Der DIASyM-Forschungskern wird insbesondere datenunabhängige massenspektrometrische Arbeitsabläufe entwickeln, optimieren und standardisieren, um eine detaillierte Charakterisierung von Patient:innen mit Herzinsuffizienzsyndrom zu ermöglichen. Hochstandardisierte Bioproben aus der MyoVasc-Kohortenstudie und der Gutenberg-Gesundheitsstudie (GHS) werden auf proteomischer, lipidomischer und metabolomischer Ebene analysiert. In Kombination mit einer tiefgreifenden Phänotypisierung dieser Bioproben werden biostatistische und bioinformatische Werkzeuge, etwa KI-Verfahren, maschinelles Lernen und Wissensintegration, eingesetzt, um vielschichtige, umfassende Datensätze zu generieren. Diese in einer integrativen Datenplattform vorliegenden Multi-Omics-Datensätze sind Grundlage für die Charakterisierung weiterer Endotypen der Herzinsuffizienz und zur Identifizierung von diagnostischen und therapeutischen Zielstrukturen. Hochgradig standardisierte Arbeitsabläufe, die alle Schritte von der Probenvorbereitung bis zur Datenauswertung umfassen, werden die Identifizierung von Biomarkern zur Verbesserung der Stratifizierung und der Behandlungsmodalitäten ermöglichen und den Weg zur personalisierten Medizin ebnen.
