Projekte
PROJEKTE IM TRAIN-VERBUND
Im Folgenden werden verschiedene translationale Forschungsprojekte vorgestellt, an denen mehrere TRAIN-Partnereinrichtungen beteiligt sind. Diese Projekte wurden von TRAIN initiiert, werden aktuell mitkoordiniert oder sind bereits abgeschlossen. Darüber hinaus werden Initiativen und Projekte aufgeführt, die im Rahmen von TRAIN-Veranstaltungen entstanden und eng mit TRAIN und TRAIN Omics assoziiert sind.
Alle diese hier dargestellten Projekte verbindet die gemeinsame Nutzung von Infrastrukturen der TRAIN‑Partnereinrichtungen sowie des TRAIN‑Netzwerks und die Förderung der Weiterentwicklung dieser Infrastrukturen. Die Forschungsprojekte sind zentrums‑ und disziplinübergreifend und basieren auf einer engen und bereichsübergreifenden Zusammenarbeit.
ExTENd – Expertise & Technology Exchange Niedersachsen
Eine geplante digitale Plattform für Technologie, Infrastruktur und Expertise in der niedersächsischen Gesundheitsforschung
Mit ExTENd – Expertise & Technology Exchange Niedersachsen bereitet TRAIN gemeinsam mit Partnern den Aufbau einer zentralen digitalen Plattform vor, die Forschende in Niedersachsen in Zukunft einfacher mit hochspezialisierten Technologien, wissenschaftlicher Expertise und methodischer Beratung vernetzen soll. Ausgangspunkt ist der Bereich der Omics-Technologien – darunter Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik – ergänzt durch Bioinformatik, Datenanalyse und Datenmanagement. Die Umsetzung ist Gegenstand eines eingereichten Förderantrags.

ExTENd auf einen Blick
Name: Expertise & Technology Exchange Niedersachsen (ExTENd)
Ziel: Zentrale digitale Plattform für wissenschaftliche Expertise, Technologieinfrastruktur, Software und Services
Pilotbereich: Omics-Technologien inkl. Bioinformatik, Datenanalyse und Datenmanagement
Partnerstrukturen: TRAIN-Partnerinstitutionen, TRAIN Omics, Niedersachsen.next und innomatch
Geplanter Nutzen: Bessere Auffindbarkeit und Zugänglichkeit von Technologien, Dateninfrastruktur und Expertise, strukturierte Kontaktaufnahme, effizientere Nutzung vorhandener Infrastruktur, Stärkung standortübergreifender Kooperationen sowie Förderung von Exzellenz, Innovation und Standortattraktivität
Status: Förderantrag eingereicht; Umsetzung vorbehaltlich positiver Förderentscheidung
Perspektive: Erweiterung auf weitere High-End-Technologiebereiche sowie Weiterbildungs- und Transferexpertise in Niedersachsen möglich
Moderne biomedizinische Forschung ist zunehmend auf komplexe Technologien, leistungsfähige Dateninfrastrukturen und standortübergreifende Zusammenarbeit angewiesen. ExTENd – Expertise & Technology Exchange Niedersachsen soll hierfür einen zentralen digitalen Einstiegspunkt schaffen: Forschungsinfrastruktur, Software, Services, Analyseverfahren und wissenschaftliche Expertise sollen in Niedersachsen sichtbar, auffindbar und leichter zugänglich werden.
TRAIN Omics vernetzt Forschungseinrichtungen, Omics-Technologieplattformen sowie Expertinnen und Experten aus Medizin, Naturwissenschaften, Bioinformatik und Datenwissenschaften. Die Initiative knüpft an die bisherigen Aktivitäten von TRAIN Omics an. ExTENd soll diese Vernetzung in eine strukturierte digitale Infrastruktur überführen mit dem Omics-Bereich als ersten Anwendungsfall.
Zentrale Ziele von ExTENd

Entstehung einer digitale Plattform, die Technologien, Services, Softwarelösungen, Analyseverfahren und methodische Expertise strukturiert erfasst und durchsuchbar macht.
Betrachtung (steuer-)rechtlicher und organisatorischer Rahmenbedingungen für die gemeinsame Nutzung von Infrastruktur über Institutionsgrenzen hinweg und Identifizierung bestehender Hürden. Entwicklung von Lösungen für Kontaktwege, Nutzungsbedingungen, Verantwortlichkeiten und perspektivisch harmonisierte Zugangsprozesse.
Erstellung einer zentralen Landingpage als One-Stop Shop, über die Nutzer:innen passende Technologien, Services und Ansprechpartner:innen finden, Kontakt aufnehmen und perspektivisch strukturierte Anfragen oder Buchungsprozesse starten können.
Antragstellende Einrichtungen bei ExTENd:



