Der Sonderforschungsbereich (SFB) 1774 „Cardio-Diabetes-Crosstalk“ untersucht die Wechselwirkungen zwischen Stoffwechselstörungen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Menschen mit Typ-2-Diabetes haben ein erhöhtes Risiko für Herzinfarkt, Herzinsuffizienz und weitere kardiovaskuläre Komplikationen. Ziel des Forschungsverbunds ist es, die zugrunde liegenden biologischen Mechanismen besser zu verstehen und neue Ansätze für eine frühzeitigere Risikoerkennung sowie gezieltere Präventions- und Behandlungsstrategien zu entwickeln.

Dem interdisziplinären Forschungsverbund gehören das Universitätsklinikum Düsseldorf (UKD), das Deutsche Diabetes-Zentrum (DDZ), die Eberhard Karls Universität Tübingen, die Universität Münster, die Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und Helmholtz Munich an. Die Projektkoordination liegt beim Universitätsklinikum Düsseldorf.

Das Institut für Medizinische Informatik (IMI) der Universität Münster beteiligt sich mit dem Teilprojekt INF am Aufbau einer zentralen Plattform für Forschungsdatenmanagement und maschinelles Lernen. Die Plattform unterstützt die beteiligten Forschungsprojekte dabei, die im SFB entstehenden vielfältigen Daten strukturiert zu verwalten, miteinander zu verknüpfen und gemeinsam auszuwerten.

Das INF-Teilprojekt entwickelt Methoden des maschinellen Lernens zur Integration und Analyse unterschiedlicher Datentypen, insbesondere aus der Multi-Omics-Forschung. Ziel ist es, mithilfe multimodaler Modelle potenzielle Biomarker für kardiovaskuläre Komplikationen zu identifizieren und Zusammenhänge zwischen Stoffwechselveränderungen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen besser zu verstehen. Die enge Zusammenarbeit mit den Omics-orientierten Forschungsprojekten ermöglicht es, die Datenanalyse an den jeweiligen wissenschaftlichen Fragestellungen auszurichten.

Damit schafft das Teilprojekt INF wichtige digitale und methodische Voraussetzungen, um komplexe Krankheitsmechanismen aufzuklären, die Risikovorhersage zu verbessern und langfristig die Entwicklung präziserer, individualisierter Präventions- und Behandlungsansätze bei Typ-2-Diabetes zu unterstützen.

Kontakt: Lucas Plagwitz

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Förderkennzeichen: SFB 1774/1 2026