Projects

Disease Title Motivation OMICS Datasets Clinical Datasets SOM Datasets
DSHNHL 1999-1 (RICOVER-60 = rituximab plus CHOP in patients over 60)

The goal of the study was to evaluate the therapeutic efficacy of the Monoclonal anti-CD20 Antibody Rituximab and the increase of chemotherapy cycles from 6 to 8.

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DSHNHL 2002-1 (MegaCHOEP Phase III)

The goal of the study was to evaluate the therapeutic efficacy of a high-dose therapy with autologous stem cell therapy.

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Efficacy of Volume Substitution and Insulin Therapy in Severe Sepsis (VISEP Trial)

In critical illness, a significant reduction in mortality was recently achieved by strict glycemic control, however it has to be determined whether this is true and safe for patients with sepsis as well.

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Genetische Statistik und Systembiologie

The group is interested in omic-level studies including the genome, methylome, transcriptome, and metabolome of the general population as well as of various diseases including cardiovascular diseases, pneumonia, sepsis, obesity, and brain cancers. Additionally, we aim at transfering results of biomathematical model simulations into clinical practice e.g. by haematopoietic growth-factor opimization during cytotoxic chemotherapy and optimization of EPO applications in chronic kidney disease.

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German Consortium for Hereditary Breast and Ovarian Cancer

The aim of the GC-HBOC is to improve the cinical care of patients with a family history of breast and ovarian cancer in Germany through a network of specialised university centers providing structured interdisciplinary care. Furthermore, GC-HBOC collects comprehensive data on patients and families in a standardized manner, in order to promote research on hereditary breast and ovarian cancer.

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German Consortium for Hereditary Non-Polyposis Colorectal Cancer

The aim of the GC-HNPCC is to improve the cinical care of patients with Lynch syndrome in Germany through a network of specialised university centers providing structured interdisciplinary care. Furthermore, GC-HNPCC collects comprehensive data on patients and families in a standardized manner, in order to promote research on Lynch syndrome.

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German Glioma Network

The combination of clinical data and moleculargenetic test results is of great value for science with the goal to achieve a better understanding of the molecular principles of brain tumors. This project opens new ways in diagnostics and therapy for neuro-oncology.

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Haematotox calculator

The toxcalclulator was developed to support the decision-making process for special care and prophylaxis of patients with aggressive NHL receiving CHOP-like regimen.

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Leipzig Research Center for Civilization Diseases. Head and Neck Group

The aim of the Head and Neck Group within the Leipzig Research Center for Civilization Diseases (LIFE) is to facilitate improvements in the treatment and care of head and neck cancer patients through insights from molecular studies.

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LIFE Adult Study

<p>Ziel von LIFE ADULT ist es, mehr über Volkskrankheiten, wie z. B. Krebs, Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen herauszufinden. In Deutschland sind viele Menschen von diesen Krankheiten betroffen – und es werden täglich mehr. Alltag und Lebensqualität der Betroffenen, aber auch ihrer Angehörigen, sind oft stark beeinträchtigt. Mit den Forschungen hofft diese epidemiologische Studie Antworten auf verschiedenste Fragen zu erhalten.</p>

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LIFE Child Study 0 0 0
LIFE Hearth Study

<p>Ziel der LIFE-Herzstudie ist die Identifizierung von Biomarkern und molekulargenetischen Faktoren, die in Zusammenhang mit der Entstehung und weiteren Entwicklung von Atherosklerose und Herz­infarkt stehen. Auf dieser Grundlage wird zukünftig eine Entwicklung neuer präventiver und therapeutischer Ansätze erwartet. Als Leipziger Herzstudie wurde das Projekt in Kooperation zwischen dem Institut für Laboratoriumsmedizin und dem Herzzentrum der Universität Leipzig bereits 2006 begonnen, seit 2010 wird das Projekt im Rahmen von LIFE weitergeführt. Bis Ende 2014 wurden insgesamt mehr als 7.000 Patienten in die Studie eingeschlossen. Die Patienten wurden mittels Herzkatheter, Herz- und Gefäßultraschall, EKG sowie weiteren kardiovaskulären Methoden detailliert untersucht und zu ihrer Eigen- und Familienanamnese, ihrem Rauchverhalten und weiteren Aspekten ihres Lebensstiles befragt. Die LIFE-Heart Studie ist die größte deutsche Kohortenstudie mit koronarangiographisch charakterisierten Patienten und erlaubt die Analyse verschiedener Manifestationen der Atherosklerose. Eine weitere Besonderheit dieser Krankheitskohorte besteht in der detaillierten molekulargenetischen und labormedizinischen Charakterisierung der Patienten mittels neuster labortechnischer Analyseverfahren. Mehrere Ergebnisse zu molekulargenetischen Faktoren der Krankheitsentstehung des Krankheitsverlaufs wurden publiziert und haben national und international hohe Beachtung gefunden. Die Kohorte wird in Zusammenarbeit des Herzzentrums (HZL), des Instituts für Labormedizin (ILM) und des Instituts für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE) betreut.</p>

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LIFE- Leipzig Research Center for Civilization Diseases, Leipzig University

LIFE pursues the relevant challenges in medical research, namely to support individual health maintenance from childhood to aged people and to find risks for frequent diseases and new strategies for targeted prevention and therapies.

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MabThera International Trial

The goal of the study was to evaluate the therapeutic efficacy of the Monoclonal anti-CD20 Antibody Rituximab.

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MMML-MYC-SYS

With the knowledge achieved in this project new molecular classifiers will be identified to improve the diagnosis of this disease.

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Natural Language Processing for Clinical Research

Ziel des NLP4CR Projektes ist es, zu prüfen, ob sich verfügbare NLP Techniken eignen, um medizinische Freitexte (Arztbriefe, Befunde) zu verarbeiten und die Rekrutierung von Patienten in klinische Studien zu unterstützen.

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Onto-Med Research Group 0 0 0
oposSOM

This package translates microarray expression data into metadata of reduced dimension. It provides various sample-centered and group-centered visualizations, sample similarity analyses and functional enrichment analyses. The underlying SOM algorithm combines feature clustering, multidimensional scaling and dimension reduction, along with strong visualization capabilities. It enables extraction and description of functional expression modules inherent in the data.

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