Assoziierte Partnereinrichtungen bei ExTENd:





Die Plattform soll in enger Zusammenarbeit mit Niedersachsen.next entwickelt und an bestehende digitale Strukturen des niedersächsischen Innovationsökosystems angebunden werden. Dabei kann innomatch, die von Niedersachsen.next betriebene Plattform zur Vernetzung von Start-ups, Unternehmen, Forschung und Transferakteuren, als technische und strukturelle Grundlage dienen. So soll ExTENd wissenschaftliche Infrastruktur- und Expertiseübersichten mit innovations- und transferorientierten Angeboten in Niedersachsen verbinden.
Langfristig ist ExTENd als skalierbares Modell gedacht. Nach einem erfolgreichen Omics-Piloten könnte die Plattform schrittweise auf weitere technologieintensive Bereiche ausgeweitet werden, etwa Bildgebung, präklinische Modelle, Strukturbiochemie, alternative Methoden, computergestützte Analysen oder transferorientierte Services.
Der Aufbau von ExTENd wird derzeit vorbereitet. Die Umsetzung soll vorbehaltlich der weiteren Förderentscheidung erfolgen.
MoReHealth Niedersachsen
A Best Practice for Standardized Multi-omics Health Research in Personalized Medicine in Lower Saxony
MoReHealth Niedersachsen ist ein Verbundprojekt zur personalisierten Medizin in Niedersachsen. Ziel des Projekts ist es, am Beispiel altersabhängiger Infektionsanfälligkeit eine standardisierte Multi-Omics-basierte Daten- und Analyseinfrastruktur aufzubauen, die künftig als Prototyp für eine landesweite molekulare Forschungsdateninfrastruktur in der personalisierten Medizin dienen kann.
Im Mittelpunkt steht die wissenschaftliche Frage, wie sich individuelle molekulare Profile nutzen lassen, um Risiken, Krankheitsverläufe sowie mögliche Präventions- und Therapieansätze bei infektiologischen Erkrankungen besser zu verstehen. Als konkreter medizinischer Use Case wird die altersabhängige Anfälligkeit gegenüber Herpesvirus-Infektionen untersucht, insbesondere gegenüber dem Varizella-Zoster-Virus und schweren Verläufen von Herpes Zoster (Gürtelrose).
Das Projekt verbindet klinische Kohorten, Biobanking, Multi-Omics-Technologien, Bioinformatik, Datenmanagement und KI-gestützte Analysen. Damit adressiert MoReHealth eine zentrale Herausforderung der personalisierten Medizin: die qualitätsgesicherte, standardisierte und interoperable Nutzung komplexer molekularer, funktioneller und klinischer Daten für Forschung, Prävention, Diagnostik und Therapie.
MoReHealth ist auf Initiative von TRAIN – Translationsallianz in Niedersachsen und dem Exzellenzcluster RESIST entstanden und stärkt die translationale Gesundheitsforschung im Raum Hannover–Braunschweig–Göttingen.

MoReHealth Niedersachsen auf einen Blick
Projektlaufzeit: 09/2025 – 08/2029
Gesamtfördersumme: ca. 3 Mio. Euro
Förderlinie: „Neue Fragestellungen der personalisierten Medizin in Prävention, Diagnostik oder Therapie“
Förderung: zukunft.niedersachsen — ein gemeinsames Förderprogramm des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur und der VolkswagenStiftung



