Cílem studia je především prohloubit teoretické znalosti z oblastí zaměřených na bioinformatiku, biomedicínské inženýrství, matematickou a systémovou biologii, genomiku a proteomiku a příbuzných oborů. Dále je pak kladen důraz na získání zkušenosti z oblastí základního i aplikovaného výzkumu v těchto oborech. Studium je koncipováno jako výhradně mezioborové, z čehož vyplývá i další cíl a to, posílení schopnosti komunikace a vědecké spolupráce mezi absolventem oboru a vědeckými odborníky z oblasti biologických a lékařských věd. Studium umožní získat zkušenosti v experimentální práci včetně zpracování a analýzy výsledků za využití metod z oblasti vyšší aplikované matematiky a statistiky.

Absolvent doktorského studia tohoto oboru bude zralou a výraznou vědeckou osobností s velkým odborným a vědeckým rozhledem v oblastech bioinformatiky, biomedicínských technologií, matematické a systémové biologie a genomiky a proteomiky. Absolventi také získají znalosti a zkušenosti zasahující do ryze technických oblastí, jako jsou především pokročilé metody zpracování vícerozměrných dat či oblast informatiky. Na druhé straně se v rámci studia také seznámí s oblastmi experimentální fyziologie, molekulární biologie a genetiky. Také je kladen důraz na získání zkušeností v základním a experimentálním výzkumu a na schopnost extrakce fundamentálních poznatků z daných oblastí.

Absolvent doktorského studia tohoto oboru by měl být zralou vědeckou osobností s velkým rozhledem v oblastech bioinformatiky, matematické a systémové biologie, genomiky a proteomiky, ale také v oblasti technických věd. Je připraven řešit náročné výzkumné a vývojové problémy. V praxi je absolvent tohoto doktorského studia schopen samostatné tvůrčí činnosti a samostatně vést výzkum a vývoj ve zmíněných oblastech vědy. Dále je schopen vést výzkumné týmy a zajišťovat mezioborovou komunikaci a spolupráci. Najde uplatnění na výzkumných institucích a ve firmách, kde je ve velké míře požadován inovativní přístup k řešení problémů – od návrhu řešení po realizaci.

Podmínkou přijetí je dosažení VŠ titulu na magisterské úrovni.

prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D.

1. Evoluce a význam hub proteinů v mapování interaktomu a jejich úloha v oblasti výzkumu "multi-targeted" léků

   Cílem disertační práce je výzkum metod pro konstrukci a analýzu interakční sítě protein-protein nazývané hub. Analýza těchto sítí spojených s konkrétní nemocí nabízí nové metody pro objevování léků. Cílový protein je uvažován v souvislostech, včetně jeho propojení s jinými proteiny, což může být klíčové pro nalezení robustnějších léčiv. U některých onemocnění je identifikace více síťových cílů nezbytná. Například rakovina není výsledkem jednoho mutovaného genu; podstupuje evoluční "boj o přežití" proti obraně hostitelského organismu. U některých lidských nádorů byly popsány mutace ve více než 100 genech.

   Školitel: Provazník Valentýna, prof. Ing., Ph.D.

2. Identifikace selektivních inhibitorů na bázi přírodních molekul interagujících s virovými infekcemi

   Cílem disertační práce je propojit bioinformatické metodologie pro identifikaci selektivních inhibitorů na bázi přírodních molekul interagujících s virovými infekcemi. Bude proveden virtuální screening databází přírodních molekul proti sadě receptorů týkajících se vybraného virového onemocnění. Screening bude následován ADMET profilací pro studium farmakokinetických a farmakodynamických vlastností zkoumaných sloučenin. Následné 3D QSAR mapování farmakoforu umožní vhodně sloučeniny popsat a bude sloužit pro přípravu modelu trénovací databáze. Molekuly začleněné do screeningu budou začleněny do testovací databáze. Identifikovaná sloučenina bude sloužit jako možný inhibitor vybraného onemocnění. Součástí bude i návrh virtuálních analogů a jejich vhodná syntéza.

