Spitzenforschung gegen Krebs: Das DKFZ vereint exzellente Forschung mit modernster Technologie, um neue Erkenntnisse in die klinische Praxis zu bringen. Mit Data Science und KI entwickelt es innovative Ansätze, um Krebserkrankungen gezielt zu bekämpfen.
Mit HIDAs Mobilitätsprogrammen können Data-Science-Talente beim DKFZ an zukunftsweisenden Forschungsprojekten zu Krebserkrankungen mitwirken. Das Ziel: wissenschaftliche Erkenntnisse rasch in die klinische Praxis zu übertragen und die Gesellschaft fundiert über Krebsrisiken und Präventionsmöglichkeiten zu informieren.
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Die Programme
Mit HIDA das DKFZ kennen lernen
Das Deutsche Krebsforschungszentrum ist Teil der Helmholtz Gemeinschaft.
Mit folgenden Programmen können Data Science Talente am Zentrum forschen.
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist die führende biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland und ein Vorreiter in der Nutzung von Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Krebsforschung. Mit modernster Technologie erforschen sie die Entstehung von Krebs, entwickeln personalisierte Therapien und suchen nach neuen Wirkstoffen.
Forschungsschwerpunkte:
- Zell- und Tumorbiologie
- Funktionelle und strukturelle Genomforschung
- Krebsrisikofaktoren und Prävention
- Immunologie, Infektion und Krebs
- Bildgebung und Radioonkologie
- Entwicklung neuer Krebstherapien
- Digitalisierung und Datenwissenschaft in der Krebsforschung
Die Standorte
Die Standorte
Die Standorte des DKFZ:
- Heidelberg (Hauptstandort)
- Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg
- Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Dresden
- Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK) mit Partnerstandorten in:
- Berlin
- Dresden
- Essen/Düsseldorf
- Frankfurt/Mainz
- Freiburg
- München
- Tübingen
Kompetenzen des DKFZ im Bereich Data Science und KI
Das DKFZ verfügt über eine herausragende Expertise in der datengetriebenen Krebsforschung und nutzt modernste KI-Technologien zur Analyse komplexer biologischer Systeme. Seine interdisziplinären Teams aus Biologen, Medizinern und Data Scientists arbeiten eng zusammen, um neue Ansätze für personalisierte Medizin zu entwickeln.
Durch den Einsatz leistungsfähiger KI-Modelle und Big-Data-Analysen gewinnen sie tiefere Einblicke in die molekularen Mechanismen von Krebs und schaffen innovative Lösungen zur Unterstützung klinischer Entscheidungsprozesse.
- KI-gestützte Analyse von Histopathologiebildern
- Automatisierte Mustererkennung in molekularen und klinischen Daten
- Deep Learning für personalisierte Therapieempfehlungen
- Entwicklung und Anwendung von Simulationsmodellen für Tumorprogression
- Multimodale Datenintegration zur Verbesserung der Krebsfrüherkennung
Das DKFZ erforscht mit über 3.300 Mitarbeitenden, wie Krebs entsteht, diagnostiziert, behandelt und verhindert werden kann. In mehr als 90 Abteilungen entwickeln Forschende gezielte Wirkstoffe und personalisierte Therapien.
Bewerbungshinweise
Hinweise zur Bewerbung
Helmholtz-Betreuer
Lernen Sie hier einige potentielle Gastgeberinnen und Gastgeber an verschiedenen Helmholtz-Zentren kennen und erfahren sie mehr über deren jeweilige Data Science-Forschung durch einen Klick auf die Karten.
Bitte beachten Sie: Kontaktieren Sie Ihren potenziellen Betreuer oder Ihre potenzielle Betreuerin bitte vorab per E-Mail, um ein Forschungsprojekt vorzuschlagen und zu besprechen. Reichen Sie erst nach dieser Klärung Ihre Bewerbung ein.
Wenn Sie Fragen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an: hida@helmholtz.de
Sie möchten selbst gerne Helmholtz-Gastgeber werden und suchen nach Unterstützung für Ihr Forschungsprojekt? Dann wenden Sie sich ebenfalls an die oben genannte E-Mail Adresse.
Die Hosts am DKFZ
Lernen Sie hier einige Gastgeberinnen und Gastgeber am DKFZ kennen und erfahren sie mehr über deren jeweilige Data Science-Forschung.
Bevor Sie Kontakt mit den potenziellen Gastgebern aufnehmen, lesen Sie bitte die Hinweise zur Bewerbung.
Pavlo Lutsik
DKFZ
Contact
We develop methods and tools enabling data-driven insights into cancer biology through the epigenomes of tumor cells. Our major research topics include integrative analysis of large epigenomic data sets, deconvolution approaches for tumour heterogeneity inference, novel experimental techniques for epigenome profiling, as well as generic infrastructure for reproducible bioinformatics.
Klaus Maier-Hein
DKFZ
Contact
The Maier-Hein team develops machine learning algorithms, mathematical modelling approaches for computational image understanding and large-scale information processing.
