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Computational Precision Nutrition

Gruppenleitung

Forschungsziel

Ziel der Forschungsgruppe ist es, individuelle Stoffwechselreaktionen auf Ernährung zu verstehen und vorherzusagen, indem Ernährungs-, Mikrobiom- und Metabolomdaten integriert werden. Mithilfe erklärbarer und kausaler Künstlicher Intelligenz analysieren wir große Multi-Omics-Kohorten, um zu erforschen, wie Ernährung die Gesundheit beeinflusst, und um personalisierte Ernährungsempfehlungen für Prävention und Therapie zu unterstützen.

Forschungsschwerpunkte

Im Mittelpunkt unserer Forschung stehen rechnergestützte Modelle der Wechselwirkungen zwischen Ernährung, Mikrobiom und Metabolom sowie deren Bedeutung für metabolische und neurodegenerative Erkrankungen. Wir entwickeln und validieren KI-gestützte Methoden zur Integration und kausalen Interpretation hochdimensionaler Multi-Omics-Daten. Besonderes Augenmerk liegt auf Erklärbarkeit, Reproduzierbarkeit und der Übertragbarkeit der Modelle in biomedizinische Forschung und klinische Ernährungskontexte. In Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern arbeiten wir an digitalen Infrastrukturen zur nachhaltigen, FAIR-konformen Nutzung ernährungsbezogener Gesundheitsdaten und fördern die Weiterentwicklung der Präzisionsernährung als datenwissenschaftliche Disziplin.