Krebs ist eines der dringlichsten Gesundheitsprobleme und die zweithäufigste Todesursache bei Kindern. Die Krebsbehandlung ist toxisch für das Kind. Zwei Drittel der Überlebenden leiden unter Langzeitnebenwirkungen, die ihr Leben beeinträchtigen (z.B. kognitive Beeinträchtigungen, sekundäre Krebserkrankungen, Unfruchtbarkeit). Die häufigste Krebserkrankung bei Kindern ist die akute lymphoblastische Leukämie (ALL). Bestimmte Chromosomenveränderungen, die schon vor der Geburt auftreten, führen zu einer Vorstufe der ALL und stellen einen Risikofaktor für das Kind dar, im Alter von 2 bis 5 Jahren an ALL zu erkranken. Da die ALL durch eine Kombination aus Umweltfaktoren und einem dysregulierten Immunsystem ausgelöst wird, ist sie im Prinzip eine vermeidbare Krankheit. Allerdings fehlen Technologien für eine klinisch anwendbare, kosteneffiziente, risikoadaptierte Früherkennung. Das Ziel von "EDI-4-ALL" ist es, Hochdurchsatz-Methoden für die Erkennung von prädisponierten Neugeborenen zu entwickeln und in Nabelschnurblut-Screenings zu testen, um Risikofaktoren zu charakterisieren und Präventionsstrategien zu entwickeln. Dazu werden Synergien zwischen epidemiologischen, klinischen, genetischen, zellbiologischen und Omics-Analysen entwickelt, Hypothesen in vivo und in Modellierungsstudien getestet und künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Mittels KI wird auch getestet, ob eine genetische Prädisposition anhand der Zusammensetzung des Darm-Mikrobioms erkennbar ist und einen nicht-invasiven Test mit Implikationen für eine potenzielle Modulierbarkeit des individuellen Leukämierisikos darstellt. In Modul 2 werden Konzepte für die Umsetzung der entwickelten Risikoscores und Instrumente in der medizinischen Diagnostik entwickelt und in einer prospektiven Studie validiert. Am Standort CUB wird das Ziel verfolgt, einen verlässlichen, hoch-spezifischen und -sensitiven Assay für den Nachweis von präleukämischen Stammzellen auf Einzelzell-Niveau in Nabelschnurblut zu entwickeln.