Data Science, die Gewinnung wesentlicher Erkenntnisse aus Daten, hat einen festen Platz an der Spitze wissenschaftlicher Forschung auf dem Feld der Gesundheits- und Biowissenschaften eingenommen. Maschinellem Lernen und Tiefem Lernen wird eine bahnbrechende Rolle als Schlüsseltechnologien prognostiziert, was Data Science in translationaler Forschung und individualisierten medizinischen Anwendungen betrifft.
Zur Zeit bindet der übergreifende Fokus 15 unterschiedliche Arbeitsgruppen quer durch die verschiedenen Forschungsbereiche des MDC ein. Folgende sind die wissenschaftlichen Schwerpunkte:
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Gemeinsam mit Charité-Forscher*innen am Berliner Institut für Gesundheitsforschung (BIH) verfolgt die Berliner Langzeitbeobachtung kardiovaskulärer Ereignisse (Berlin Longterm Observation of Vascular Events Study - BeLOVE) ca. 10.000 Proband*innen mit einer kardiovaskulären Grunderkrankung oder einer wichtigen Vorstufe von Typ-2-Diabetes. BeLOVE ermöglicht die direkte Beobachtung von Krankheitskomorbiditäten, die Untersuchung von Mechanismen und differenziellen Risikofaktoren sowie Determinanten der Behandlungseffizienz.
Das MDC beherbergt ein Studienzentrum für die Nationale Kohorte (NaKO), das den Gesundheitsverlauf auf Bevölkerungsebene über längere Zeiträume verfolgt.
LifeTime, ein neues gesamteuropäisches Konsortium von mehr als 90 führenden Forschungseinrichtungen, das von über 70 Unternehmen unterstützt wird, hat sich zum Ziel gesetzt, die Gesundheitsversorgung zu revolutionieren, indem es menschliche Zellen während der Krankheit kartiert, versteht und gezielt anspricht. Ein ganzes Arbeitspaket konzentriert sich auf "Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning". Die Initiative wird gemeinsam von Nikolaus Rajewsky vom MDC und Geneviève Almouzni vom Institut Curie koordiniert.
Das Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen (BZML) strebt den systematischen und nachhaltigen Ausbau der interdisziplinären Forschung zum maschinellen Lernen an, sowohl in bewährten Forschungskonstellationen als auch bei neuen, hochaktuellen und noch nicht gemeinsam erforschten wissenschaftlichen Zielen.
Das 'Deutsche Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur - de.NBI' ist eine vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte nationale, akademische und gemeinnützige Infrastruktur, die Anwender*innen in der lebenswissenschaftlichen Forschung und Biomedizin in Deutschland und Europa bioinformatische Dienstleistungen anbietet. Die Partner organisieren Schulungen, Kurse und Sommerschulen zu Werkzeugen, Standards und Compute Services des de.NBI, um Forscher*innen bei der effektiveren Nutzung ihrer Daten zu unterstützen.
Die Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) Studie ist eine internationale Zusammenarbeit zur Identifizierung gemeinsamer Mutationsmuster in mehr als 2.800 Krebs-Ganzgenomen des Internationalen Krebsgenomkonsortiums. Die Arbeitsgruppe von Roland Schwarz ist Teil der PCAWG Working Group 3 (Interaction of Genome and Transcriptome). Sie ist verantwortlich für die Durchführung von allelspezifischen Expressionsanalysen, um den Einfluss der somatischen genetischen Variation auf die Genexpression in diesen 2800 Tumoren zu verstehen.
MDC faculty contribute to the following Data Science doctoral education programs, either as coordinators (HEIBRiDS, Regulatory Genome) or as partners (CompCancer):
The MDC is one of the six Helmholtz Centers that have joined forces with the Einstein Center Digital Future to create a new PhD program in data science. Established in 2018, the Helmholtz Einstein International Berlin Research School in Data Science (HEIBRiDS) is an interdisciplinary school that trains young scientists in Data Science applications within a broad range of natural science domains, spanning from Earth & Environment, Astronomy, Space & Planetary Research to Geosciences, Materials & Energy and Molecular Medicine.
CompCancer is a PhD programme (DFG funded research training group) that focusses on computational aspects of cancer research. The goal of CompCancer is to develop and apply computational methods on relevant questions of current cancer research and thereby train the next generation of computational oncologists.
In an alliance between Berlin institutions (led by Humboldt University) and Duke University, the DFG-funded international research training group Dissecting and Reengineering the Regulatory Genome aims to teach the next generation of researchers a quantitative understanding of genome function and gene regulation within the context of biological systems.
In addition to the above PhD Programs, Data Science group leaders participate in the MDC Graduate Program, which runs PhD Recruitment rounds twice a year.
MDC faculty contribute to the following MSc Programs of partner Universities:
The Master Program Data Science is a new program offered by the Department of Mathematics and Computer Science of the Free University of Berlin. It is aimed at students who wish to specialize in the processing and analysis of large amounts of data.
Employing adequate training in the various sub-disciplines, this program provides the required knowledge for students to be able to judge mathematical methods and models, to recognize relevant biological questions, and to correctly interpret the results of the models in a biological context.
The Master Program in Biophysics of the Humboldt University in Berlin offers research-based teaching in the interdisciplinary field of experimental and theoretical biophysics.