Genom & Epigenom
Multi-Omics-Analysen
Ganzheitliche Analyse mehrschichtiger biologischer Daten von Genen bis zu Proteinen.
Gesundheit ist nicht nur auf Ihre DNA-Sequenzen beschränkt. Das Verständnis, wie Gene funktionieren und wie sich Ihre Zellen verhalten, ist entscheidend für die Vorhersage komplexer Krankheitsrisiken.
Multi-Omics-Analysen ermöglichen es uns, verschiedene biologische Datenebenen von der Genetik bis zu Proteinen ganzheitlich zu untersuchen.
Biologische Datenebenen
- Genomik (WGS/SNP Array): Erbliche Veränderungen und Varianten; Grundlage für PRS.
- Epigenomik (Methylierungs-Microarray): Methylierungsänderungen; verwendet für Genregulations-Erkenntnisse und epigenetisches Alter.
- Klinische & Lebensstil-Daten: Biomarker (Lipide, Glukose, CRP), Demografie, Lebensstilfaktoren, die mit genetischem Risiko modelliert werden.
Integrationsarchitektur
- Datenharmonisierung & Feature-Engineering: Konsistenz über Datensätze hinweg; multiple Imputation (MICE KNN); ordnungsgemäße Kodierung/Normalisierung.
- Integration mit maschinellem Lernen: Alle omischen und klinischen Daten speisen KI-Modelle, um das 10–20-jährige Krankheitsrisiko auf individueller Ebene vorherzusagen.
Referenzen
- Steinfeldt, J. et al. (2022). Neural network-based integration of polygenic and clinical information... The Lancet Digital Health, 4(2), e84-e94.