curATime
Cluster für Atherothrombose und individualisierte Medizin
curATime kombiniert künstliche Intelligenz (KI) getriebene Biomarkerforschung mit immunologischen Lösungsansätzen. So können individuell ausgerichtete Behandlungs- und Präventionskonzepte für Herz-Kreislauf-Erkrankungen entwickelt und in die klinische Anwendung gebracht werden.
Weitere Hintergrundinformationen
Kardiovaskuläre Erkrankungen sind die häufigste Todesursache weltweit. Nahezu allen Herz-Kreislauf-Erkrankungen liegt eine Atherothrombose zugrunde. Für die Entstehung und den Verlauf von atherothrombotischen Erkrankungen spielen entzündliche Prozesse und das Immunsystem der Betroffenen eine entscheidende Rolle. Die mit diesen Erkrankungen verbundenen medizinischen Herausforderungen und negativen sozioökonomischen Auswirkungen sind enorm. Entsprechend groß ist der Bedarf an Sprunginnovationen und Schlüsseltechnologien, die neue Therapieansätze und eine deutliche Prognoseverbesserung ermöglichen.
Die Vision von curATime ist es, bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen, auf der Basis eines verbesserten pathomechanistischen Verständnisses (pathomechanisch = eine Reihe körperlicher Abläufe, die in ihrer Gesamtheit zur Entstehung und Entwicklung einer Krankheit führen), selektiv immuntherapeutisch einzugreifen. Die von den curATime-Akteuren pionierhaft entwickelten Technologien im Bereich der von mRNA-Impfstoffen bekannten „Ribopharmaka“ und der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einem der weltweit besten Zentren für Thromboseforschung sowie dem Zugang zu umfangreichen Daten- und Biobanken, bieten ein großes Potenzial zur Überwindung bisheriger präventiver und therapeutischer Limitationen bei der Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
curATime vereint das translationale Forschungsinstitut TRON, die Universitätsmedizin Mainz sowie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) auf den Gebieten der immunologischen Thromboseforschung, der Epidemiologie und Systemmedizin, der klinischen Kardiologie, der Biomarkerforschung, der Immuntherapie sowie der KI. Die drei Kernpartner verfügen mit ihren komplementären Expertisen über ausgezeichnete Voraussetzungen, um die curATime-Vision zu erreichen. Der synergistische Einsatz dieser Expertisen eröffnet die einzigartige Perspektive, fundamentale Veränderungen in der Medizin durch einen regionalen Cluster mit globaler Wirkung zu realisieren. curATime fokussiert sich auf die Weiterentwicklungen neuartiger Technologien, die solche medizinischen Zukunftsszenarien ermöglichen. Darüber hinaus möchte der Zukunftscluster eine Akzeptanz der Innovation unterstützen.
„curATime baut auf einer vor 15 Jahren begonnenen gezielten Strukturbildung sowie umfänglichen Investitionen im Bereich der Lebenswissenschaften am Standort Rheinland-Pfalz auf. Die geplante enge Verzahnung exzellenter Grundlagenforschung sowohl im klinischen als auch im ökonomischen Sinn ist ein zentrales Element des Biotechnologieprojekts der Landesregierung. Somit ist der Erfolg des Zukunftsclusters von großer Bedeutung – für das Land Rheinland-Pfalz und auch über die Landesgrenze hinaus“, betont Univ.-Prof. Dr. Georg Krausch, Präsident der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und Biotechnologiekoordinator des Landes Rheinland-Pfalz.
Ziel von curATime ist es, durch den Einsatz der KI in der Biomarkerforschung und der Kombination mit immunologischen Verfahren neuartige, maßgeschneiderte Behandlungsmethoden und Präventionskonzepte für Herz- und Gefäßerkrankungen zu entwickeln. Dazu bündeln die curATime-Initiatoren Dr. Andrée Rothermel (TRON gGmbH), Univ.-Prof. Dr. Ugur Sahin (Universitätsmedizin Mainz / TRON gGmbH), Univ.-Prof. Dr. Wolfram Ruf (Universitätsmedizin Mainz), Univ.-Prof. Dr. Philipp Wild (Universitätsmedizin Mainz) und Univ.-Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel (DFKI / TU Kaiserslautern) ihre interdisziplinären Kompetenzen.
