Wissenschaftsdisziplinen
Informatik (25%); Klinische Medizin (25%); Medizinisch-theoretische Wissenschaften, Pharmazie (50%)
Keywords
Diabetes mellitus type 2,
Precision Medicine,
Urinary Proteomics,
Predictive Biomarkers,
Health Economics
Abstract
Das ERA-PerMed-Projekt SIGNAL zielt darauf ab Biomarker zu evaluieren und zu
etablieren , die eine Vorhersage der Therapieeffizienz in Hinblick auf die Prävention
von chronischen Nieren- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Diabetes mellitus
ermöglichen. Dazu wird vor allem auf bereits verfügbare Daten zurück gegriffen,
welche mit Methoden der künstlichen Intelligenz neu analysiert werden um optimale
Biomarker-Profile mit prädiktivem Wert für das Ansprechen auf spezifische
Medikamente zu identifizieren. In der Folge werden die gewonnen Profile in
unabhängigen Populationen validiert und parallel dazu eine klinische Implementierung
gesundheitsökonomisch bewertet.