TheranosticValleySTR

Innovationen für Prävention, Diagnose und Therapie

01.10.2021 bis 31.03.2022

Im TheranosticValleySTR (STR = Forschungs- und Wirtschaftsraum Stuttgart, Tübingen, Reutlingen) werden Innovationen aus akademischen Einrichtungen sowie regionalen Unternehmen mittels neuartiger Organisations- und Managementformen im Sinne einer Innovationspipeline synergetisch zusammen geführt, um die Diagnose und Therapie von Krebs-, Infektions- und neurologischen Krankheiten nicht nur fundamental zu verbessern, sondern durch einen Paradigmenwechsel und neuartige Präventionsstrategien einen wesentlichen Teil dieser Krankheiten zu verhindern. Neuartige Konzepte werden entwickelt, die Innovationen aus der Grundlagenforschung aufgreifen und im Zukunftscluster TheranosticValleySTR weiter ausbauen. Die mittels Künstlicher Intelligenz-Methoden aufeinander abgestimmten Diagnostika und Therapien – Theranostica - basieren auf innovativen kleinen Molekülen, Biologicals, zellulären Systemen sowie völlig neuartigen Mikrorobotern und werden durch deren kombinatorische Anwendung einen Meilenstein der personalisierten Medizin bilden. Durch die besondere Organisationsform des TheranosticValleySTR und die enge Interaktion zwischen Wirtschaft und Wissenschaft wird eine flexible „on-demand“-Produktion und „in-time“-Zustellung der personalisierten und kombinatorischen Theranostica realisiert. Ein disruptiver Ansatz von TheranosticValleySTR, basierend auf einer unkonventionellen und großangelegten globalen Sammlung und Analyse von Patientendaten, ist für die Prävention und Prognoseabschätzung von Krankheiten essentiell. TheranosticValleySTR wird damit nicht nur einen Innovationsschub für neuartige kombinierte Diagnose- und Therapieverfahren, sondern eine völlig neuartige Qualität der klinischen Befundung, unterstützt durch Methoden des Maschinellen Lernens, hervorbringen und damit einen neuartigen Dienstleistungsmarkt erschaffen. Mit der Förderung wird sich die Region einzigartig als international sichtbares und wettbewerbsfähiges TheranosticValleySTR entwickeln.