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Es werden über 1’000 Tumor- und Blutproben analysiert, die longitudinal vor und früh während der Therapie erhoben werden, um Veränderungen im Krankheitsverlauf systematisch zu erfassen. Diese wiederholten Messungen ermöglichen es, Tumor- und Immunprofile über die Zeit hinweg zu verfolgen und frühe Hinweise auf ein unzureichendes Therapieansprechen zu identifizieren. In Kombination mit multimodalen Analysen bilden sie die Grundlage für die Entwicklung dynamischer, individualisierter Risikomodelle und eine frühzeitige Anpassung der Behandlung.

Hochauflösende Einzelzell- und Multi-Omics-Verfahren ermöglichen eine detaillierte Charakterisierung der molekularen Zusammensetzung von Tumoren auf Einzelzellebene. Dabei werden sowohl die räumliche Organisation des Tumorgewebes als auch die Interaktionen zwischen Tumorzellen und dem Immunsystem erfasst. Diese integrierten Analysen liefern die Grundlage, um tumorbiologische Strukturen und funktionelle Zusammenhänge präzise zu verstehen und in prädiktive Modelle zu überführen.

Liquid Biopsies ermöglichen die Analyse zirkulierender Tumor-DNA (ctDNA) aus Blutproben als minimal-invasive Alternative zur Gewebeentnahme. Dadurch können genetische Veränderungen des Tumors sowie das Therapieansprechen kontinuierlich und in kurzer zeitlicher Abfolge überwacht werden. Diese Echtzeit-Informationen liefern wichtige Hinweise auf frühe Resistenzentwicklungen und unterstützen eine zeitnahe Anpassung der Behandlung.

Die hochdimensionale Immunprofilierung ermöglicht eine detaillierte Analyse der Zusammensetzung und Funktion des Immunsystems während der Behandlung. Dabei werden Veränderungen in verschiedenen Immunzellpopulationen sowie deren Aktivierungszustände über die Zeit hinweg erfasst. Diese Informationen tragen dazu bei, die Immunantwort auf die Therapie besser zu verstehen und in die Vorhersage des Behandlungserfolgs zu integrieren.

Zur Integration der unterschiedlichen Datentypen werden quantitative Modelle entwickelt und Methoden des Machine Learning eingesetzt. Diese Ansätze ermöglichen es, komplexe Zusammenhänge zwischen molekularen, zellulären und klinischen Daten systematisch zu erfassen. Auf dieser Grundlage werden individualisierte Vorhersagen zum Therapieansprechen abgeleitet, die eine präzisere und adaptivere Behandlungssteuerung unterstützen.