Das übergeordnete Ziel des translationalen BIOKID-PGx-Konsortiums ist es, das bislang vorherrschende "Trial-and-Error"-Paradigma in der Behandlung pädiatrischer chronisch-entzündlicher Darmerkrankungen (pCED) zu überwinden. Zu diesem Zweck soll ein personalisierter Multi-Omics-basierter Risikoscore entwickelt werden, der ein Versagen von Anti-TNF-Therapien zuverlässig vorhersagen kann. Im Rahmen des transnationalen Forschungsprojekts fungiert die Arbeitsgruppe der LMU München als zentrales integratives Zentrum für die Analyse der generierten Daten. Die LMU München wird die Datenharmonisierung, die bioinformatische Integration heterogener Multi-Omics-Datensätze und die Entwicklung von Machine-Learning-(ML-)Modellen federführend übernehmen, um klinische und biologische Datensätze in einen klinisch anwendbaren prädiktiven Risikoscore zu überführen. Unter Ausnutzung der Expertise in der Systembiologie und KI-gestützten Analyse von Multi-Omics-Daten sollen robuste pharmakogenomische Biomarker als Grundlage für den BIOKID-PGx-Risikoscore identifiziert werden. Darüber hinaus ist eine biologische Validierung der identifizierten Marker mittels etablierter Plattformen für räumliche Transkriptomanalyse (Spatial Transcriptomics) und funktionelle experimentelle Assays geplant, um die mechanistische und klinische Relevanz zu untersuchen. Der validierte Risikoscore wird abschließend in enger Zusammenarbeit mit den Konsortialpartnern in eine benutzerfreundliche digitale Entscheidungsunterstützungsplattform überführt, die eine standardisierte, klinisch praktikable Anwendung im Versorgungsalltag ermöglichen soll. Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "BIOKID-PGx" der Förderinitiative "EP PerMed". Der Verbund wird durch eine spanische Arbeitsgruppe koordiniert und umfasst insgesamt sechs Projektpartner.