Computergestützte Pädiatrische Onkologie
Tumorerkrankungen besser verstehen und gezielt behandeln
AG Bockmayr
Prof. Dr. med. Michael Bockmayr und sein Team forschen daran, mit Hilfe bioinformatischer Methoden und Künstlicher Intelligenz (KI) die Diagnose und Behandlung von Krebserkrankungen bei Kindern zu verbessern. Damit jede Erkrankung individuell analysiert und jedes Kind passgenau therapiert werden kann, müssen Experten große und komplexe Datenmengen integriert beurteilen. Gewonnen werden diese aus histopathologischen, molekulargenetischen und bioinformatischen Analysen. Bei deren Bewertung ist KI heute enorm hilfreich, denn mit ihr lassen sich komplexe klinische, feingewebliche und molekulare Daten auswerten. Das Ergebnis: Sehr präzise Angaben zu Krankheit, Biomarkern und zur Prognoseabschätzung. Und dadurch passgenaue Behandlungen für krebskranke Kinder.
Nach einem Doppelstudium der Humanmedizin und Mathematik in Berlin und Cambridge wurde Michael Bockmayr 2017 an der Charité – Universitätsmedizin Berlin mit einem bioinformatischen Thema zum Doktor der Medizin promoviert. Anschließend begann er seine ärztliche Tätigkeit an der Klinik für Pädiatrische Hämatologie und Onkologie am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf. Die Facharztausbildung schloss er 2023 ab. Parallel dazu forschte er an Themen der Bioinformatik und Künstlichen Intelligenz mit einem Schwerpunkt auf Anwendungen in der pädiatrischen Hämatologie und Onkologie. Hierbei wurde er unter anderem durch ein Clinician-Scientist-Stipendium des Mildred-Scheel-Nachwuchszentrums Hamburg unterstützt. Es folgte 2023 der Ruf auf eine Juniorprofessur für medizinische Bioinformatik und Künstliche Intelligenz in der pädiatrischen Hämatologie und Onkologie verbunden mit dem Aufbau einer eigenen Arbeitsgruppe, welche seit Beginn 2025 auch am Forschungsinstitut Kinderkrebs-Zentrum Hamburg angesiedelt ist. Neben seiner wissenschaftlichen Tätigkeit ist Michael Bockmayr weiterhin klinisch in der Kinderonkologie tätig.
Deutsche Krebshilfe
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Erich und Gertrud Roggenbuck-Stiftung
[1] M. Körner, M. Spohn, U. Schüller, M. Bockmayr Transcriptomics-based characterization of the immuno-stromal microenvironment in pediatric low-grade glioma OncoImmunology 2024 Aug 9;13(1):2386789. https://doi.org/10.1080/2162402X.2024.2386789
[2] L. Pohl, M. Leitheiser, D. Obrecht, L. Schweizer, A. Wefers, A. Eckhardt, M. Raffeld, D. Sturm, K. Pajtler, S. Rutkowski, K. Fukuoka, K. Ichimura, M. Bockmayr*, U. Schüller* Molecular characteristics and improved survival prediction in a cohort of 2023 ependymomas Acta Neuropathol. 2024 Jan 24;147(1):24. https://doi.org/10.1007/s00401-023-02674-x
[3] M. Bockmayr, K. Harnisch, L. Pohl, L. Schweizer, T. Mohme, M. Körner, M. Alawi, A. Suwala, M. Dorostkar, C. Monoranu, M. Hasselblatt, A. Wefers, D. Capper, J. Hench, S. Frank, T. Richardson, I. Tran, E. Liu, M. Snuderl, L. Engertsberger, M. Benesch, A. von Deimling, D. Obrecht, M. Mynarek, S. Rutkowski, M. Glatzel, J. Neumann, U. Schüller Comprehensive profiling of myxopapillary ependymomas identifies a distinct molecular subtype with relapsing disease Neuro Oncol. 2022 Oct 3;24(10):1689-1699. https://doi.org/10.1093/neuonc/noac088
[4] S. Safaei, M. Mohme, J. Niesen, U. Schüller*, M. Bockmayr* DIMEimmune: Robust estimation of infiltrating lymphocytes in CNS tumors from DNA methylation profiles
OncoImmunology. 2021 Jun;10(1):1932365 https://doi.org/10.1080/2162402X.2021.1932365
[5] A. Binder*, M. Bockmayr*, M. Hägele, S. Wienert, D. Heim, K. Hellweg, M. Ishii, A. Stenzinger, A. Hocke, C. Denkert, K.-R. Müller*, F. Klauschen* Morphological and molecular breast cancer profiling through explainable machine learning Nat Mach Intell. 2021 Mar;3(4):355-366. https://doi.org/10.1038/s42256-021-00303-4
[6] P. Jurmeister*, M. Bockmayr*, P. Seegerer, T. Bockmayr, D. Treue, G. Montavon, C. Vollbrecht, A. Arnold, D. Teichmann, K. Bressem, U. Schüller, M. von Laffert, K.R. Müller, D. Capper*, F. Klauschen*: Machine learning analysis of DNA methylation profiles distinguishes primary lung squamous cell carcinomas from head and neck metastases Sci Transl Med. 2019 Sep 11;11(509). https://dx.doi.org/10.1126/scitranslmed.aaw8513
(* = gemeinsame Erst/Letztautoren)
Informationen folgen
