Das Ziel dieses Research Objectives ist es, die Gesundheitsversorgung individuell auf den jeweiligen Patienten bzw. die jeweilige Patientin zuzuschneiden und damit Prävention, Diagnose sowie Therapie zu optimieren. Wir möchten ein vertieftes Verständnis von Pathomechanismen entwickeln und so Erkenntnisse über Krankheiten gewinnen, die bei Therapieentscheidungen helfen. 

Hierzu werden beispielsweise umfangreiche Bevölkerungsdaten computergestützt analysiert und Krankheitsmechanismen anhand von Patient*innenproben und Modellsystemen aufgeklärt. Neue Erkenntnisse nutzen unsere Forschenden in translationalen Projekten, um neue digitale Tools, Diagnoseansätze oder Therapieformen zu entwickeln. Wir machen diese Instrumente über Open-Access- oder Open-Innovation-Plattformen oder als kommerzielle Anwendungen verfügbar. Auf diese Weise beeinflussen wir die Patientenversorgung direkt positiv.

Um unsere Ziele in diesem Research Objective zu erreichen, verfolgen wir die folgenden Aktivitäten:

Akivitäten

  • Forschung zu Gesundheitsdaten der Bevölkerung

    Um spezifische Behandlungsmöglichkeiten für Patient*innen und ihre Krankheiten zu finden, benötigen wir ein ausführliches mechanistisches Verständnis der zugrunde liegenden Endotypen von Krankheiten. Dafür werden Patient*innen- und Populationsdaten aus Humanstudien mit detaillierter molekularer und klinischer Phänotypisierung und langfristiger Nachbeobachtung benötigt. Dank der Analyse und Interpretation solch umfangreicher Datenquellen entschlüsseln wir Krankheitsmechanismen, identifizieren Angriffspunkte für Therapien und können Erkrankungen vorher- sowie ihren Verlauf voraussagen. 

    Erfahren Sie mehr in unserem Strategischen Forschungsprogramm 2023-2027 (engl.).

  • Lösungsansätze und Modelle

    Wir entwickeln und verfeinern bioinformatische und technologische Strategien und Methoden, um molekulare Zielstrukturen für Therapien zu identifizieren und die Diagnostik und Prognostik bei bislang unzureichend adressierten klinischen Fragestellungen signifikantzu verbessern.  Durch den gezielten Einsatz fortschrittlicher KI-Tools und mathematischer Modellierung werden komplexe, heterogene Datensätze systematisch verwendet, um Krankheitsmechanismen umfassend zu verstehen und deren molekulare Grundlagen präzise zu charakterisieren. Neue experimentelle und computergestützte Methoden optimieren die Vorhersage von Pathogenität. Zukünftig soll auch die Integration neuartiger Technologien in klinische Anwendungen intensive vorangetrieben werden, um personalisierte Diagnostik und individualisierte Therapieentscheidungen nachhaltig zu optimieren.

    Erfahren Sie mehr in unserem Strategischen Forschungsprogramm 2023-2027 (engl.).

  • Krankheitsmechanismen

    Komplexe Krankheitsmechanismen, die genetische, epigenetische sowie systemische Faktoren umfassen, werden umfassend analysiert, um patient*innen- und krankheitsspezifische therapeutische Ansätze zu ermöglichen. Mithilfe multidisziplinärer Ansätze und Hochdurchsatztechnologien werden krankheitsverursachende Gene, molekulare Signalwege und neuartige Biomarker identifiziert. Ergänzend kommen innovative experimentelle und analytische Modelle zum Einsatz.So soll durch Fortschritte in der Stratifizierung, Diagnostik und dem Monitoring das Patient*innenmanagement nachhaltig optimiert werden.

    Erfahren Sie mehr in unserem Strategischen Forschungsprogramm 2023-2027 (engl.).

  • Entscheidungsfindung von Patient*innen

    Wir entwickeln und optimieren klinisch einsetzbare unterstützende Anwendungen und Plattformen, die den Diagnoseweg begleiten und die Entscheidungsfindung für gezielte Interventionen in der klinischen Routine unterstützen können. Die Implementierung und routinemäßige Anwendung solcher Anwendungen ermöglicht und verbessert individulisierte Behandlungsstrategien.

    Erfahren Sie mehr in unserem Strategischen Forschungsprogramm 2023-2027 (engl.).

Weitere Research Objectives