Patienten mit chronisch-entzündlichen Hauterkrankungen wie Neurodermitis und Psoriasis entwickeln häufig autoimmun-vermittelte Komorbiditäten. Um die zugrundeliegenden pathophysiologischen und moleularen Mechanismen zu verstehen, wird die Nachwuchsgruppe einen systemmedizinischen Ansatz verwenden, um verschiedene Omics-Daten sowie klinische Informationen und biologisches Wissen mithilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens in mathematischen Modellen zu integrieren. Diese Modelle sollen eine Stratifizierung der Patienten anhand ihres Komorbidität-Zustands sowie die Identifizierung von relevanten Molekülen, Pathways und Netzwerken ermöglichen.