Das Projekt CPN-Map verfolgt das Ziel, eine datengetriebene, KI-gestützte Plattform zur Analyse der Wechselwirkungen zwischen Ernährung, Darmmikrobiom und Metabolom zu entwickeln. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass individuelle Reaktionen auf Ernährung stark variieren, was auf komplexe mikrobielle und metabolische Mechanismen zurückzuführen ist. Durch die Integration großer Multi-Omics-Datensätze (Mikrobiom-, Metabolom-, Ernährungs- und klinische Daten) werden erklärbare Modelle entwickelt, die diese Zusammenhänge abbilden und individuelle metabolische Reaktionen auf Ernährungsänderungen vorhersagen. Dabei werden kausale Beziehungen zwischen Ernährung, Mikrobiom und Stoffwechsel unter Verwendung moderner Causal-Machine-Learning-Verfahren modelliert. Das Projekt kombiniert maschinelles Lernen, statistische Modellierung und biomedizinische Expertise, um ein neuartiges, interaktives Analysewerkzeug zu schaffen: die CPN-Map-Plattform. Diese ermöglicht Anwendenden, in Echtzeit die Auswirkungen von Ernährungsinterventionen auf den Metabolismus zu simulieren und zu visualisieren. Das Projekt leistet damit einen Beitrag zu einer evidenzbasierten, personalisierten Präzisionsernährung und unterstützt die translationale Anwendung in Forschung und Klinik.