In English
Nodens leiarar: Gonzalo S. Nido og Dimitrios Kleftogiannis
Dr. Gonzalo S. Nido jobbar som seniorforskar ved Universitetet i Bergen, der han spesialiserer seg på å analysere store og komplekse biologiske datasett. Han har meir enn ti års erfaring med å undersøke korleis arvemateriale og protein samverkar i kroppen, og korleis dette kan endre seg ved sjukdom. Han har særleg forska på Parkinsons sjukdom, og har vore med på å oppdage nye biomarkørar som kan hjelpe oss å forstå sjukdomen betre.
Dr. Dimitrios Kleftogiannis er seniorforskar på bioinformatikk ved Universitetet i Bergen, og ekspert på å bruke datamaskiner til å tolke store mengder biologisk informasjon. Han analyserer data frå moderne teknologiar som Next Generation Sequencing (NGS), massecytometri (CyTOF) og avbildning av massecytometri (IMC), som måler innhald og aktivitet i cellene våre. Han jobbar òg med kunstig intelligens og maskinlæring for å finne mønster i data som kan avsløre nye behandlingsmål for multippel sklerose.
Systemmedisin – ryggrada i senteret
Systemmedisin innan nevrologi er grunnmuren i arbeidet ved senteret. For å forstå og møte kompleksiteten i nevrodegenerative og nevroinflammatoriske sjukdomar, treng ein evna til å analysere og kombinere store mengder data frå mange ulike kjelder – som epidemiologi, kliniske undersøkingar, molekylære analysar og sosioøkonomisk informasjon.
Gjennom omfattande datainnsamling frå både kliniske studiar og laboratorieforsking, og ved bruk av avanserte analysar (både styrt og maskinlæringsbasert, inkludert kunstig intelligens), utviklar SBB-noden nye biomarkørsystem som skal gi betre og tidlegare diagnostikk, meir presis inndeling av pasientar (stratifisering), og kunne forutsjå behandlingseffekt.
Nylege prosjekt:
-
ParkOme-initiativet: Samlar store mengder data frå både genetikk, celler og klinikk for å forstå Parkinsons sjukdom og finne nye biomarkørar og moglege behandlingsmål. Det inkluderer kartlegging av fleire nivå av data (genom, epigenom, transkriptom osv.) og bruk av avanserte teknikkar som enkeltcelleanalyse og romleg transkriptomikk (Xenium-teknologi).
-
MS og enkeltcelle-omikk: Kombinerer data frå enkeltceller med kliniske og patologiske data for å forstå mekanismane bak MS. Brukar maskinlæring for å analysere immunsystemet hjå pasientar som får behandling som rituksimab og autolog stamcelletransplantasjon (aHSCT). Høgdimensjonal cytometri og 10X Genomics-teknologi blir brukt for å utvikle meir persontilpassa behandling.
Viktige milepælar:
-
RNA-sekvensering frå cellekjerner: Nesten 300 000 cellekjerner frå pasientar med Parkinson og andre sjukdommar, er analysert. Dette har ført til nye funn om celle-spesifikke endringar i genuttrykk.
-
Stratifisering av Parkinson: To nye undergrupper av Parkinsons sjukdom er identifiserte, basert på svikt i energiproduksjonen i nervecellene. Desse har ulike molekylære og kliniske kjenneteikn.
-
Transkriptomkartlegging: Genuttrykket i over 1300 hjerneprøvar frå pasientar med nevrodegenerative sjukdommar, er kartlagt. Resultata blir publiserte og gjort tilgjengelege i ein offentleg database i 2025.
-
MS og enkeltcelleanalyse: Over 200 millionar enkeltceller frå MS-pasientar er analyserte, og gir ny innsikt i korleis immunsystemet byggjer seg opp att etter behandling.
-
Finansiering og nye plattformer: Noden fekk tildelt midlar til å undersøke immunrespons i blodet hjå MS-pasientar, og har etablert ein ny plattform for å analysere fleire typar omikk-data. Det er også sikra finansiering til enkeltcelleforsking på sjeldne sjukdomar som PSP, CBD og DLB, og til ei ny høgoppløyseleg plattform for romleg genanalyse.
SBB-noden sine data, analysar og programvare har ført til fleire publikasjonar i internasjonalt anerkjente vitskaplege tidsskrift og presentasjonar på store konferansar. Dette har vekt stor interesse og fått mykje merksemd i det internasjonale forskingsmiljøet.