Das Hauptziel von TP2 besteht in der Entwicklung einer selbstlernenden Software, die eine standardisierte Identifizierung, Priorisierung und den Abgleich von Zielgenen für Arzneimittel auf Basis somatischer Mutationsdaten ermöglicht. Dazu wird ein existierender Krebs-Datensatz genutzt werden. Ein besonderer Fokus liegt hier auf Krebserkrankungen bei Kindern als Trainingsdatensatz. In TP4 sollen vorhandene Werkzeuge validiert und für die personalisierte Medizin weiterentwickelt werden, die eine umfassende Klassifizierung bekannter oder neuer, mit Krebs assoziierter Infektionserreger aus DNA- oder RNA-Sequenzierungsdaten ermöglichen. Es wird eine enge Zusammenarbeit mit einem Projekt zur individuellen Behandlung von Rückfällen bei Krebs im Kindesalter angestrebt. In diesem Zusammenhang soll die Anwendung der neuen standardisierten bioinformatischen Methoden in einer klinischen Fragestellung gezeigt werden. Ein weiteres Ziel von TP2 ist die Untersuchung existierender Sequenzdatensätze auf die Anwendbarkeit für die Identifizierung neuer Zielgene für Arzneimittel (mit TP3). Als Ergebnis wird ein bioinformatisches Werkzeug für die Anwendung in der Wissenschaft bzw. in der Klinik zur Verfügung stehen, das eine rationale Entscheidungshilfe für die individualisierte Onkologie auf Basis von Hochdurchsatz-Sequenzierungsdaten liefern kann. TP4: Es ist bekannt, dass pathogene Viren und/oder Bakterien spezifische Signalwege aktivieren, die eine entscheidende Rolle in der Tumorentstehung spielen. Da diese Signalwege potenzielle Ziele für molekulare Therapien sind, ist das Wissen um die Pathogene eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung individualisierter Therapien.