Epilepsie ist eine der häufigsten chronischen neurologischen Erkrankungen mit großen Auswirkungen auf die Lebensqualität. Aktuell sind weniger als 50% der Patientinnen und Patienten mit dem ersten Anti-Epileptikum (AED) anfallsfrei. Das Ziel des Verbundes RAISE-GENIC ist es daher, Faktoren zu identifizieren, die eine rationale, individualisierte Auswahl des AED mit den besten Erfolgsaussichten für die einzelne Patientin und den einzelnen Patienten ermöglichen. Dazu werden hochinnovative präklinische Forschung mit modernsten Bioinformatik- und IKT-Ansätzen für die Netzwerk- und Big Data-Analyse kombiniert, wobei Exom- und Phänotypdaten von 1382 Patientinnen und Patienten einbezogen werden. Zwei datenintegrative Strategien werden verfolgt: Der erste Ansatz besteht in der Identifizierung der Gennetzwerke, die bei Exposition gegenüber unterschiedlichen First-Line-AEDs aktiviert werden. Die Universität Frankfurt übernimmt hierbei die Messung und Analyse der RNA-Expression sowie die bioinformatische Auswertung der Transkriptom-Netzwerke und deren Aufarbeitung für die Big-Data Analysen. Der zweite Ansatz integriert detaillierte klinische Informationen und Biomarker wie Roh-EEG, MRT und Exom-Daten derselben Kohorte, um ein entscheidungs-unterstützendes Werkzeug zur Vorhersage des AED mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit zu entwickeln. Die Universität Frankfurt bearbeitet hierbei die Erhebung der klinischen Daten vor allem bzgl. der individuellen Therapieantwort, Roh-EEG- sowie MRT-Daten für die genaue Phänotypisierung der Frankfurter Patientenkohorte.Die Wirksamkeit der entwickelten Entscheidungshilfe soll in einer randomisiert-kontrollierten klinischen Studie evaluiert werden, an dessen strategischer Planung die Universität Frankfurt beteiligt ist. Die Arbeiten werden im Rahmen der Förderinitiative "ERA-PerMed" gefördert. "RAISE-GENIC" wird durch eine kanadische Arbeitsgruppe koordiniert und besteht aus insgesamt 5 Projektpartnern.
RAISE-GENIC – Rationale antiepileptische Arzneimittelauswahl durch Kombination von Gen-Netzwerk und IKT-Analysen
Laufzeit:
01.06.2019
- 31.05.2023
Förderkennzeichen: 01KU1906
Koordinator: Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main - Zentrum der Neurologie und Neurochirurgie
Verbund:
ERA PerMed
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Belgien
Kanada
Finnland
Themen:
Förderung
Lebenswissenschaften
Weitere Informationen
Weitere Teilprojekte des Verbundes
- IMADAPT - Identifizierung von Markern für das Ansprechen auf Antidepressiva zur Etablierung einer personalisierten Depressionsbehandlung
- AML-PM - Verbesserte Behandlung akuter myeloischer Leukämien durch personalisierte Medizin – Mechanistische mathematische Modelle
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- Kidney Attack - Proteomanalyse zur Therapiestratifizierung eines akuten Nierenversagens
- GEPARD - Auf genomischen Analysen basierende Werkzeuge für eine personalisierte Behandlung zur Reduktion der Chemotherapiebelastung bei Kindern mit Krebserkrankung - In vivo Untersuchung von Resistenzmechanismen und experimenteller Therapieoptionen in Niedrigrisikoleukämien
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- PERMEABLE - Initiative für einen PERsonalisierten Medizin Ansatz für Asthma und Allergie - Biologika SeLEktion KUNO
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- PLOT-BD - Personalisierung der Langzeitbehandlung bei Bipolaren Störungen
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- PerProGlio – Integrierte, personalisierte Omics-Profile zur Überwachung von Rezidiv und Therapieresistenz beim Glioblastom – Genomik
- LVAD-Strat - Personalisierte Stratifizierung der Herzinsuffizienz in Bezug auf Ansprechen bei linksventrikulärer Entlastungstherapie
- SYNtherapy - Synthetische Letalität für eine personalisierte Therapie-basierte Stratifizierung bei akuter Leukämie
- PERMIT - Personalisierte Medizin bei Infektionserkrankungen: Von Systembiomedizin und Immunometabolismus zur Präzisionsdiagnostik und Stratifikation
- PROCEED - Personalisierte Genomanalysen bei angeborenen Herzfehlern