Durch die Nutzung und Zusammenführung multidimensionaler Datenräume sollen mit Hilfe hochmoderner KI-Verfahren schließlich klinisch-relevante Biomarker identifiziert werden, die vom ersten Auftreten an, aber auch in der akuten und post-akuten Erkrankungsphase, von Bedeutung sind. Dabei setzen sich die dafür genutzten Daten aus präklinischen Forschungsergebnissen und seriell gesammelten Multi-Omics-Daten von großen bevölkerungsbasierten und klinischen Kohorten zusammen (Omics = Endung verschiedener molekularbiologischer Teilgebiete, wie der Genomik als Erforschung der Gene, die sich mit der Analyse ähnlicher Einzelelemente beschäftigen und damit den Organismus in seiner Gesamtheit verstehen wollen).
Aktuell bewilligte Projekte und darin geförderte Partner:
Anwendung des biowissenschaftlichen Wissensgraphen Ontosight® zur Unterstützung der Vorhersage und Validierung von KI-generierten Hypothesen auf der Grundlage von Daten von Patienten und gesunden Kontrollen (curAlknow)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH - Data Science und ihre Anwendungen
- Innoplexus AG
- Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation (curATarget)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH - Smarte Daten & Wissensdienste
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz - Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH)
Atherothrombose-assoziierte Autoantikörpersignaturen als Krankheitsprädiktoren und Biomarkers für Diagnose und Therapie (curABodies)
- BioNTech Diagnostics GmbH
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz - Zentrum für Kardiologie, Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention
Auf Künstlicher Intelligenz basierende Evaluierung echokardiographischer Bilddaten unter Berücksichtigung hochdimensionaler klinischer Daten (curAIheart)
- Johannes Gutenberg-Universität Mainz
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
curATime AI science and development (curAlscid)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH - Data Science und ihre Anwendungen
- Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Institut für Informatik)
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Zentrum für Kardiologie, Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention)
Die curATime Kompetenzschmiede (curAEducate)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH - Smarte Daten & Wissensdienste
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH))
Entwicklung einer innovativen und vielfältigen Cluster-kultur (curACulture)
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH))
Entwicklung therapeutischer Strategien in Autoimmunthrombose (endoTArget)
- Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Hochauflösende 4D Proteomik- und Lipidomik Plattform zur Entschlüsselung molekularer Pathomechanismen der Atherothrombose (diAMs)
- Johannes Gutenberg-Universität Mainz - FB 10 Biologie - Institut für Organismische und Molekulare Evolutionsbiologie – AG Computational Biology and Data Mining
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Institut für Immunologie)
Hochdimensionale Robuste Signalverarbeitung (curAIsig)
- Technische Universität Darmstadt (Institut für Nachrichtentechnik - FG Signalverarbeitung)
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Zentrum für Kardiologie, Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention)
KI-basierte Analyse der vaskulären Bildgebung zur optimierten multidimensionalen Informationsbewertung (curAIvasc)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH - Smarte Daten & Wissensdienste
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Zentrum für Kardiologie, Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention)
Konzeptentwicklung für eine Plattform zur Nutzung, Verarbeitung und Wertschöpfung aus Biodaten (curAHub)
- ARXUM GmbH
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Lokoregionäre RNA Immuntherapie der Atherothrombose (curAIntervent)
- Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Lehrstuhl für Makromolekulare Chemie)
- reSano GmbH
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH)
Megakaryozyten-Targetierung zur Generierung reparativer Thrombozyten (megATarget)
- Julius-Maximilians-Universität Würzburg - Fakultät für Chemie und Pharmazie - Lehrtuhl für Makromolekulare Chemie
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz - Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH))
Monozyten-Makrophagen-Reprogrammierung zur Verhinderung der Ischämischen Herzinsuffizienz nach Myokardinfarkt (heartATech)
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH), Forschungszentrum für Immuntherapie (FZI))
Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose (biosignATure)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH - Data Science und ihre Anwendungen
- Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Institut für Organismische und Molekulare Evolutionsbiologie – AG Computational Biology and Data Mining)
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Zentrum für Kardiologie, Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention)
Wirt-Mikrobiom-Interaktionen bei Atherothrombose (microbAIome)
- TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gemeinnützige GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH), Institut für Medizinische Mikrobiologie und Hygiene, Zentrum für Kardiologie, Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention)
Im Rahmen der Konzeptionsphase zur Zukunftscluster-Initiative wird die curATime-Gesamtstrategie weiter geschärft und konzeptualisiert. Hierfür wurden visionäre Forschungs- und Entwicklungsprojekte, sogenannte Leuchtturmprojekte, sowie begleitende innovationsfördernde Aktivitäten für die erste Umsetzungsphase im Detail ausgearbeitet. Darüber hinaus wurden bereits während der Konzeptionsphase weitere regionale Partner identifiziert und nachhaltig in das offene Innovationsnetzwerk eingebunden, um die erfolgreiche Entwicklung neuer Innovationsfelder und Schlüsseltechnologien für den Gesundheitsmarkt zu gewährleisten.
