Genetik und Genomik
Unsere Wissenschaftler*innen nutzen umfangreiche Datensätze und untersuchen mehr als eine Million Genome, um neue Wege zu entwickeln, damit wir Erkrankungen besser verstehen und behandeln können.
Das Potenzial genomischer Daten freisetzen
Die Genomik rückt in den Vordergrund der medizinischen Forschung und trägt dazu bei, die Gesundheitsversorgung durch personalisiertere und proaktivere Ansätze zu verändern. Dank neuer technologischer Fortschritte verfügen Wissenschaftler*innen heute über Möglichkeiten, die noch vor einigen Jahren undenkbar gewesen wären, wie beispielsweise die vollständige Genomsequenzierung des Menschen und die Untersuchung neuartiger Regionen und Funktionen des Genoms.
Wir leiten eines der weltweit größten Forschungsprojekte im Bereich Genomik. Unser Ziel ist es, ein besseres Verständnis der Krankheitsbiologie und Humandaten zu erlangen, um die richtigen Arzneimittel für die richtigen Patient*innen zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen. Die Erkenntnisse zur Genomik aus vielfältigsten Quellen – von einzelnen Patient*innen bis hin zu Gesundheitsdaten auf nationaler Ebene – unterstützen unsere Mission, das Paradigma der Arzneimittelforschung und -entwicklung zu durchbrechen.
Unsere Schwerpunkte sind u. a.:
- Verwendung innovativer Genomeditierungssysteme als Bindeglied zwischen Genomik und Biologie
- Nutzung von Computational Biology, um die Integration von Multi-Omics-Daten, maschinelles Lernen und die Charakterisierung der Humanbiologie zu ermöglichen und so Innovation voranzutreiben
- Erforschung seltener Erkrankungen, um neue Targets zu entdecken und/oder zu validieren, die uns letztendlich dabei helfen, individuellere Arzneimittel für Patient*innen zu entwickeln
- Erforschung des Einsatzes vorhandener Arzneimittel für neue Indikationen auf der Grundlage genetischer Hinweise
- Einbindung induzierter pluripotenter Stammzellen (iPSCs) bei der Genomeditierung und Genomik
- Anwendung modernster Plattformen, die mit automatisiertem Wetlab und einer standardisierten Analyse-Pipeline für die Generierung von Hochdurchsatz-Multi-Omics-Daten integriert sind
- Nutzung von u. a. künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen und prädiktiven Modellen für verschiedene Analysen zur Target-Priorisierung, Extraktion von Informationen aus Multi-Omics-Daten, Bildgebung
- Nutzung genetischer Humandaten zur Beschleunigung der Forschung und Entwicklung und zur Verringerung von Fehlerraten
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