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Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen

Prof. Dr. Rudolf Kaaks

© dkfz.de

Unsere Abteilung betreibt Krebsursachenforschung in Bevölkerungsgruppen mit dem Ziel, Risikofaktoren zu bestimmen und, wenn möglich, zu vermeiden und dadurch Krebserkrankungen vorzubeugen. Wir identifizieren und quantifizieren Risiken, die mit möglichen Krebs erregenden Substanzen in Umwelt und Beruf zusammenhängen. Weiterhin untersuchen wir die Bedeutung von Ernährungsfaktoren sowie von ionisierenden Strahlen bei der Krebsentstehung.

Wir versuchen, Hochrisikogruppen zu identifizieren, d.h. Personen, die im Vergleich zu anderen unter denselben Umweltbelastungen ein erhöhtes Erkrankungsrisiko aufweisen. Ein solches individuell erhöhtes Krebsrisiko kann durch vererbbare und auch erworbene Faktoren bedingt sein.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Untersuchung von Möglichkeiten zur Vorbeugung und Früherkennung von Krebserkrankungen sowie die Qualitätskontrolle bereits eingeführter Maßnahmen. Aufgrund des bevölkerungsbezogenen Ansatzes haben statistische Methoden und deren Weiterentwicklung in der Epidemiologie einen besonderen Stellenwert.

Hier geht es zur Homepage der NAKO Gesundheitsstudie.

Kontakt

Prof. Dr. Rudolf Kaaks
Epidemiologie von Krebserkrankungen (C020)
Deutsches Krebsforschungszentrum
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg
Tel: +49 6221 42 2200
Fax: +49 6221 42 2203


Postfach 101949
D-69009 Heidelberg

Ausgewählte Publikationen

  • Serum markers of biological ageing provide long-term prediction of life expectancy-a longitudinal analysis in middle-aged and older German adults. Srour B, Hynes LC, Johnson T, Kühn T, Katzke VA, Kaaks R. Age Ageing. 2022 Feb 2;51(2):afab271. doi: 10.1093/ageing/afab271. PMID: 35150586
  • Lung cancer mortality reduction by LDCT screening-Results from the randomized German LUSI trial. Becker N, Motsch E, Trotter A, Heussel CP, Dienemann H, Schnabel PA, Kauczor HU, Maldonado SG, Miller AB, Kaaks R, Delorme S. Int J Cancer. 2020 Mar 15;146(6):1503-1513. doi: 10.1002/ijc.32486. Epub 2019 Jun 20. PMID: 31162856 Clinical Trial.
  • Evaluation of Prediction Models for Identifying Malignancy in Pulmonary Nodules Detected via Low-Dose Computed Tomography. González Maldonado S, Delorme S, Hüsing A, Motsch E, Kauczor HU, Heussel CP, Kaaks R. JAMA Netw Open. 2020 Feb 5;3(2):e1921221. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.21221. PMID: 32058555
  • Circulating Immune Cell Composition and Cancer Risk: A Prospective Study Using Epigenetic Cell Count Measures. Le Cornet C, Schildknecht K, Rossello Chornet A, Fortner RT, González Maldonado S, Katzke VA, Kühn T, Johnson T, Olek S, Kaaks R. Cancer Res. 2020 May 1;80(9):1885-1892. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-19-3178. Epub 2020 Feb 19. PMID: 32075798
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