Genetik und Genomik

Unsere Wissenschaftler:innen nutzen umfangreiche Datensätze und untersuchen über eine Million Genome, um die Erkrankungen besser verstehen zu können.

Medizinische Forschung mit Genomik-Daten


Die Genomik kann die Gesundheitsversorgung durch personalisiertere und proaktivere Ansätze verändern. Dank neuer technologischer Fortschritte verfügen Wissenschaftler:innen heute über Möglichkeiten, die noch vor einigen Jahren undenkbar gewesen wären, z. B. die Untersuchung neuartiger Regionen und Funktionen des Genoms und die vollständige Genomsequenzierung des Menschen.

Wir leiten eines der weltweit größten Forschungsprojekte im Bereich Genomik. Damit lernen wir, die Krankheitsbiologie und Humandaten besser zu verstehen, um die passenden Arzneimittel  für Patient*innen zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen. Wir nutzen dazu Erkenntnisse zur Genomik aus vielfältigsten Quellen – von einzelnen Patient:innen bis hin zu national gesammelten Gesundheitsdaten.


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Warum wirken Medikamente nicht bei jedem?

Unsere Wissenschaftler:innen erklären die Rolle der Präzisionsmedizin und der Genomforschung.

Warum wirken Medikamente nicht bei jedem?

Unsere Wissenschaftler:innen erklären die Rolle der Präzisionsmedizin und der Genomforschung.

Unsere Schwerpunkte:

  • Verwendung innovativer Genom-Editierungssysteme 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, individualisierte 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 Genom-Editierung 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 bzw. maschinellem Lernen und prädiktiven Modellen für verschiedene Analysen zur Target-Priorisierung, Extraktion von Informationen aus Multi-Omics-Daten oder Bildgebung
  • Nutzung genetischer Humandaten zur Beschleunigung der Forschung und Entwicklung und zur Verringerung von Fehlerraten