e:Med

hat zum Ziel, die systemorientierte Erforschung von Krankheiten durch die Verbindung von Lebens- und Informationswissenschaften voranzutreiben und ein Netzwerk der Systemmedizin in Deutschland zu etablieren.

e:Med

hat zum Ziel, die systemorientierte Erforschung von Krankheiten durch die Verbindung von Lebens- und Informationswissenschaften voranzutreiben und ein Netzwerk der Systemmedizin in Deutschland zu etablieren.

e:Med

hat zum Ziel, die systemorientierte Erforschung von Krankheiten durch die Verbindung von Lebens- und Informationswissenschaften voranzutreiben und ein Netzwerk der Systemmedizin in Deutschland zu etablieren.

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hat zum Ziel, die systemorientierte Erforschung von Krankheiten durch die Verbindung von Lebens- und Informationswissenschaften voranzutreiben und ein Netzwerk der Systemmedizin in Deutschland zu etablieren.

Ein Netzwerk der Systemmedizin

e:Med hat zum Ziel, die Systemmedizin in Deutschland zu etablieren. Um verbesserte Prävention, umfassendere Diagnostik und individuell angepasste Therapieschemata in der individualisierten Medizin zu ermöglichen, forciert e:Med die systemorientierte Erforschung von Krankheiten. Es bringt exzellente Wissenschaftler mit molekulargenetischer, klinischer, mathematischer und informatischer Expertise zusammen mit dem Ziel, die Forschungserfolge rasch den Patienten zugutekommen zu lassen. Dabei spielt besonders die elektronische Prozessierung (e:Med), also die computergestützte Archivierung, Analyse und Integration der Daten eine wichtige Rolle. Das deutschlandweite Forschungs- und Förderkonzept wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) seit Mitte 2014 gefördert.

events

e:Med Summer School COME

In der Zeit vom 01.04. – 05.04.2019 richtete das Universitäre Herzzentrum Hamburg die durch das BMBF geförderte Summer School COME aus.
19 Doktoranden und Postdoktoranden aus den Bereichen Medizin, Biologie, Bioinformatik, Statistik und Gesundheitswissenschaften waren für die Summer School aus ganz Europa angereist, und arbeiteten insgesamt 5 Tage interdisziplinär zum Thema Systemmedizin unter der Leitung von Prof. Dr. Tanja Zeller.

e:Med

e:Med Kick-off Meeting 2020 in Bonn

Die Anmeldung zum 6th e:Med meeting on Systems Medicine ist nun freigeschaltet. Die Konferenz findet von 9. – 10. März 2020 am Biomedizinischen Zentrum in Bonn statt. Abstracts können bis zum 4. November eingereicht werden.

Zur Meeting-Webseite

e:Med bei der Kinderuni Heidelberg

Den eigenen Namen in DNA-Code übertragen und daraus ein Perlenarmband basteln oder eine DNA-Helix aus Papier falten konnten Besucher der Kinderuni in Heidelberg vom 18.  – 21. März am Stand der e:Med Geschäftsstelle. Täglich besuchten etwa 280 Schüler mit Ihren Lehrern die Kinderuni. Die Armband-Bastler lernten die Geheimnisse der DNA, das Grundprinzip des genetischen Codes und die Paarungsregeln für DNA-Basen – Wissenschaft zum Anfassen. Die Frage eines Schülers, ob die Vorlage der Basen-Sequenz für die DNA zum Falten „von einem Schlauen“ stammt, blieb jedoch unbeantwortet…

Webseite der Kinderuni Heidelberg

Summer Schools

e:Med Summer Schools 2019 - jetzt online

Die Bewerbungen für die e:Med Summer Schools laufen. Die ersten Deadlines sind bereits im Januar 2019. Weitere Infos über die verschiedenen Angebote gibt es hier.

zu den Summer Schools

Highlights

Demonstratoren

Die optimale Dosis simulieren

Für Blutkrebs-Patienten mit chronischer myeloischer Leukämie (CML) gibt es zielgerichtete Therapien. Jedoch müssen die meisten Patienten diese starken Medikamente lebenslang einnehmen. Die Dosis zu reduzieren und für jeden Patienten anzupassen, ist das Ziel einer neuen mathematischen Modellierung, entwickelt von Dresdener Systemmedizinern.

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Konsortien & Juniorverbünde

Neuroblastom: Mechanistische Klassifizierung ermöglicht Prognose

Der Krankheitsverlauf beim Neuroblastom kann sehr variabel sein. Was die molekularen Ursachen dafür sind, haben e:Med Wissenschaftler in einer großen Studie untersucht. Dabei haben Sie drei verschiedene Risikoklassen ermittelt, wobei besonders Telomer-Verlängerungsmechanismen eine entscheidende Rolle spielen. Die Ergebnisse der Studie sind jetzt in „Science“ erschienen.

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e:Med

Meist zitierte Wissenschaftler

Besondere Auszeichnung für die Systemmedizin: 18 e:Med Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sind unter den weltweit meist zitierten Wissenschaftlern beim diesjährigen Clarivate Ranking gelistet.

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e:Med

Tag der personalisierten Medizin

Der „Tag der personalisierten Medizin“ in Berlin war ein voller Erfolg! 400 Schüler, Studenten, Wissenschaftler und interessierte Bürger sind in die Urania gekommen und haben sich in Vorträgen und interaktiven Experimenten über die aktuelle Forschung der personalisierten Medizin informiert.

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DEmonstratoren

Diabetes-Medikament gegen die Parkinson-Krankheit

Bei einigen Patienten, die an einer bestimmten Art von Parkinson leiden, könnte ein Diabetes-Medikament helfen, das Fortschreiten der Krankheit zu stoppen. e:Med Wissenschaftler um Julia Fitzgerald vom Hertie-Instiut untersuchen diesen neuen Ansatz.

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Nachwuchsgruppen

Auf dem Weg zur personalisierten Blutkrebstherapie

Ob eine Therapie bei Blutkrebs anspricht, ist vorher oft nicht absehbar. Die passende Therapie zu identifizieren und somit Patienten effektiver helfen zu können, ist das Ziel von einer Gruppe junger e:Med Wissenschaftler aus Heidelberg.

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Konsortien

Vererbte Depression

In einer groß angelegten Studie haben Wissenschaftler insgesamt 30 neue Genloci entdeckt, die mit schwerer Depression assoziiert sind. Weitere 14 bereits bekannte Genorte wurden in dieser großen Kohorte bestätigt. e:Med Forscher aus Bonn und Mannheim waren an dem Projekt beteiligt, dass jetzt in Nature Genetics veröffentlicht wurde.

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Konsortien

Frühe Anzeichen und Krankheitsdynamik der Alkoholsucht

e:Med-Forscher des SysMedAlcoholism-Konsortiums und ihre Kooperationspartner an der Universität Tokio fanden mittels eines neuen computationalen Ansatzes erstmals heraus, dass den Übergängen in ein süchtig machendes Trinkverhalten prädiktive "Frühwarnsignale" vorausgehen. Der analytische Ansatz für aufwändige Längsschnittdaten hat das Potential, im Gesundheitszustand den Krankheitsbeginn und Veränderungen in verschiedenen Krankheitsstadien vorherzusagen.

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