Künstliche Intelligenz in der Onkologie

  • Funktionelle und Strukturelle Genomforschung
Prof. Dr. Moritz Gerstung

Prof. Dr. Moritz Gerstung

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The Gerstung lab investigates how tumours grow and change over time using AI and big data.

Bild: Group logo for B450, © dkfz.de

Unsere Forschung

Krebs entsteht nach den Regeln der Evolution - Mutation und Selektion. Dennoch ist wenig bekannt über den zeitlichen Ablauf dieser Prozesse, die Mechanismen, durch die Mutationen das Wachstum von Krebszellen verursachen, und darüber, wie man den zukünftigen Verlauf dieses Prozesses am besten vorhersagen und beeinflussen kann.

Ein detailliertes Verständnis dieser Prozesse erfordert die Kenntnis großer Informationsmengen auf verschiedenen Ebenen. Das Genom einer Zelle besteht aus sechs Milliarden DNA Basenpaaren. Tausende von genetischen und epigenetischen Veränderungen der DNA führen zu einer Reihe von molekularen Veränderungen in jeder einzelnen Zelle. Darüber hinaus sind Tumoren ein Ökosystem aus Milliarden mutierter und normaler Zellen, die über zelluläre Kontakte und Signalmoleküle miteinander interagieren.

Die Erfassung und Modellierung dieser Informationen erfordert daher spezielle Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Unser Hauptaugenmerk liegt auf der Entwicklung solcher Algorithmen und der Durchführung groß angelegter Datenanalysen zum Verständnis der Krebsevolution. Die Abteilung trägt auch dazu bei, genomische und molekulare Daten mit Einzelzell- und räumlicher Auflösung zu generieren, diese Daten bilden die Grundlage unserer Forschung.

Zu den spezifischen Forschungsprojekten der Abteilung gehört die Einrichtung einer neuen raumauflösenden Genomikplattform für die Datenerzeugung und -analyse. Dies wird ein entscheidender Faktor für die Entschlüsselung der Krebsevolution sein und die Geheimnisse des Ökosystems Krebs lüften. Darüber hinaus untersuchen wir, wie unser Wissen über den natürlichen Verlauf und die Entstehung von Krebs für die Früherkennung und die Krebsprävention genutzt werden kann. Schließlich beschäftigen wir uns mit der Entstehung von Mutationen in einzelnen Zellen, um die allerersten Schritte der Krebsentwicklung zu verstehen.

Team

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    Domenico Calafato

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    Shuyang Fan

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    Elyas Heidari

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    Darui Jin

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    Mats Kothe

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    Heng Luo

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    Ibin Mathew Biju

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    Anna Mathioudaki

    PostDoc

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    Denisa Radu

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    Michael Ritter

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    Gleb Rukhovich

    Bioinformatician

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    Samuel Philippe Rutz

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    Zaira Seferbekova

    PhD Student

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    Artem Shmatko

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    Nina Wilhelm

    Lab Technician

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Ausgewählte Publikationen

2024 - The Lancet Digital Health 6 (6), e396-e406

Multi-cancer risk stratification based on national health data: a retrospective modelling and validation study

2024 - medRxiv, 2024.06. 07.24308553

Learning the natural history of human disease with generative transformers

2024 - Nature genetics

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