Ziel der Gruppe ist es, den Behandlungserfolg der Strahlentherapie (Tumorheilung, Nebenwirkungen) mittels statistischer Modellierung vorherzusagen. Dies soll die Grundlage bieten, um Patienten noch gezielter für individuelle Therapien auswählen zu können. Zur Erstellung der Modelle werden klinische Daten sowie genetische und radiologische Informationen verwendet. Da für jeden Patienten viele Variablen zur Verfügung stehen, werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um (a) die wichtigsten Variablen zu finden (Signatur) und (b) Modelle zur Vorhersage des klinischen Erfolgs aufzustellen. Aktuell arbeitet die Gruppe zum Beispiel an einem Modell, das Daten von circa 200 Patienten (etwa zur Aktivierung bestimmter Gene, zu Alter, Geschlecht und Tumorstadium) mit Informationen zum Wiederauftreten von Kopf-Hals-Tumoren verknüpft. Dieses und weitere generierte Modelle werden anhand von externen Datensätzen validiert. Falls erfolgreich, sollen sie in prospektiven klinischen Studien dazu dienen, Patienten für verschiedene Behandlungsoptionen auszuwählen. Mit prospektiven („vorausschauenden“) Studien sind Studien gemeint, bei denen Daten zu einer zuvor aufgestellten Hypothese, zum Beispiel zur Wirkungsweise eines bestimmten Behandlungsverfahrens, gesammelt werden.
Die bei der Erstellung der Modelle gewonnene Kombination aller verfügbaren "Omics"-Daten (zum Beispiel Daten zu Genen oder Proteinen) soll weiterhin verwendet werden, um die molekularen Mechanismen der Krebsentstehung und Strahlenwirksamkeit besser zu verstehen.
Ein weiteres Ziel der Gruppe ist es, den in den Niederlanden entwickelten "modellbasierten Ansatz" zu implementieren. Dieser dient dazu, Patienten für die Protonentherapie auszuwählen, die hiervon im Vergleich mit der konventionellen Photonentherapie am meisten profitieren. Dazu werden validierte Modelle zur Normalgewebskomplikationswahrscheinlichkeit (NTCP) (d.h. Modelle, die die Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen vorhersagen) verwendet und gegebenenfalls angepasst. Die Entwicklung neuer NTCP-Modelle sowie von Modellen zur Tumorkontrolle wird ebenfalls angestrebt. Die Gruppe unterstützt zudem andere Forschungsgruppen am OncoRay bei statistischen Fragestellungen.
