Multiple Sklerose (MS) ist eine Autoimmunerkrankung des Zentralnervensystems, an der weltweit mehr als 2 Millionen Menschen leiden. Aufgrund ihrer ausgeprägten Heterogenität, einschließlich klinischer Manifestationen und individuellem Ansprechen auf die Behandlung, ist MS eine typische Erkrankung, bei der eine stärker personalisierte Intervention von großem Nutzen wäre. Unsere Hypothese ist, dass eine umfassende Charakterisierung einer großen Patientenanzahl, die Multi-Layer-Daten (klinisch, molekular, umweltbezogen) integriert, zur Beschleunigung der personalisierten Medizin bei MS beitragen kann. Das Konsortium nutzt eine bereits vorhandene, gut charakterisierte MS-Patienten-Gruppe (> 4.500), um die mit der Krankheitsaktivität verbundenen genetischen und Umweltfaktoren zu bewerten. Eine Untergruppe von 300 Patienten und Patientinnen wird auf molekularer Ebene ausführlich untersucht, indem ein umfassendes "Omics" -Profil zusammen mit Vitamin-D-Messungen durchgeführt wird. Vorhabensziel der geneXplain GmbH ist es, die Daten mit Hilfe von biologischen Netzwerken im Genom-Maßstab zu integrieren, um die molekularen Mechanismen aufzuklären, die der Krankheitsaktivität zugrunde liegen. Das Konsortium entwickelt dann einen prädiktiven Algorithmus für die Krankheitsaktivität auf der Grundlage von Deep-Learning-Modellen. Die Erkenntnisse aus dem vorliegenden Projekt sollten nicht nur die Master-Regulatoren der MS-Heterogenität klären, sondern auch dazu beitragen, den Einsatz der derzeit verfügbaren Medikamente maßgeschneiderter zu gestalten. Dieses stärker personalisierte MS-Management wird es ermöglichen, die Lebensqualität zu verbessern und das Fortschreiten der Behinderung zu verlangsamen, was wiederum die Gesundheitssystemkosten senkt. Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "FindingMS" der Förderinitiative "ERA PerMed". Der Verbund "FindingMS" wird durch eine italienische Arbeitsgruppe koordiniert und hat insgesamt vier Projektpartner.