Das Projekt MICRATE zielt darauf ab, die Diagnose und Vorhersage von Krebserkrankungen durch integrierte Verarbeitung multimodaler medizinischer Bildgebungs- und klinischer Daten zu verbessern. Vorarbeiten haben den Nutzen der Kombination mehrerer radiologischer Bildgebungsmodalitäten zur Verbesserung der Klassifizierung von molekularen Brustkrebs-Subtypen aufgezeigt, um personalisierte Behandlungsstrategien zu ermöglichen. Kürzlich veröffentlichte Klassifizierungsstrategien umfassen weitere Modalitäten, insbesondere Pathologiebilder und klinische Berichtsdaten. Diese Modalitäten werden in MICRATE mit den radiologischen Bilddaten kombiniert ausgewertet, indem die Mechanismen der Merkmalskodierung der Basismodelle verwendet werden. Es wird untersucht, wie dieser Ansatz zu einer weiteren Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit führen kann. Für Forschungszwecke verfügbare Daten werden zum Training eines multimodalen Modells verwendet, das auf seine Eignung zur Vorhersage eines Prostatakrebsrezidivs geprüft wird. Ein zweites Ziel besteht darin, die Übertragbarkeit der Methode auf eine weitere Problemstellung zu untersuchen, zur Identifizierung von triple-negativem Brustkrebs. Die Ergebnisse können zur Personalisierung von Behandlungsplänen und zur Identifizierung von Hochrisikopatientinnen und -patienten genutzt werden, und letztlich zur Verbesserung der Überlebensraten zu führen.