   Školitel: Provazník Valentýna, prof. Ing., Ph.D.

3. Perfusní zobrazování v kardiologii

   Cílem disertační práce bude návrh a validace nových metod perfusního zobrazování v kardiologii pomocí MRI a ultrasonografie. Kardiologické perfusní zobrazování pomocí MRI a ultrasonografie jsou experimentální metody v klinickém a preklinickém výzkumu. Práce by měla přispět ke zvýšení přesnosti odhadů perfusních parametrů těmito metodami za účelem lepší aplikovatelnosti v praxi. V rámci projektu budou vyvíjeny metody absolutní kvantifikace perfusních parametrů s ohledem na specifika zobrazování myokardu (pohyb, synchronizace s EKG, případně s dechem). Budou využity zejména preklinické a klinické přístroje MRI a ultrasonografie dostupné na ÚPT AV ČR, ÚBMI a na spolupracující University of Bergen, Norsko. Práce bude zahrnovat návrh metod akvizice, zpracování dat a validace.

   Školitel: Jiřík Radovan, doc. Ing., Ph.D.

4. Strukturální klasifikace proteinů použitím metod založených na modelech typu "support vector machine"

   Otázky týkající se strukturální klasifikace proteinů jsou stále součástí dnešní bioinformatiky. Řada prestižních biotechnologických center neustále pracuje na vytváření nových, účinnějších a efektivnějších metod pro klasifikaci v genomice a proteomice. V práci bude použito relativně moderní metody Support Vector Machine (SVM) a dále srovnávací analýzy vedoucí k vyšší účinnosti klasifikace. Zkoumané metody budou testovány na datech z veřejných proteomických databází a ověřeny na vybraných rodinách proteinů eukaryotických organizmů. Práce bude podporována projektem GAČR P102/11/1068 "Nano-elektro-bio-nástroje pro biochemické a molekulárně-biologické studie eukaryotických buněk (NanoBioTECell)".

   Školitel: Tkacz Ewaryst, prof., Ph.D.,D.Sc.

5. Zpracování a analýza časových sekvencí snímků sítnice

   Téma je zaměřeno na zlepšení kvality snímků z nízkonákladové kamery pro snímání obrazů sítnice. Bude zahrnovat registraci a dekonvoluci časových sekvencí s cílem zlepšit kvalitu výsledného snímku (z hlediska poměru signál/šum a z hlediska rozlišení). Dále bude prováděna analýza časových sekvencí snímků sítnice, která bude zahrnovat například detekci pulsací cév, detekci variability parametrů optického disku či extrakci pohybu očí. Při řešení těchto úkolů budou použity algoritmy z oblasti pokročilého zpracování obrazů a signálů. Další součástí projektu bude také optimalizace konstrukce fundus kamery s cílem zlepšení kvality nasnímaných sekvencí. Celkově by měl projekt, díky navrženým metodám zpracování a analýzy, rozšířit možnosti využití nízkonákladových fundus kamer i mimo oční kliniky.

   Školitel: Kolář Radim, doc. Ing., Ph.D.

6. Zpracování polysomnografických dat

   Práce bude zaměřena na zpracování polysomnografických signálů pořízených ve spánkové laboratoři Fakultní nemocnice U Svaté Anny v Brně v rámci projektu Mezinárodního centra klinického výzkumu (FNUSA-ICRC) pro analýzu spánkových signálů. Předpokládáme návrh a realizaci nových metod pro zpracování polysomnografických signálů. Zejména se bude jednat o výzkum a vývoj nových metod pro předzpracování, automatickou detekci grafoelementů a analýzu signálů EEG pro klasifikaci spánkových stádií. V rámci uvedeného projektu se předpokládá spolupráce s Mezinárodním centrem klinického výzkumu v Brně.

   Školitel: Kozumplík Jiří, doc. Ing., CSc.