Zentrale Ziele von MoReHealth Niedersachsen
Zunächst werden bestehende Datensätze der RESIST Senior Individuals-Kohorte erweitert und vervollständigt. Dazu gehören hochdimensionale Durchflusszytometrie, Transkriptomdaten und Zytokinmessungen. Zusätzlich werden neueste Technologien wie Long-Read-Genomsequenzierung, mtDNA-Sequenzierung und quantitative Metabolomik auf ausgewählte Proben angewendet.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Qualitätssicherung entlang der gesamten Prozesskette — von der Probenverarbeitung über die Datenerhebung bis zur Analyse. Hierfür werden standardisierte Workflows, SOPs und qualitätsgesicherte Prozesse etabliert.
Im Rahmen von MoReHealth wird eine skalierbare, sichere und DSGVO-konforme Multi-Omics-Datenplattform. Sie soll klinische, molekulare, funktionelle und Omics-Daten strukturiert zusammenführen und über definierte Governance-, Metadaten- und Zugriffsprozesse nutzbar machen.
Die Plattform wird zunächst für die Daten der RESIST Senior Individuals-Kohorte aufgebaut. Perspektivisch soll sie als Prototyp für ein molekulares Gesundheitsdaten-Repository in Niedersachsen dienen und für weitere Projekte und Krankheitsbereiche erweiterbar sein.
Hierbei steht die Entwicklung und Nutzung KI-basierter Analysewerkzeuge zur Integration einzelner und mehrerer Omics-Ebenen im Vordergrund. Ziel ist es, diagnostische und prognostische Biomarker für schwere Herpes-Zoster-Verläufe zu identifizieren und molekulare Netzwerke zu entschlüsseln, die zur Krankheitsentstehung und zu Komplikationen beitragen.
Durch KI-gestützte Netzwerk- und Biomarkeranalysen sollen molekulare Signaturen, pathophysiologische Mechanismen und potenziell therapeutisch adressierbare Zielstrukturen sichtbar gemacht werden.
Der Norddeutsche Rundfunk (NDR) hat einen Videobeitrag zu MoReHealth Niedersachsen erstellt.

TESTTEXT
Konsortium
Medizinische Hochschule Hannover, Hannover Biobank
Prof. Dr. Thomas Illig (Projektleiter & Sprecher des Steering Committee)
Dr. Sara Haag (Leitung Projektmanagement)
Dr. Markus Kersting
Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Immunologie
Prof. Dr. Reinhold Förster (stellvertretender Sprecher des Steering Committee)
Prof. Dr. Sarina Ravens
Medizinische Hochschule Hannover, Klinik für Dermatologie, Allergologie und Venerologie
Dr. Lennart Rösner
Prof. Dr. Thomas Werfel
Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik
Prof. Dr. Helena Zacharias
Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung, Experimentelle Immunologie
Prof. Dr. Jochen Hühn
Technische Universität Braunschweig, Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS)
Prof. Dr. Thekla Cordes
Prof. Dr. Karsten Hiller
Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Humangenetik
Dr. Julia Schmidt
Prof. Dr. Bernd Wollnik
Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Fachbereich Biochemie (Assoziierter Partner)
Prof. Dr. Gavin O’Connor
Ansprechpartnerin:
Dr. Sara Haag, TRAIN – Translationsallianz in Niedersachsen
Kontakt: sara.haag@translationsallianz.de








ImProVIT (2019 – 2022)
Transforming big data into knowledge: for deep immunoprofiling in vaccination, infectious diseases and transplantation
Das Immunsystem ist zentral für Gesundheit und Krankheit, doch die verfügbaren Immun‑Monitoring‑Techniken (v. a. FACS‑basierte Analyse von PBMC) sind teuer, zeitaufwendig, schlecht reproduzierbar und liefern vor allem Verteilungsdaten – kaum funktionelle Informationen.
ImProVIT schafft hier ein wissensbasiertes Framework, das heterogene Datensätze aus konventionellen Durchflusszytometrien (FACS) und innovativen Verfahren (Chip‑Zytometrie, T‑/B‑Zell‑Rezeptor‑Repertoire, Einzelzell‑Analyse, Zytokin‑Array, Transkriptomik, Whole‑Genome‑Sequenzierung) standardisiert integriert. Diese Daten werden in einem Wissensgraphen zusammengeführt, der durch biomedizinische Ontologien (HPO, OMIM) angereichert ist und so das humane Immunsystem unter Homöostase, nach Impfung, Infektion oder Transplantation abbildet.
Mithilfe von Wissensmanagement und Pattern‑Discovery‑Methoden können Forscher:innen neue immunologische Muster erkennen, charakterisieren und erforschen. Ziel ist ein optimiertes Immunprofiling, das Diagnostik verbessert, Therapien individualisiert und die Entwicklung neuer Impfstoffe beschleunigt.

