Projekt FAIrPaCT zum 1. November 2022 gestartet

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert zum 1. November 2022 das Verbundprojekt Federated Artificial Intelligence Framework for Pancreatic Cancer Treatment Optimisation (Akronym: FAIrPaCT) über 24 Monate. Koordiniert wird das Projekt von Prof. Dr. Anne-Christin Hauschild, Leitung der Forschungsgruppe Klinische Entscheidungsunterstützung am Institut für Medizinische Informatik.

Ziel des Konsortiums, bestehend aus der Universitätsmedizin Göttingen, Uniklinikum Giessen und Marburg und der Technischen Universität München, ist die Entwicklung von FAIrPaCT, einem durch föderierte künstliche Intelligenz gestütztes Softwaresystem. Dies ermöglicht klinische Patientendaten und molekulare Daten von entnommenen Krebszellen von Patienten mit Bauchspeicheldrüsenkrebs institutsübergreifend zu analysieren.

Welche Herausforderung wird adressiert?

Bauchspeicheldrüsenkrebs ist eine hochaggressive Erkrankung mit steigender Inzidenz, die Prognosen zufolge bis 2030 in den Industrieländern die zweithäufigste krebsbedingte Todesursache sein wird. Aufgrund seiner außergewöhnlich aggressiven, lokal invasiven und zu Fernmetastasen neigenden Tumorbiologie, und der ungewöhnlich hohen und heterogenen Resistenz gegenüber konventioneller Chemotherapie gestaltet sich die Therapie oft schwierig.

Methoden

Das Projekt vereint drei der größten Patientenkohorten (KFO5002, KFO325, SFB1321) zum Thema Bauchspeicheldrüsenkrebs in Deutschland, die einzigartig in Größe und Heterogenität sind. In Kombination mit innovativen föderierten Methoden der künstlichen Intelligenz sind wir in der Lage robuste Hochleistungsmodelle zu trainieren, die die Erfolgswahrscheinlichkeit für spezifische Behandlungsansätze abschätzen können. Darüber hinaus wird FAIrPaCT es ermöglichen wichtige Parameter zu identifizieren, die das Ansprechen auf die Behandlung beeinflussen.

Welchen Mehrwert wird das Projekt generieren

Diese informativen Parameter können Aufschluß darüber geben welche molekularen Mechanismen den Erfolg einer Therapie beeinflussen und somit die Entwicklung verbesserter Medikamente und personalisierter Behandlungsstrategien unterstützen. Schließlich ermöglicht uns der Übergang zu einer kohortenübergreifenden Analyse, von heterogenen lokalen Daten zu profitieren, robustere und klinisch relevantere Modelle zu erstellen, global relevante Marker zu identifizieren und letztendlich einen weiteren Schritt in Richtung einer durch künstliche Intelligenz unterstützten Präzisionsmedizin zu machen.

Standorte und Projektpartner

Georg-August-Universität Göttingen - Universitätsmedizin Göttingen

• Insititut für Medizinische Informatik
  • Prof. Dr. Anne-Christin Hauschild
  • Prof. Dr. Ulrich Sax
• Insitut für Medizinische bioinformatik
  • Prof. Dr. Tim Beißbarth
• Klinik für Gastroenterologie, gastrointestinale Onkologie und Endokrinologie
  • Prof. Dr. Elisabeth Hessmann
  • Prof. Dr. Günther Schneider
• Philipps-Universtität Marburg, Zentrum für Tumorbiologie und Immunologie
  • Prof. Dr. Matthias Lauth
  • Prof. Dr. Malte Buchholz
• Klink rechts der Isar, Klink und Poliklinik für Innere Medizin II
  • Prof. Dr. Maximilian Reichert