Projekte

Dieses Projekt zielt darauf ab, einen multiskaligen patientenspezifischen virtuellen Zwilling für Patienten zu schaffen, der für eine CAR-T-Zell-Therapie in Frage kommt, was auf zelluläre Immuntherapien im Allgemeinen ausgeweitet werden kann.

PREDICTOM baut in den nächsten vier Jahren eine Plattform zur Bewertung von Demenzrisiken auf. Die Plattform soll eine Früherkennung ermöglichen, die ein rechtzeitiges Eingreifen und eine präventive Behandlung erlaubt.

Das Projekt »COMMITMENT – Modellierung von Komorbiditäts-Prozessen durch integratives, maschinelles Transfer-Lernen für psychiatrische Erkrankungen« zielt darauf ab, einen interdisziplinären Forschungsrahmen für die Identifizierung systemmolekularer Merkmale psychotischer und komorbider somatischer Erkrankungen zu schaffen. Die Identifizierung gemeinsamer und unterschiedlicher biologischer Profile und der ihnen zugrundeliegenden pathophysiologischen Prozesse soll es ermöglichen, die Heterogenität der Patienten zu entschlüsseln und die Grundlage für objektive Instrumentarien für ein personalisiertes klinisches Management psychotischer Störungen zu schaffen.

Seit einigen Jahren steigt die Zahl der Daten, die im Gesundheitswesen anfallen, explosionsartig. Mit diesen Daten lässt sich die Forschung und auch die Patientenversorgung verbessern. Es bleibt jedoch eine Herausforderung, die Daten zu erhalten, sie zu analysieren und zu integrieren. Das Ziel im Projekt IDERHA ist es, eine offene Plattform einzurichten, die die Integration und Analyse verschiedener Arten von Gesundheitsdaten erleichtert. Die Plattform wird mehrere öffentliche und private Datenquellen miteinander verknüpfen und interoperable Werkzeuge und Dienste einführen, damit Ärzte, Patienten und Wissenschaftler die Daten nutzen können. Das IDERHA-Team konzentriert sich bei der Entwicklung der Plattform auf Lungenkrebs als Anwendungsfall.

Ziel des Projektes Real4Reg ist es, regulatorische Prozesse mit Hilfe von Real-World-Daten (RWD) zu verbessern. Unter anderem sollen Informationen über die Verwendung von Medikamenten durch die Bevölkerung aus Abrechnungsdaten der Krankenkassen genutzt werden.

Menschen mit schweren psychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie, bipolaren Störungen und klinischen Depressionen entwickeln häufig Resistenzen gegen medikamentöse Therapien. Selbst wenn die ersten Anzeichen einer Therapieresistenz erkannt werden, müssen die Betroffenen langwierige Verfahren durchlaufen, bevor die medizinischen Fachkräfte eine angemessene pharmazeutische Behandlung verschreiben können. Nun ist beabsichtigt, im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Psych-STRATA umfangreiche klinische, genetische und biologische Daten von Psychiatriepatientinnen und -patienten zu analysieren, um Kriterien für eine Früherkennung von Therapieresistenzen festzulegen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse werden Behandlungsstrategien für Betroffene mit einem Risiko auf Therapieresistenz vorgeschlagen. Zudem wird das Projekt Maschinenlernmodelle entwickeln, die das Therapieresistenzrisiko und das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagen können, um die Ärztinnen und Ärzte bei der Bereitstellung individuellerer Behandlungen zu unterstützen.

REMEDi4ALL aims to make a significant leap forward in drug repurposing. This promising approach to drug development, consisting of identifying, testing, and validating new therapeutic indications for existing medications, is a developing field but faces numerous barriers and systemic inefficiencies. Still, its potential to significantly bring down times and costs of drug development - it focuses on already approved, discontinued, shelved or investigational therapeutics - makes this novel strategy attractive for rare and neglected conditions, cancer, emerging public health threats such as COVID-19 or new drug combinations. It also translates into more sustainable health systems.

ParKInsonPredict is a joint research project of Technische Universität Dresden and Fraunhofer SCAI aiming to predict disease progression patterns in Parkinson's disease.

ADIS steht für »Early Diagnosis of Alzheimer's Disease by Immune Profiling of Cytotoxic Lymphocytes and Recording of Sleep Disturbances«. Das Projekt wird durch das gemeinsame Programm der EU zur Erforschung neurodegenerativer Krankheiten (JPND) finanziert. JPND ist die größte globale Forschungsinitiative, die darauf abzielt, die Herausforderung neurodegenerativer Krankheiten zu bewältigen. Das ADIS-Projekt (gestartet im Juli 2022) hat eine Laufzeit von drei Jahren und verfügt über ein Budget von 1,3 Millionen Euro von denen 300.000 Euro an Fraunhofer SCAI gehen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer dezentralen, datenschutzkonformen Forschungsplattform. Diese soll in der Lage sein, einige der komplexen neurobiologischen Phänomene des Gehirns zu simulieren. Im Rahmen des Projekts werden die Forscherinnen und Forscher verschiedene Arten von Informationen zusammentragen, darunter Daten aus CT- und MRT-Scans, EEG-Tests, Umfragen zum Lebensstil und klinische Daten von vielen (>100) Patientinnen und Patienten sowie gesunden Kontrollpersonen. Die Daten werden mit biologischen Informationen aus Wissensdatenbanken kombiniert und der Forschung zur Verfügung gestellt. Daraus entstehenden digitale "Gehirnzwillinge", die vielen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern innovative Forschung in einer leistungsstarken digitalen Infrastruktur ermöglichen.