Eine der größten Herausforderungen der Transplantationsmedizin besteht darin, die Immunsuppression zu optimieren, um die Toxizität von Medikamenten und Infektionshäufigkeit zu reduzieren und gleichzeitig eine angemessene Immunsuppression aufrechtzuerhalten, um die Abstoßung des Transplantats zu verhindern. Nach wie vor fehlen verlässliche Marker, die das funktionelle Ausmaß an Immunsuppression widerspiegeln und eine individualisierte Therapiesteuerung ermöglichen. Das Ziel der ChilSFree-Studie ist es, Immunmarker zu definieren, die als Proxy für den funktionellen Grad der Immunsuppression nach Lebertransplantation fungieren können. Dies wird jedoch erschwert durch die komplexen Dateneigenschaften von Immunmonitoring-Daten, die eine effiziente und leicht anwendbare Analyse ihres prädiktiven Potentials erschweren. Zu den Herausforderungen gehören die hochdimensionale Natur der Immunmonitoring-Parameter, die longitudinale Datenstruktur, die Kombination von longitudinalen Biomarker-Messungen und einem Time-to-Event-Ergebnis, die Übersetzung dieses statistischen Konzepts in ein dynamisches Vorhersagemodell und schließlich Änderungen in der immunsupprimierenden Behandlung im Laufe der Beobachtungszeit.