Das Projekt baut auf dem FAIrPaCT-Konsortium auf, bestehend aus der UMG, dem Universitätsklinikum Gießen und Marburg sowie der TU München. Der gemeinsame Ansatz kombiniert drei der größten Patientenkohorten (KFO5002, KFO325, SFB1321) zu Bauchspeicheldrüsenkrebs in Deutschland. Das ursprüngliche Konsortium hatte zum Ziel, ein Softwaresystem zu entwickeln, das durch föderiertes maschinelles Lernen, die Analyse von klinischen Infos und genetischen Krebs Panel Sequenzierungsdaten von Bauchspeicheldrüsenkrebspatientinnen und -patienten ermöglicht. Bauchspeicheldrüsenkrebs, eine hochaggressive Krebserkrankung, wird bis 2030 voraussichtlich die zweithäufigste Todesursache durch Krebs in der industrialisierten Welt sein. Durch den Einsatz modernster Methoden der föderierten KI wurden erfolgreich robuste Hochleistungs-Modelle trainiert, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Behandlung abzuschätzen. In diesem Folgeprojekt ist das Hauptziel das bestehende Konsortium und die Infrastruktur zu nutzen und die Modelle zu verbessern, indem Multi-Omics-Daten und Histopathologie-Bilder in einen multimodalen Lernansatz einbezogen werden. Zudem wird angestrebt, die Patientenkohorte um Personen aus den Molekularen Tumorboards an verschiedenen Standorten zu erweitern. Diese Erweiterung des FAIrPaCT-Ansatzes ermöglicht die Identifikation entscheidender genetischer sowie auch molekularer und histopathologischer Parameter, welche die Vorhersage von Behandlungsergebnissen erleichtern. Diese Erkenntnisse können wichtige Infos über den Therapieerfolg liefern und die Entwicklung verbesserter Medikamente sowie personalisierter Behandlungsstrategien unterstützen. Um die Ergebnisse in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, einschließlich medizinischer Forscher, biomedizinischer Informatiker, klinischer Praktiker und Patientengemeinschaften, zu verbreiten, werden alle Softwarepakete als Open Source veröffentlicht. Zudem wird eine interaktive Forschungsplattform etabliert, um den Austausch & die Nutzung der resultierenden Modelle zu ermöglichen.