01.10.2020 – 31.03.2021
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH, World Anti-Doping Agency (WADA), University of Copenhagen
Machine Learning, Statistische Analyse
Sport, Drogenmissbrauch
Internationale Sportfunktionäre müssen sich mit unlauteren Mitteln auseinandersetzen, die von den Sportlern verwendet werden, um ihre sportliche Leistung zu verbessern. Die Athleten wollen ihre körperliche Leistungsfähigkeit steigern, um bessere Ergebnisse zu erzielen, was einige von ihnen dazu veranlasst, nach alternativen Methoden zu suchen. Daher gibt es Blutdopingpraktiken im Sport schon seit mehreren Jahrzehnten. Der Hauptgrund für die verschiedenen Formen des Blutdopings ist, dass sie leicht durchzuführen und nur schwer nachzuweisen sind. Blutdoping kann mit verschiedenen Methoden durchgeführt werden, z. B. durch Bluttransfusionen in Verbindung mit der Einnahme von erythropoetischen Stimulanzien oder Hormonen wie rekombinantem humanem Erythropoetin (rhEPO), die Transfusion von Ersatzstoffen auf Hämoglobinbasis zur Erhöhung der Zahl der roten Blutkörperchen (RBC) oder die Verbesserung des Sauerstofftransfers zu den Muskeln durch eine Veränderung der Sauerstofftransportkapazität des Sportlers. Die Welt-Anti-Doping-Agentur (WADA) hat zusammen mit den Strafverfolgungsbehörden alle verbotenen Substanzen, die als Dopingmittel bei Sportlern verwendet werden können, und ihre Auswirkungen auf die Leistung der Sportler beschrieben.
Eine dieser Substanzen ist rhEPO, ein rekombinantes Präparat, das die Erythropoese steigert und damit den Sauerstoffgehalt im Blut erhöht. Da rhEPO nicht leicht von dem natürlich vorkommenden Erythropoietin zu unterscheiden ist, wird es häufig von Sportlern im Training missbraucht. Die WADA ist für die Identifizierung der Athleten zuständig, die eine rhEPO-Behandlung durchführen. Grundsätzlich kann zwischen direkten und indirekten Methoden zum Nachweis von rhEPO im Blut unterschieden werden. Die direkten Methoden entsprechen den medizinisch-rechtlichen Anforderungen der WADA, bei denen das Vorhandensein von rhEPO in den Blut- oder Urinproben mit laborgestützten Methoden überprüft wird. Einige Methoden sind RNA-Tests, der Biomarker-Test, Immunoassays, Flüssigchromatographie, Massenspektrometrie usw. All diese Methoden erfordern jedoch Experten, die über das entsprechende Fachwissen verfügen, um die Blutproben vorschriftsmäßig zu entnehmen und zu analysieren. Darüber hinaus ist die Analyse von Blutproben durch Experten mit Zeit- und Kostenfaktoren verbunden, die ebenfalls in den gesamten Entscheidungsprozess einfließen müssen. Diese Einschränkungen veranlassen die WADA, indirekte Nachweismethoden zu untersuchen.
In diesem Projekt erweitern wir den Forschungsbereich der Zusammenarbeit, um eine indirekte Nachweismethode zu entwickeln, die auf statistischer Analyse und Algorithmen des maschinellen Lernens basiert und das Vorhandensein von EPO in der Blutprobe anzeigen kann. Zu den wichtigsten Zielen gehören die Durchführung des klinischen Experiments, die Untersuchung der hämatologischen Profile der Teilnehmer, die Ermittlung der besten Indikatoren durch statistische Methoden, der Einsatz modernster Algorithmen für maschinelles Lernen und die Entwicklung eines vollwertigen Pipelinemodells für den Nachweis von EPO-haltigen Proben.
Rahman, M.R., Bejder, J., Bonne, T.C., Andersen, A.B., Huertas, J.R., Aikin, R., Nordsborg, N.B., & Maaß, W. (2022). AI-based Approach for Improving the Detection of Blood Doping in Sports. arXiv. pdf
Rahman, M.R., Bejder, J., Bonne, T. C., Andersen, A. B., Huertas, J. R., Aikin, R., Nordsborg, N. B., Maass, W. (2022). “Detection of Erythropoietin in Blood to Uncover Doping in Sports using Machine Learning,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Digital Health (ICDH), pp. 193-201. pdf
