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Max-Planck-Institut für Informatik

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Seit mehr als einem Jahrzehnt arbeitet die Abteilung für Bioinformatik und angewandte Algorithmik des  Max-Planck-Instituts für Informatik an verschiedenen Fragestellungen im Bereich der Assoziation von Krankheitsstatus, Prognose und Therapieoptimierung für molekulare Messungen von Patienten und Patientenhistorie. Hier wurden Tools wie geno2pheno entwickelt, ein Service, der frei im Internet verfügbar ist und verschiedene Modelle zur Analyse von viraler Resistenz gegen antivirale Medikamente bereitstellt (HIV, HBV, HCV). Der Server wird stark genutzt und wurde sogar in die Therapierichtlinien für HIV Patienten in Europa integriert. Ein Perspektivenartikel (Bock and Lengauer, Nature Reviews Cancer 12, 494-501) beschreibt, wie das virale Szenario als Modell für zukünftige Entwicklungen für andere Krankheiten dienen könnte. Die Arbeiten zu HIV dienen hier als Speerspitze der personalisierten Medizin. Eine große genetische Variabilität auf der Patientenseite steht einer Vielzahl verschiedener Therapieoptionen gegenüber (mehrere Hundert).

Im Rahmen von XplOit werden am Max-Planck-Institut für Informatik statistische und Machine-Learning-Modelle angepasst und erweitert, um die heterogenen klinischen Daten im Bereich der Transplantationsmedizin mit den verschiedenen Endpunkten zu assoziieren und geeignete Vorhersagen zu liefern.

https://www.mpi-inf.mpg.de

Ansprechpartner:
Dr. Nico Pfeifer, nico.pfeifer@mpi-inf.mpg.de