Fachgruppe ist im BfR für methodische Fragen und Anwendungen der Epidemiologie, Statistik und Expositionsmodellierung zuständig und kooperiert mit anderen Fachgruppen des BfR. Die Fachgruppe führt quantitative Risikobewertungen durch und entwickelt Methoden zur Risikobewertung. Die Mitarbeit der Fachgruppe ist für alle Bereiche der Risikobewertung am BfR unabdingbar, da gerade die quantitative Risikomodellierung einen wichtigen Beitrag zur Abschätzung von Risiken leistet und für das Risikomanagement wichtige Entscheidungshilfen liefert.

Weitere Aufgaben der Fachgruppe sind die Initiierung, Beratung und Betreuung von statistischen, epidemiologischen und bioinformatischen Projekten am BfR und Entwicklung von Apps sowie die mathematische und statistische Modellierung mit Themen wie Dosis-Wirkungs-Beziehungen und physiologisch basierten kinetischen Modellen. Wir arbeiten auch an Methodik zur evidenzbasierten Forschung, z.B. bei der Bewertung von epidemiologischen Studien.

Die Fachgruppe entwickelt in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern anderer Fachgruppen des BfR Projekte, wählt geeignete deskriptive und analytische statistische Methoden aus – inklusive Stichprobenplanung – und führt Analysen durch. Moderne Verfahren der statistischen Lerntheorie und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) werden angewendet. Ein weiteres Aufgabengebiet ist die Begutachtung von epidemiologischen Studien, die zur Stellungnahme dem BfR vorgelegt werden. Im Hinblick auf epidemiologische und statistische Aspekte werden entsprechende Methoden (etwa zur Einschätzung des Bias) entwickelt und zur Anwendung gebracht. Deren Ergebnisse können die Risikobewertung zum Schutz der Verbraucher maßgeblich beeinflussen. In diesem Bereich ist auch die Kommission zu evidenzbasierten Methoden in der Risikobewertung (EBM) in der Fachgruppe angesiedelt.

Die Fachgruppe bietet regelmäßig Veranstaltungen zur Weiterbildung in Statistik, Epidemiologie und Risikobewertung an. Dadurch soll sichergestellt werden, dass Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ihre diesbezüglichen Kenntnisse, die sie zur Beantwortung der fachlichen Aufgaben benötigen, auf dem neuesten Stand halten.

Aufgaben und Ziele

• Durchführung quantitativer Risikobewertungen
• Initiierung von epidemiologischen, statistischen und experimentellen Untersuchungen sowie Mitarbeit bei deren Planung, Datenerhebung, Auswertung, Berichterstattung und Publikation
• Statistische Betreuung von Studien zur Evaluierung von experimentellen Verfahren und diagnostischen Tests
• Sicherstellung der statistischen und epidemiologischen Qualität von Studien, Berichten, Gutachten und Publikationen
• Gutachterliche Bewertung externer Studien hinsichtlich Studiendesign, Modellwahl und statistischer Auswertung
• Vertretung des BfR in nationalen und internationalen Komitees und Gremien
• Organisation und Durchführung interner Weiterbildungsmaßnahmen in den Bereichen Epidemiologie, Statistik und mathematische Modellierung
• Entwicklung und Durchführung von Computersimulationen und mathematischer Modellierung in speziellen Anwendungsbereichen des BfR, wie toxikokinetische Modelle, statistische Lerntheorie, Machine Learning und KI
• Entwicklung von methodischen Standards im Bereich der Epidemiologie, Statistik und mathematischen Modellierung am BfR

Forschungsschwerpunkte

• Quantitative Risikobewertung
• Entwicklung und Anwendung von Methoden in der Risikomodellierung
• Toxikokinetische Modellierung
• Risk of Bias Analyse in epidemiologischen Studien
• Bioinformatische Ansätze in der Neubewertungsmethodik in der Risikobewertung
• Analyse von zensierten Daten
• Softwareentwicklung für moderne Tools zur quantitativen Risikobewertung

Beispiele aktueller Projekte

• Metalleintrag in Wildbret
• Auswertung von Daten zur Antibiotikaresistenz mittels Machine Learning
• Analyse von Proteom- und Transkriptomdaten zu Nanomaterialien
• Modellierung der Kinetik von Pyrrolizidin Alkaloiden
• Entwicklung von Apps zum Risk of Bias in epidemiologischen Studien und zur quantitativen stochastischen Risikoanalyse

Diese Projekte geben einen Einblick in die Vielfalt der Tätigkeiten der Fachgruppe und ihre Fähigkeit, komplexe Fragestellungen im Bereich der Risikobewertung anzugehen.

