Kurzfassung

Datenintegration, -analyse und interpretation im patientenzentrischen, integrierten CI3-Biomarker-Forschungs- und Entwicklungshub.

Die Zielsetzung des Vorhabens ist der Aufbau eines patientenzentrischen, integrierten Biomarkerforschungs- und Entwicklungshubs unter Beteiligung offentlicher Forschungseinrichtungen, Transferinstituten und Industriepartnern. Die Umsetzungsstrategie beinhaltet die Implementierung einer modularen Plattform zur klinischen Biomarkerforschung mit definierten...Datenintegration, -analyse und interpretation im patientenzentrischen, integrierten CI3-Biomarker-Forschungs- und Entwicklungshub.

Die Zielsetzung des Vorhabens ist der Aufbau eines patientenzentrischen, integrierten Biomarkerforschungs-­ und Entwicklungshubs unter Beteiligung öffentlicher Forschungseinrichtungen, Transferinstituten und Industriepartnern. Die Umsetzungsstrategie beinhaltet die Implementierung einer modularen Plattform zur klinischen Biomarkerforschung mit definierten Schnittstellen und standardisierten Prozessen, ausgehend von Bioprobenasservierung in klinischen Zentren, Biobanking, diversifizierter Bioanalytik, Bioinformatik mit Integration von Bioanalytik und klinischen Verlaufsdaten.

Das Cluster für Individualisierte Immunintervention (CI3) – ImmunoPolis ist ein Netzwerk von Akteuren aus Wirtschaft, Forschung, Krankenversorgung und Politik und bildet das integrative Element über die gesamte Innovations- und Wertschöpfungskette. Ziel ist die Expertise in der Clusterregion Rhein-Main im Bereich Arzneimittel, Therapieansätze und Diagnostika auf dem Gebiet der Individualisierten Immunintervention zu bündeln und an die internationale Spitze zu führen. Dazu wird am IMBEI im Bereich Medizinische Informatik eine zentrale IT-Infrastruktur zur Datenintegration konzipiert, implementiert und betrieben.

Die Zusammenführung der klinischen Verlaufsdaten und Biomarker‐Forschungsdaten ist die Grundlage für die kombinierte Datenanalyse. Für viele Fragestellungen reichen allerdings einfache statistische Verfahren nicht mehr aus. Erforderlich ist eine gewichtete Verknüpfung von Biomarker-Messungen und klinischen Merkmalen, wobei die Gewichtung einerseits die Vorhersageleistung optimieren soll als auch zu einer Auswahl der wichtigsten Einflussgrößen dienen soll. Komplexe Zeitverläufen werden über die multivariable Modelle für Mehrstadienmodelle abgebildet. Das Projekt schafft dadurch die datentechnische Grundlage für die Identifizierung von Biomarker-­Signaturen zur Krankheitsprävention, Risikoabschätzung, Früherkennung, Prognosebestimmung und Therapieansprechen.

 » weiterlesen» einklappen