Klinische Bioinformatik
Fokus
Die Forschungsgruppe „Klinische Bioinformatik“ entwickelt computergestützte und statistische Methoden zur Untersuchung der molekularen Mechanismen, die Infektionskrankheiten, Immunreaktionen und dem biologischen Alterungsprozess zugrunde liegen. Im Mittelpunkt unserer Forschung stehen die epigenetische Regulation, insbesondere die DNA-Methylierung, und deren Rolle bei der Anfälligkeit für Krankheiten, bei Impfstoffreaktionen, beim gesunden Altern und bei Multimorbidität. Durch die Integration von Multi-Omics-Daten auf Populationsebene, darunter Epigenomik, Transkriptomik und klinische Daten, identifizieren wir molekulare Biomarker und entwickeln Vorhersagemodelle für das Krankheitsrisiko, die Früherkennung und die Patientenstratifizierung. Unser Ziel ist es letztendlich, die Präzisionsmedizin durch eine verbesserte molekulare Charakterisierung von Einzelpersonen und Patientengruppen voranzubringen.
Fokus
Die Forschungsgruppe „Klinische Bioinformatik“ entwickelt computergestützte und statistische Methoden zur Untersuchung der molekularen Mechanismen, die Infektionskrankheiten, Immunreaktionen und dem biologischen Alterungsprozess zugrunde liegen. Im Mittelpunkt unserer Forschung stehen die epigenetische Regulation, insbesondere die DNA-Methylierung, und deren Rolle bei der Anfälligkeit für Krankheiten, bei Impfstoffreaktionen, beim gesunden Altern und bei Multimorbidität. Durch die Integration von Multi-Omics-Daten auf Populationsebene, darunter Epigenomik, Transkriptomik und klinische Daten, identifizieren wir molekulare Biomarker und entwickeln Vorhersagemodelle für das Krankheitsrisiko, die Früherkennung und die Patientenstratifizierung. Unser Ziel ist es letztendlich, die Präzisionsmedizin durch eine verbesserte molekulare Charakterisierung von Einzelpersonen und Patientengruppen voranzubringen.
Stärkung der Präzisionsmedizin durch datengesteuerte Erkenntnisse und computergestützte Innovationen
Prof. Dr. Cheng-Jian Xu ist Professor für Klinische Bioinformatik am CiiM und an der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH). Im Mittelpunkt seiner Forschung steht die Frage, wie genetische, epigenetische und umweltbedingte Faktoren Immunreaktionen, Infektionskrankheiten und den biologischen Alterungsprozess beeinflussen.
Durch die Integration von Multi-Omics-, klinischen und Bevölkerungsdaten entwickelt seine Forschungsgruppe computergestützte Ansätze zur Identifizierung von Biomarkern, zur Vorhersage von Krankheitsrisiken und zur Förderung der Präzisionsmedizin. Im Rahmen interdisziplinärer Kooperationen strebt er an, datengestützte Erkenntnisse in verbesserte Strategien zur Prävention, Diagnose und Behandlung von Krankheiten umzusetzen.
Projekte
Immunalterung: Molekulare Determinanten und klinische Folgen
Das Altern geht mit tiefgreifenden Veränderungen des Immunsystems einher, die zu einer erhöhten Anfälligkeit für Infektionen, chronische Entzündungen und altersbedingte Erkrankungen beitragen. Die molekularen Mechanismen, die der Immunalterung zugrunde liegen, sowie deren Auswirkungen auf die Gesundheit sind jedoch noch nicht vollständig geklärt.
Dieses Projekt untersucht die genetischen, epigenetischen und umweltbedingten Faktoren, die die Immunalterung vorantreiben, durch die Integration breit angelegter Multi-Omics-, klinischer und bevölkerungsbasierter Daten. Mithilfe modernster computergestützter Verfahren und Ansätze der künstlichen Intelligenz untersuchen wir, wie altersbedingte molekulare Veränderungen die Immunfunktion, das biologische Alter und Multimorbidität beeinflussen. Unser Ziel ist es, Biomarker und Vorhersagemodelle zu identifizieren, die eine frühzeitige Risikobewertung und Strategien der Präzisionsmedizin für gesundes Altern unterstützen.
Ausgewählte Publikationen
- Liu Z, et al., Xu C-J, Netea MG. Interferon-related inflammaging links epigenetic age acceleration to multimorbidity. Cell Genomics 6, 101218 (2026).
- Oltmanns C, et al., Xu C-J*, Cornberg M*. Reverse inflammaging: Long-term effects of HCV cure on biological age. Journal of Hepatology 78, 90–98 (2023).
Förderung: Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK), Sprunginnovationsfonds
Risikobewertung: KI-gestützte Vorhersage der Anfälligkeit für Krankheiten und gesundheitlicher Folgen
Komplexe Erkrankungen entstehen durch Wechselwirkungen zwischen genetischen, epigenetischen, umweltbedingten und lebensstilbezogenen Faktoren. Fortschritte in den Multi-Omics-Technologien bieten beispiellose Möglichkeiten, diese Wechselwirkungen zu charakterisieren und die Vorhersage von Erkrankungen zu verbessern.
Im Rahmen dieses Projekts werden Ansätze der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt, um umfangreiche Multi-Omics-, klinische und Umweltdaten zu integrieren. Durch die Nutzung genomischer, epigenomischer, transkriptomischer und anderer molekularer Profile identifizieren wir Biomarker und entwickeln Vorhersagemodelle für die Anfälligkeit für Krankheiten, für Impfstoffreaktionen und für klinische Ergebnisse. Unser Ziel ist es, eine frühzeitige Risikobewertung, Patientenstratifizierung sowie personalisierte Präventions- und Behandlungsstrategien zu ermöglichen.
Ausgewählte Publikationen
- Qi C, et al., Xu C-J. Long-term DNA methylation changes mediate heterologous cytokine responses after BCG vaccination. Genome Biology (2025).
- van Breugel M, et al., Xu C-J. Nasal DNA methylation at three CpG sites predicts childhood allergic disease.Nature Communications 13, 7415 (2022).
Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Ausgewählte Publikationen
1. Liu Z, et al., Xu C-J, Netea MG. Interferon-related inflammaging links epigenetic age acceleration to multimorbidity. Cell Genomics 6, 101218 (2026).
2. Qi C, et al., Xu C-J. Long-term DNA methylation changes mediate heterologous cytokine responses after BCG vaccination. Genome Biology (2025).
3. Gupta MK, et al., Xu C-J. DNA methylation landscapes of HIV controllers: an epigenome-wide association study. EBioMedicine (2025).
4. Oltmanns C, et al., Xu C-J*, Cornberg M*. Reverse inflammaging: Long-term effects of HCV cure on biological age. Journal of Hepatology 78, 90–98 (2023).
5. van Breugel M, et al., Xu C-J. Nasal DNA methylation at three CpG sites predicts childhood allergic disease. Nature Communications 13, 7415 (2022).
Eine vollständige Liste der Publikationen von Cheng-Jian Xu finden Sie bei Google Scholar.
Newsroom
