GRK 2624:  Biostatistische Methoden für hochdimensionale Daten in der Toxikologie

• Fachliche Zuordnung: Medizin
• Förderung: Förderung seit 2021
• Webseite: Zur Homepage
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 427806116

Ziel des Graduiertenkollegs ist die Entwicklung und Anwendung biostatistischer Methoden für die Analyse hochdimensionaler Daten zur Modellbildung und Risikobewertung in der Toxikologie. Promovierende erwerben Kenntnisse in Toxikologie und die Fähigkeit, statistische Methoden für Fragestellungen in pharmakologischer und Umwelt-Toxikologie zu entwickeln und einzusetzen. In der Toxikologie werden innovative statistische Methoden benötigt, um die stetig wachsende, heterogene, molekulare Datenflut optimal für eine adäquate Modellbildung und eine verbesserte Risikoprognose zu nutzen. Dabei müssen neben üblichen eindimensionalen Dosis-Wirkungsmodellen komplexere Modelle entwickelt werden. Hochdimensionale Omics-Daten gehen einerseits als Interaktionsfaktor der toxikologischen Exposition und andererseits als Zielgröße in die Modellierung ein.Die drei Themengebiete sind Regression, Prädiktion und Integration. Zur Modellierung von Gesundheitsindikatoren werden moderne Regressionsverfahren entwickelt, bei denen der genetische Einfluss auf den Zusammenhang zwischen toxikologischer Exposition und Gesundheit untersucht wird, wobei Verfahren mit hochdimensionalen Prädiktoren für Gen-Expositions-Interaktionen verwendet werden. Die Schätzung der minimal-effektiven Dosis einer Substanz wird durch die Auswahl und Kombination genetischer Marker mit Methoden des statistischen Lernens verbessert, und es werden gleichzeitig verschiedene Dosen und Expositionszeiten modelliert. Eine geeignete Datenintegration durch die Kombination verschiedener molekularer Datenquellen und zusätzlichen biologischen Wissens ermöglicht darüber hinaus informativere toxikologische Risikovorhersagen und bessere Unterscheidungen toxikologischer Wirkungen.Promovierende und Postdoktorand/-innen erhalten ein hervorragendes Qualifikationsprofil, basierend auf wissenschaftlicher Weiterbildung in Biostatistik, Toxikologie und der Analyse hochdimensionaler molekularer Daten sowie auf Kursen zu fachlicher und überfachlicher Kompetenz. Promovierende werden kooperativ von Wissenschaftler/-innen aus Statistik und Toxikologie betreut und profitieren von deren Expertise in ihren Fachgebieten und von etablierten Kooperationen. Die wissenschaftliche Zusammenarbeit und Vernetzung werden durch ein regelmäßig stattfindendes Seminar, auch mit Vorträgen internationaler Gastwissenschaftler/-innen, unterstützt, und die internationale Sichtbarkeit wird durch Konferenzteilnahmen und die Mitgestaltung von Workshops gestärkt.

• DFG-Verfahren: Graduiertenkollegs
• Antragstellende Institution: Technische Universität Dortmund
• Beteiligte Institution: Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf; Leibniz-Institut für Arbeitsforschung an der TU Dortmund; IUF - Leibniz-Institut für umweltmedizinische Forschung gGmbH
• Sprecher: Professor Dr. Jörg Rahnenführer
• beteiligte Wissenschaftlerinnen / beteiligte Wissenschaftler: Dr. Cristina Cadenas; Professor Dr. Andreas Groll; Professor Dr. Jan G. Hengstler; Professorin Dr. Katja Ickstadt; Professor Dr. Jean Krutmann; Professorin Dr. Kathrin Möllenhoff, seit 10/2022; Privatdozentin Dr. Tamara Schikowski; Professorin Dr. Kirsten Schorning; Professor Dr. Holger Schwender