Am Ende der Konzeptionsphase stand eine umfassende Strategie zur Umsetzung und Verwertung der curATime-Ziele zur Verfügung. Diese bündelte die vielfältigen Technologie- und Problemlösungskompetenz der Innovationsachse Rhein-Main-Pfalz sowie hochinnovative Diagnostika und Therapeutika für den ungedeckten medizinischen Bedarf der atherothrombose-assoziierten kardiovaskulären Erkrankungen.
Auf einen Blick
- Projektlaufzeit: 01.10.2021 – 31.03.2022
- Zuwendung des Verbundes: 196.066,40 €
- Zuwendungsempfänger: Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz gGmbH (TRON) , Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DKFI)
- Weitere Partner, die die Arbeiten der Konzeptionsphase unterstützen: Johannes Gutenberg-Universität Mainz, BioNTech SE; Sartorius-AI-Lab (SAIL), Roche Diagnostics, Bayer AG, Boehringer Ingelheim, i, Fraunhofer-Institut für Mikrotechnik und Mikrosysteme IMM, MaxPlanck Institut für Polymerforschung, Paul-Ehrlich-Institut; Mainzer Wissenschaftsallianz, Gutenberg Digital Hub, Science and Innovation Alliance Kaiserslautern (SIAK), Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit Rheinland-Pfalz
curATime ist ein wichtiger Baustein für den Biotechnologie-Standort Rheinland-Pfalz und kann einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung der Rhein-Main-Pfalz-Region leisten. Die Nutzung und Weiterentwicklung von Schlüsseltechnologien in Kombination mit exzellenter Grundlagenforschung bietet eine einzigartige Möglichkeit, Innovationen mit nationaler und globaler Leuchtkraft zu schaffen. Im curATime-Fokus steht dabei die Übersetzung akademischer Forschungsergebnisse in die klinische Anwendung. Wie diese Übersetzung effizient umgesetzt werden kann, hat TRON in den vergangenen Jahren erfolgreich bewiesen. Im Rahmen von curATime sollen Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen zur Verbesserung der translationalen, also anwendungsorientierten, Forschungskultur und zur Nachwuchskräfteausbildung geschaffen werden. Das trägt wesentlich dazu bei, den Forschungsstandort Deutschland im internationalen Vergleich konkurrenzfähig zu machen.
curATime zielt auf die gesamte Wertschöpfungskette in der Gesundheitsforschung im Bereich der atherothrombose-bedingten kardiovaskulären Erkrankungen ab. Die Problemlösungskompetenz von curATime umfasst hierbei nicht nur die rein akademische und klinische Expertise, sondern soll auch die Nutzbarmachung von KI- und datengetriebener Gesundheitsforschung in das Clusterkonzept mit aufnehmen und damit das Wertschöpfungspotenzial für diesen Bereich nachhaltig verbessern. curATime forciert diese Vision durch die enge Einbindung von regionalen Universitäten und Forschungsinstituten, die für die stetige Erschließung weiterer Innovationsfelder und der Entwicklung zahlreicher neuer Produkte sorgen werden. Wirtschaftlich kann die erfolgreiche Entwicklung solcher Produkte und Dienstleistungen zur Gründung neuer Start-ups führen.