Dieses Projekt zielt darauf ab, vorhandene Daten aus Medikamententests an Pankreaskrebs-Zelllinien zu analysieren, um personalisierte Behandlungsstrategien für Patientinnen und Patienten zu identifizieren. Mithilfe fortschrittlicher bioinformatischer Werkzeuge, insbesondere des zuvor entwickelten Molekulare Tumorboards (MTB)-Reporting-Frameworks, sollen die aktuellen Fähigkeiten erweitert werden, um die Daten zur Medikamentenwirkung basierend auf umfangreichen Medikamententests zu analysieren und diese Erkenntnisse in die Berichte des MTB zu integrieren. Ziel ist es, Subtypen mit spezifischen Behandlungsmöglichkeiten zu definieren und das Framework zur Interpretation von Biomarkern weiter auszubauen, was Wissenschaftlern und Ärzten hilft, die Auswirkungen genetischer Variationen auf Krebs zu verstehen und die effektivsten Behandlungsoptionen für einzelne Patientinnen und Patienten zu identifizieren. Dieses Tool hat eine modulare Architektur, um offen für weitere Erweiterungen durch neue Methoden oder Biomarker zu sein. Pankreaskrebs ist schwer zu behandeln, daher sind präzise Vorhersagen zur Wirksamkeit von Medikamenten entscheidend. Das bestehende MTB-Reporting-Framework wird erweitert, um Daten aus Medikamententests zu analysieren, was das Testen der Reaktion von Krebszellen auf eine Vielzahl von Medikamenten umfasst.