Wo sich Einzelzellbiologie, maschinelles Lernen und Medizin begegnen.
Vier miteinander verbundene Forschungsschwerpunkte – von der Krebsimmunologie über Einzelzell- und räumliche Omics bis zu KI für klinische Entscheidungen. Zu jedem Schwerpunkt finden Sie ausgewählte Arbeiten, an denen ich mitgewirkt habe.
Abb. 02Zellen in einem gelernten Embedding, verbunden durch einen Nächste-Nachbarn-Graphen
Schwerpunkt01/ 04
Maschinelles Lernen für Einzelzell- und räumliche Omics
Implementierung und systematischer Vergleich von Deep-Learning-Modellen – Graph Neural Networks und Transformer – für Einzelzell- und räumliche Omics, mit Beiträgen zu einem integrierten Zellatlas endodermaler Organoide, zu einem Benchmark der Feature-Selektion für die Integration von Einzelzelldaten und zu einer Studie über RNA außerhalb segmentierter Zellen in der räumlichen Transkriptomik.
Abb. 02Der Weg einer zytotoxischen T-Zelle durch Tumorgewebe zu ihrer Zielzelle
Schwerpunkt02/ 04
Tumorimmunologie und Zelltherapie
Wie zytotoxische T-Zellen sich im Tumor bewegen und dort überleben – von der CAR-T-Zelltherapie solider Tumoren in präklinischen Modellen und der intravitalen Bildgebung von Interaktionen zwischen T-Zellen und myeloischen Zellen bis zu Einzelzell- und räumlichen Karten der Tumormikroumgebung.
Abb. 02Ein Peptid in der HLA-Bindungsgrube mit einer polymorphen Aminosäure
Schwerpunkt03/ 04
Transplantationsimmunologie und hämatologische Neoplasien
Weiterentwicklung einer Pipeline, die Minor-Histokompatibilitätsantigene aus Exom- und Transkriptomdaten von Kohorten nach allogener Stammzelltransplantation vorhersagt, mit mitochondrialem und nukleärem Variant Calling für Chimärismus- und Mosaizismusanalysen.
Abb. 02Eine Patientenakte, Token für Token gelesen, die Aufmerksamkeit auf die zentralen Entitäten gerichtet
Schwerpunkt04/ 04
KI für die klinische Entscheidungsfindung
Untersuchung, wo große Sprachmodelle die onkologische Versorgung unterstützen können – von Therapieempfehlungen für Tumorboard-Fälle bis zu allgemein verständlichen Operationsberichten für Patientinnen und Patienten –, sowie das Lernen gemeinsamer Repräsentationen von Gesundheit über Erkrankungen, Modalitäten und Zeit hinweg.