Das primäre Ziel des Projektes RACOON-PDAC ist die Verbesserung der Prognose für Patientinnen und Patienten mit Pankreas-Adenokarzinom (PDAC) durch die Identifizierung von prädiktiven Biomarkern, welche eine individualisierte und damit langfristig effektivere  Erstlinien-Chemotherapie für PDAC-Patientinnen und -Patienten ermöglichen. Es wird die Hypothese aufgestellt, dass durch den Einsatz von CT-basierten Daten in Kombination mit klinisch etablierten Parametern (Tumormarker CA 19-9, Alter, Geschlecht) und präklinischen Parametern (molekularer Subtyp), die Entwicklung von Algorithmen basierend auf maschinellem Lernen möglich ist. Diese sollen in der Lage seien, verschiedene klinische Endpunkte vorherzusagen. Dazu gehören das Ansprechen auf eine von zwei Standard-Chemotherapien, die Zeit bis zum Versagen der Erstlinienchemotherapie sowie das Gesamtüberleben der Patienten. Es werden dabei drei Kohorten analysiert: resektable PDAC, die eine neoadjuvante und/oder adjuvante Chemotherapie erhalten haben und metastasierte, nicht-resektable PDAC mit palliativer Chemotherapie. Insgesamt sollen insgesamt Daten von ca. 5000 Patient:innen ausgewertet werden.

Die durch die Ergebnisse von RACOON-PDAC gewonnenen Erkenntnisse bilden einen hervorragenden Ausgangspunkt für zukünftige prospektive Studien zur Behandlung von PDAC-Patientinnen und -Patienten, aber auch bei anderen onkologischen Erkrankungen. Die Verwendung von strukturierten radiologischen Befunden trägt zudem zu einer kurzfristigen Verbesserung der klinischen Routineversorgung von Patientinnen und Patienten bei. Über den primären Nutzen für die Therapie des Pankreaskarzinoms hinaus kann und soll dieses Vorhaben wertvolle Algorithmen für die klinische Erprobung an allen Netzwerk Universitätsmedizin (NUM)-Standorten liefern.