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"Vielen Patienten könnte geholfen werden, wenn sich das Risiko für eine Ruptur besser vorhersagen ließe. Gegenwärtig fehlen uns aber hierfür die Modelle ? und genau dort setzen wir an", sagt Dr. Martin Hofmann, Leiter der Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI). Wertvolle Informationen zur den molekularbiologischen Ursachen von Aneurysmata sowie medizinische Informationen zum Krankheitsverlauf gibt es zwar, doch sie liegen oftmals nur in gering strukturierten, wissenschaftlichen Publikationen vor. "Dieses Wissen muss man finden und zu einem Krankheitsmodell integrieren", beschreibt Hofmann die Herausforderung. Eine Aufgabe, die sich nur mit ausgefeilten Methoden des Text-Minings bewältigen lässt.
Deshalb bringen die Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut SCAI ihre langjährige Expertise auf dem Gebiet der Informationsextraktion in das von der Europäischen Kommission mit 12,6 Millionen Euro geförderte Projekt "Integrated Biomedical Informatics for the Management of Cerebral Aneurysms (@neurIST) ein. Insgesamt 29 öffentliche Forschungseinrichtungen und Unternehmen in zwölf Ländern arbeiten in dem Projekt zusammen. Die Projektleitung liegt bei Forschern der Universität Pompeu Fabra (UPF) in Barcelona.
Am Ende der Forschungsarbeiten steht eine integrierte Informations-Infrastruktur zu Hirn-Aneurysmata, die die Vorhersage und Behandlung entscheidend verbessern soll. Allein durch eine bessere Risiko-Vorhersage für Patienten und die Vermeidung unnötiger Behandlungen könnten jährlich Behandlungskosten von mehreren Milliarden Euro eingespart werden, sind die Forscher überzeugt. Die entwickelte Methodik könnte zudem zur Entwicklung weiterer Krankheitsmodelle zur Risikoabschätzung führen, etwa für Krebserkrankungen.
Michael Krapp | Quelle: Informationsdienst Wissenschaft
Weitere Informationen: www.aneurist.org/
www.scai.fraunhofer.de/bio.html
Weitere Berichte zu: Blutgefäß > Blutungen > Hirn-Aneurysmata > Krankheitsmodell > Text-Mining
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