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Christian–Albrechts–Universität zu Kiel
Institut für Medizinische Informatik und Statistik
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e:Med - Ein Netzwerk der Systemmedizin
ComorbSysMed

Untersuchung von Komorbiditäten in entzündlichen Hauterkrankungen
mittels Methoden des Maschinellen Lernens und Omics-Technologien in einem system-medizinischen Ansatz

Patienten mit chronisch-entzündlichen Hauterkrankungen wie Neurodermitis und Psoriasis entwickeln häufig autoimmun-vermittelte Komorbiditäten. Um die zugrundeliegenden pathophysiologischen und molekularen Mechanismen zu verstehen, wird die Nachwuchsgruppe ComobSysMed einen systemmedizinischen Ansatz verwenden, um verschiedene Omics-Daten sowie klinische Informationen und biologisches Wissen mithilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens in mathematischen Modellen zu integrieren. Diese Modelle werden eine Stratifizierung der Patienten anhand ihres Komorbidität-Zustands sowie die Identifizierung von relevanten Molekülen, Pathways und Netzwerken ermöglichen.