ImProVIT auf einen Blick
Ziel: Ein ganzheitliches Verständnis des menschlichen Immunsystems im gesunden und im erkrankten Zustand
Methodik:
- Integration von Immunmonitoring-Daten mit Informationen aus Open-Source-Datenbanken und Ontologien zur Schaffung eines wissensbasierten Rahmens
- Erstellung und Überprüfung von Vorhersagen (z. B. Impfstoffansprechbarkeit, Transplantatabstoßung oder -toleranz)
Projektlaufzeit: 10/2019 – 09/2022
Gesamtfördersumme: ca. 1,1 Mio. Euro
Förderlinie: „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft„
Förderung: zukunft.niedersachsen — ein gemeinsames Förderprogramm des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur und der VolkswagenStiftung



Das interdisziplinäre Konsortium aus Immunologen, Klinikern und Datenwissenschaftlern entwickelte eine Methodik zur Bestimmung des Immunstatus von Patient:innen. Zu diesem Zweck wurden Protokolle zur Immunüberwachung erstellt und die gewonnenen Daten mit anderen klinischen Daten derselben Patient:innen sowie mit Informationen aus verschiedenen biomedizinischen Datenbanken kombiniert.
Die kombinierten Daten dienten als Grundlage für die Erstellung eines sogenannten Wissensgraphen, der zu einem besseren Verständnis des menschlichen Immunsystems beitrug. Darüber hinaus bildete der Wissensgraph die Grundlage für die Vorhersage von Reaktionen auf neue Impfstoffe, für die Bestimmung von Biomarkern für Transplantatabstoßung oder -toleranz und trug dazu bei, den Verlauf und den Ausgang von Infektionskrankheiten vorherzusagen. Der Wissensgraph wurde kontinuierlich durch neue Daten erweitert, die mit einer Vielzahl immunologischer Methoden generiert wurden. Ziel war es, das Wissen über das menschliche Immunsystem kontinuierlich zu erweitern und das Immunmonitoring als standardisierte Methode zu etablieren, um Informationen über den Immunstatus jeder Patientin und jedes Patienten zu liefern.
Dieses Wissen wird dazu beitragen, optimierte Behandlungsoptionen für Patient:innen zu entwickeln und die neu gewonnenen Erkenntnisse als Grundlage für die Entwicklung neuer Interventionsstrategien und Impfstoffe zu nutzen.
Konsortium
TWINCORE Zentrum für Experimentelle und Klinische Infektionsforschung GmbH
Prof. Dr. Ulrich Kalinke
Technische Informationsbibliothek (TIB)
Prof. Dr. Maria-Esther Vidal
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. Christine Susanne Falk
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. Markus Cornberg
TWINCORE Zentrum für Experimentelle und Klinische Infektionsforschung GmbH
PD Dr. Frank Pessler
Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI)




INDIRA (2019 – 2022)
INtegrative Data analytIcs for Respiratory syncytiAl virus RIsk Assessment
Das Respiratorische Synzytial-Virus (RSV) ist die häufigste Ursache für Infektionen der unteren Atemwege bei Säuglingen. Der Verlauf und der Ausgang einer primären RSV-Infektion sind sehr unterschiedlich und die Faktoren, die einen schweren Krankheitsverlauf bestimmen, sind nur unzureichend bekannt. Zum Schutz von Säuglingen mit sehr hohem Risiko (z. B. aufgrund einer Frühgeburt) wird ein prophylaktischer Antikörper eingesetzt. Da jedoch das Wissen über die Risikofaktoren einer RSV-Infektion lückenhaft ist, können nicht alle bedürftigen Kinder geschützt werden.
Das Ziel von INDIRA ist es, Biomarker zu identifizieren, die eine schwere RSV-Erkrankung vorhersagen und zu verstehen, wie diese den Schweregrad der Erkrankung beeinflussen.
INDIRA integriert umfassende biologische und klinische Datensätze von Patient:innen mit schwerer primärer RSV-Infektion. Mithilfe computergestützter Methoden, einschließlich maschineller Lernverfahren, werden einzelne Marker und Markerkombinationen mit schweren Erkrankungen in Verbindung gebracht und in funktionellen virologischen und immunologischen Experimenten validiert.
INDIRA zielt darauf ab, neue Erkenntnisse über die Determinanten schwerer RSV-Infektionen bei Säuglingen zu gewinnen, um molekulare Diagnostika zu entwickeln, die letztlich eine personalisierte Prophylaxe für die am stärksten gefährdeten Säuglinge ermöglichen.
INDIRA auf einen Blick
Ziel: Entwicklung neuartiger Diagnoseverfahren für Infektionen mit dem Respiratorischen Synzytial-Virus (RSV)
Methodik:
- Integration von Multi-Omics-Daten zur Analyse des Verlaufs und des Ausgangs von RSV-Infektionen bei Säuglingen.
- Identifizierung einer Matrix genetischer und/oder quantitativer Biomarker, die den Schweregrad der Erkrankung vorhersagen
Projektlaufzeit: 09/2019 – 08/2022
Gesamtfördersumme: ca. 1,1 Mio. Euro
Förderlinie: „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft„
Förderung: zukunft.niedersachsen — ein gemeinsames Förderprogramm des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur und der VolkswagenStiftung