- BATMAN - Biomolekulare Analysen für individualisierte Medizin in der Akne inversa
- JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien
- PersTIgAN - Personalisierte Therapie der IgA-Nephropathie - Proteomanalyse
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- PRETWINSCREEN - Entwicklung eines multidisziplinären Ansatzes zur personalisierten Schwangerschaftsdiagnostik und Versorgung von Zwillingsschwangerschaften - Kohorte Tübingen
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- PerMedSchiz: Personalisierte Behandlung der Schizophrenie: Vorhersage eines Rückfalls, der Therapieantwort und des potentiellen Nutzen einer immunmodulatorischen Behandlung
- TRAJECTOME - Stratifikation von Depressions-Trajektorien basierend auf zeitlichen Krankenverläufen und Multimorbidität: zur quantitativen Untersuchung von Patiententrajektorien und Vorhersage von Multi-Target-Medikamentenkandidaten
- POC4Allergies – Point-of-Care-Plattform zur personalisierten Diagnose und Beurteilung der Wirksamkeit einer Behandlung bei Allergien
- ProDial - Patientenberichtete Ergebnisse, Biodaten und Prozessdaten zur Bewertung der Dialyse-Verträglichkeit
- RAD51predict – Entwicklung eines automatisiert generierten Biomarkers für DNA-Reparaturdefekte im triple-negativen Mammakarzinom – Histologische Analysen von Patientenmaterial
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- CATCH-HEMI - Patientenzentriertes Modell zur Unterstützung des klinischen Entscheidungsprozesses und optimierten Rehabilitation bei Kindern mit halbseitiger Lähmung
- SuPerTreat – Personalisierte Behandlungsstrategien für Patienten und Patientinnen mit Kopf-Hals-Tumoren durch Einsatz von molekularen Daten und Künstlicher Intelligenz
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- OptiCAN - Optimierte T-Zellen für die personalisierte Immuntherapie bei soliden Tumoren
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- Oncologics - Computergestützte Modellierung und eine funktionelle Validierungsplattform für personalisierte klinische Therapieentscheidungen beim kolorektalem Karzinom
- PMT-LC - Personalisierte multimodale Therapien zur Behandlung von Lungenkrebs
- CLL-CLUE – Präzisierung und Individualisierung der Zielgerichteten Therapien in der Behandlung der chronischen lymphatischen Leukämie
- DECODE – Definierte Stratifizierung von Patienten der C3-Glomeropathie oder der Immunkomplex-vermittelten glomerulären Erkrankung für eine verbesserte Diagnose und zugeschnittene Behandlung
- DIGIPD - Validierung digitaler Biomarker für die bessere personalisierte Behandlung der Parkinsonerkrankung
- PROGRESS - Präzisionsmedzin bei KHK-Patienten: Künstliche Intelligenz für die integrierte genomische, funktionelle und anatomische Erfassung der koronaren Kollateralkreisläufe
- Pattern-Cog - Personalisierte Alterungsmuster für die frühzeitige Risikoerkennung und Prävention von kognitiven Einschränkungen und Demenz bei kognitiv unauffälligen Gesunden
- EDAP-AD - Frühe und akkurate diagnostische und prognostische Marker der Alzheimer Krankheit.
- PER-NEPH - Implementierung einer personalisierten Versorgung bei nephrotischem Syndrom
- BRAVA - Verhalten im REM-Schlaf: personalisierte automatische 3-D-Video-Analyse als neues Instrument für die Erkennung von Alpha-Synucleinopathien
- PRE-CARE ML – Vorhersage schwerwiegender kardiovaskulärer Ereignisse durch maschinelles Lernen
- CORSAI – Raman-Analyse des Speichels von COPD-Patienten als neuer Biomarker zur Etablierung eines KI-basierten Tools zur personalisierten Therapie
- iRECORDS - Internationale Studie zur schnellen Erkennung von Kortikosteroid-Sensitivität oder -Resistenz bei Sepsis
- SYMMETRY – Tumor Subpopulationen und Mikromilieuaktivität zur Vorhersage des Therapieansprechens in Lymphomen
- ArtiPro - Künstliche Intelligenz für personalisierte Medizin bei Depressionen - Analysen und Harmonisierung klinischer Studiendaten mit dem Ziel einer multimodalen Biomarker basierten Patientenstratifizierung für therapeutisches Ansprechen
- PerSAIDs – Personalisierte Medizin für Autoinflammatorische Erkrankungen