Literatur (Auswahl)

2023

• Mielke, H., Abraham, K., Beyvers, S., Blume, K., Böl, G.-F., Ehlers, A., Flor, M., Gürtler, R., Kolbaum, A. E., Kühn, J., Lindtner, O., Lohmann, M., Merkel, S., Pabel, U., Schäfer, B., Schafft, H., Sieke, C., Stehfest, S., Uhlig, K., Müller?Graf, C., Greiner, M., Webbasierter Kontaminantenrechner in der Risikobewertung – ein hilfreiches Tool?. J Consum Prot Food Saf (2023) 18: 349-356. https://doi.org/10.1007/s00003-023-01440-1
• Keshava, C., Nicolai, S., Vulimiri, S. V., Cruz, F. A., Ghoreishi, N., Knueppel, S., Lenzner, A., Tarnow, P., Vanselow, J. T., Schulz, B., Persad, A., Baker, N., Thayer, K. A., Williams, A. J., Pirow, R., Application of systematic evidence mapping to identify available data on the potential human health hazards of selected market-relevant azo dyes. Environment International, 176, (2023), https://doi.org/10.1016/j.envint.2023.107952
• Lehmann, A., Geburek, I., These, A., Hessel-Pras, S., Hengstler, J.G., Albrecht, W., Mielke, H., Müller-Graf, C., Yang, X., Kloft, C., Hethey, C., PBTK modeling of the pyrrolizidine alkaloid retrorsine to predict liver toxicity in mouse and rat, Arch. Toxicol. (2023) 97: 1319-1333. https://doi.org/10.1007/s00204-023-03453-z
• Gloe, D., Mielke, H., Müller-Graf, C., Sieke, C., Proportionality principle revisited – relationship between application rates and pesticide residue concentrations in food commodities, Pest Manag Sci (2023) 79: 2372–2379. https://doi.org/10.1002/ps.7414

2022

• Koch, F., Kowalczyk, J., Mielke, H., Schenkel, H., Bachmann, M., Zeyner, A., Leinweber, P., Pieper, R., Preference and possible consumption of provided enrichment and bedding materials and disinfectant powder by growing pigs. Porc Health Manag (2022) 8: 1. https://doi.org/10.1186/s40813-021-00243-w 
• Knipper, A. D., Ghoreishi, N., Crease, T., Prevalence and concentration of Campylobacter in faeces of dairy cows: A systematic review and meta-analysis. PLOS ONE (2022) 17(10): e0276018 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0276018
• Ghoreishi, N., Riedmüller, J., Knüppel, S., Müller-Graf, C., Weißenborn, A., Hydrolysierte Säuglingsnahrung für die Allergieprävention – wissenschaftliche Evidenz und Empfehlungen für die Praxis. Monatsschr Kinderheilkd (2022). https://doi.org/10.1007/s00112-022-01529-1
• Schotte, U., Martin, A., Brogden S., Schilling-Loeffler, K., Schemmerer, M., Anheyer-Behmenburg, H. E., Szabo, K., Müller-Graf, C., Wenzel, J. J., Kehrenberg, C., Binder, A., Klein, G., Johne, R., Phylogeny and spatiotemporal dynamics of hepatitis E virus infections in wild boar and deer from six areas of Germany during 2013–2017, Transboundary and Emerging Diseases (2022) 69: e1992–e2005. https://doi.org/10.1111/tbed.14533
• Heimberg, K., Martin, A., Ehlers, A., Weißenborn, A., Hirsch?Ernst, K.I., Weikert, C., Nagl, B., Katsioulis, A., Kontopoulou, L., Marakis, G., Knowledge and awareness about and use of iodised salt among students in Germany and Greece. BMC Public Health 22: 1851 (2022). https://doi.org/10.1186/s12889-022-14008-9
• Wagner, B., Gerletti, P., Fürst, P., Keuth, O., Bernsmann, T., Martin, A., Schäfer, B., Numata, J., Lorenzen, M.C., Pieper, R., Transfer of cannabinoids into the milk of dairy cows fed with industrial hemp could lead to Δ9-THC exposure that exceeds acute reference dose. Nat Food 3: 921–932 (2022). https://doi.org/10.1038/s43016-022-00623-7

2021

• Greiner, M., Selhorst, T., Balkema-Buschmann, A., Johnson, W. O., Müller-Graf, C., Conraths, F. J., Analysis of German BSE Surveillance Data: Estimation of the Prevalence of Confirmed Cases versus the Number of Infected, but Non-Detected, Cattle to Assess Confidence in Freedom from Infection. International Journal of Environmental Research and Public Health (2021) 18(19): 9966. https://doi.org/10.3390/ijerph18199966

2020

• Abraham, K., Mielke, H., Fromme, H. Völkel, W., Menzel, J., Peiser, M., Zepp, F., Willich, S. N., Weikert, C., Internal exposure to perfluoroalkyl substances (PFASs) and biological markers in 101 healthy 1-year-old children: associations between levels of perfluorooctanoic acid (PFOA) and vaccine response. Arch Toxicol (2020) 94: 2131–2147. https://doi.org/10.1007/s00204-020-02715-4
• Garino, C., Mielke, H., Knüppel, S., Selhorst, T., Broll, H., Braeunig, A., Quantitative allergenicity risk assessment of food products containing yellow mealworm (Tenebrio molitor), Food and Chemical Toxicology (2020) 142. https://doi.org/10.1016/j.fct.2020.111460

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