Konsortium
TWINCORE Zentrum für Experimentelle und Klinische Infektionsforschung GmbH
Prof. Dr. Thomas Pietschmann
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. Thomas Illig
Universitätsmedizin Greifswald
Prof. Dr. Lars Kaderali
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Prof. Dr. Jörn Ostermann
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Prof. Dr. Bodo Rosenhahn
Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI)
Leibniz-Institut DSMZ-Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen GmbH
Prof. Dr. Jörg Overmann
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. Gesine Hansen
Technische Universität Braunschweig
Prof. Dr. Karsten Hiller








FibrOmics (2019 – 2022)
Translating Omics studies into clinically relevant insights for lung fibrosis patients
Lungenfibrose verursacht Gesundheitskosten in Höhe von 10 Milliarden Euro und in Europa sind etwa 750.000 Menschen daran erkrankt. Die idiopathische Lungenfibrose (IPF) ist die häufigste Form dieser Erkrankung mit einer geschätzten medianen Überlebenszeit von 3 Jahren und einem variablen Krankheitsverlauf. Die Zahl der Todesfälle aufgrund von Fibrose ist doppelt so hoch wie die durch Krebs. Nach mehr als zwei Jahrzehnten Forschung verlängern die verfügbaren Therapien die mediane Überlebenszeit der behandelten Patient:innen lediglich auf 4,5 bis 5 Jahre. Ein wesentlicher Teil der Geschichte der Arzneimittelentwicklung für IPF ist auf erhebliche Einschränkungen der verfügbaren Modelle zurückzuführen.
Jüngste Fortschritte bei den Technologien zur Einzelzell-RNA-Sequenzierung ermöglichen es Forscher:innen, die zelluläre Aktivität in der fibrotischen Lunge mit beispielloser Detailgenauigkeit zu erfassen. Sie können Subpopulationen von Zellen mittels integrativer computergestützter Analyse untersuchen, um das Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen und Signalwege der IPF zu vertiefen. Durch die Anwendung dieser Daten im Bereich der pharmazeutischen Risikobewertung werden die Krankheitssignaturen zudem die Entwicklung alternativer Methoden zur Gefahrencharakterisierung ermöglichen und dadurch den Bedarf an Tierversuchen verringern.
Angesichts der Komplexität fibrotischer Erkrankungen sowie der technologischen Herausforderungen und Chancen, die sich aus neuartigen Sequenzierungstechnologien ergeben, liegt eine zentrale Stärke dieses Projekts in seinem interdisziplinären Ansatz, der Fachwissen aus Medizin, Biologie und Datenwissenschaft an drei führenden Forschungseinrichtungen in Hannover vereint.
FibrOmics auf einen Blick
Ziel: Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen und Signalwege der Lungenfibrose dank Einzelzell-RNA-Sequenzierungstechnologien
Projektlaufzeit: 10/2019 – 09/2022
Gesamtfördersumme: ca. 1,1 Mio. Euro
Förderlinie: „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft„
Förderung: zukunft.niedersachsen — ein gemeinsames Förderprogramm des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur und der VolkswagenStiftung



Konsortium
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. David deLuca
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. Thomas Illig
Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Prof. Dr. Antje Prasse
Fraunhofer-Institut für Toxikologie und Experimentelle Medizin (ITEM)
Prof. Dr. Sylvia Escher
Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover




