Systemmedizin

Bereichsleitung

Forschungsziel

Die Systemmedizin studiert die komplexen Wechselwirkungen zwischen Genen, Proteinen und Metaboliten sowie dem Mikrobiom, um zu verstehen, wie sie zu Krankheitsmechanismen, Symptomen und Prognosen beitragen. Ihr Ziel ist es, die zugrundeliegenden Krankheitsmechanismen sichtbar zu machen, indem eine systemische Perspektive eingenommen wird und alle ineinandergreifenden molekularen und klinischen Faktoren berücksichtigt werden. Bedingt durch die große Menge und Heterogenität der Daten, wie sie typischerweise in Systemmedizinstudien anfallen, sind hochdimensionale Statistik und modernste Methoden der künstlichen Intelligenz der Schlüssel für eine erfolgreiche Datenanalyse. Das langfristige Ziel ist, das Verstehen von Krankheiten auf Systemebene in die klinische Praxis zum Beispiel durch das Identifizieren von neuartigen Biomarkern zu übersetzen und somit personalisierte Therapien zu unterstützen oder Krankheitsverläufe vorherzusagen.

Forschungsschwerpunkte

Die Forschungsgruppe Klinische Datenwissenschaften strebt eine ganzheitliche Integration von verschiedenen Omics Datenebenen durch fortschrittliche AI-Algorithmen an, um unser Verständnis systemischer Krankheiten, ihrer Diagnostik sowie Prognose zu verbessern. Hierfür wenden wir zum Beispiel datenbasierte Netzwerkinferenz‑Algorithmen an, um biologische Regulationsnetzwerke aus (Multi-)Omics-Daten zu rekonstruieren. Außerdem interessieren wir uns für die Implementierung von Multi-Omics-Datenanalyse-Tools in leicht zu bedienende Pipelines und Open-Source-Plattformen.