Obwohl Metastasierung die Todesursache für die meisten Krebspatientinnen und -patienten darstellt, ist unser Verständnis davon sehr unvollständig. DECIPHER-M setzt hier mit einem einzigartigen Ansatz an, bei dem eine neue Form der künstlichen Intelligenz (KI) – die sogenannten multimodalen Foundation-Modelle – zum Einsatz kommt. In diesem Projekt werden diese Modelle eingesetzt, um ein breites Spektrum von Daten, wie radiologische Bilder, pathologische Berichte und genetische Informationen eines Patienten zusammen zu analysieren. Dadurch werden grundlegende Fragen zur Metastasierung beantwortet, z. B. die Mechanismen ihres Auftretens, das Potenzial zur Vorhersage, wer sie wo entwickeln könnte, und welche Art von Behandlung für verschiedene Patienten am wirksamsten sein könnte. Darüber hinaus wird DECIPHER-M die methodischen Grundlagen für praktische Instrumente entwickeln, die auf einzelne Patientinnen und Patienten angewendet werden können, um Screening und Behandlung in Fällen mit hohem Metastasierungsrisiko anzupassen. Konkret zielen diese Werkzeuge darauf ab, die wirksamste Behandlung für einzelne Patienten mit metastasierender Erkrankung vorherzusagen, damit diese Patientinnen und Patienten effektiver behandelt werden können. Die derzeit gängige Forschungspraxis vernachlässigt häufig rigorose und angemessene Validierung von Modellen zugunsten der Entwicklung neuer Methoden. Daher fokussiert sich das DKFZ auf die konkrete und systematische Validierung der in DECIPHER-M entwickelten Foundation-Modelle, um einen sicheren Einsatz in der klinischen Praxis zu gewährleisten, neue biologische Erkenntnisse zu gewinnen und potenzielle Ansatzpunkte für gezielte Behandlungen zu bieten.