Abteilung Künstliche Intelligenz in der Onkologie

Dr. Moritz Gerstung

Maps of distinct breast cancer clones detected by Base-Specific In Situ Sequencing (http://dx.doi.org/10.1101/2021.04.16.439912)
© dkfz.de

Unsere Abteilung untersucht mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Big Data, wie Tumoren wachsen und sich im Laufe der Zeit verändern.

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.

Kontakt

Dr. Moritz Gerstung
Künstliche Intelligenz in der Onkologie (B450)
Deutsches Krebsforschungszentrum
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg

Ausgewählte Publikationen

  • Vöhringer, Harald S., Theo Sanderson, Matthew Sinnott, Nicola De Maio, Thuy Nguyen, Richard Goater, Frank Schwach, et al. 2021. “Genomic Reconstruction of the SARS-CoV-2 Epidemic in England.” Nature, October.
  • Killcoyne, Sarah, Eleanor Gregson, David C. Wedge, Dan J. Woodcock, Matthew D. Eldridge, Rachel de la Rue, Ahmad Miremadi, et al. 2020. “Genomic Copy Number Predicts Esophageal Cancer Years before Transformation.” Nature Medicine 26 (11): 1726–32.
  • Vöhringer, Harald, Arne Van Hoeck, Edwin Cuppen, and Moritz Gerstung. 2021. “Learning Mutational Signatures and Their Multidimensional Genomic Properties with TensorSignatures.” Nature Communications 12 (1): 3628.
  • Fu, Yu, Alexander W. Jung, Ramon Viñas Torne, Santiago Gonzalez, Harald Vöhringer, Artem Shmatko, Lucy R. Yates, Mercedes Jimenez-Linan, Luiza Moore, and Moritz Gerstung. 2020. “Pan-Cancer Computational Histopathology Reveals Mutations, Tumor Composition and Prognosis.” Nature Cancer 1 (8): 800–810.
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