curATime: Cluster für Atherothrombose und individualisierte Medizin
- Laufzeit: 01.03.2023 - 28.02.2026
Zuwendungsgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Prof. Dr. Sebastian Vollmer
Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
curATime ist ein kollaboratives, multizentrisches Projekt, das KI-Methoden auf hochdimensionale biomedizinische Daten anwendet, um das Verständnis biologischer Prozesse im Zusammenhang mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu fördern.
Dieses spannende Projekt umfasst hochgranulare Daten, die im Rahmen der Gutenberg Health Study – einer prospektiven Kohortenstudie einer repräsentativen Stichprobe (N=15.000) der Mainzer Bevölkerung – gesammelt wurden, darunter Genotypisierung, DNA-Methylierung, Transkriptomik, Proteomik und umfangreiche zeitvariable klinische Informationen.
Unser Hauptziel ist es, die Prozesse hinter Herzereignissen, einschließlich Arteriosklerose und Atherothrombose, zu verstehen. Dies hängt von einer umfassenden Charakterisierung klinischer Proben ab, um komplexe pathophysiologische Mechanismen in verschiedenen Krankheitskonstellationen zu entschlüsseln. Daher wird die Aufgabe – an der Schnittstelle zwischen moderner biomedizinischer Forschung und künstlicher Intelligenz – mehrdimensionale Datensätze auf Protein-, Lipid- und Metabolitenebene zusammen mit bioinformatischen Arbeitsabläufen, maschinellem Lernen und Multi-Omics-Datenintegration nutzen.
https://curatime.org/
KI-Schwerpunktfelder des Forschungsprojekts
Grundlagenforschung
- Machine Learning (ML): Representation Learning, Transfer Learning, Domain Adaptation, Artificial Neural Network (ANN)
- Knowledge-Based Systems: Argumentation