Prezenční studium

4 roky

prof. Ing. Valentine Provazník, Ph.D.

Předseda :
prof. Ing. Valentine Provazník, Ph.D.
Člen interní :
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D.
doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.
Člen externí :
Prof. José Millet Roig
prof. Mgr. Jiří Damborský, Dr.
prof. MUDr. Marie Nováková, Ph.D.
prof. Ewaryst Tkacz, Ph.D.,D.Sc.
prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D.
prof. Dr. Marcin Grzegorzek

Studijní program "Biomedical Technologies and Bioinformatics" si klade za cíl vychovávat absolventy, kteří budou zralými a výraznými vědeckými osobnostmi s velkým odborným a vědeckým rozhledem v oblasti biomedicínského inženýrství, bioinformatiky, biomedicínských technologií, matematické a systémové biologie a analýzy -omics dat. Absolventi také získají znalosti a zkušenosti zasahující do ryze technických oblastí, jako jsou především pokročilé metody zpracování vícerozměrných dat či oblast strojového učení. 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. Kromě rozvoje specifických odborných znalostí je kladen důraz i na rozvoj praktických dovedností typu „soft-skills“, jazykových, publikačních a prezentačních dovedností, a schopností práce v týmu i řízení týmu.

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

Absolventi studijního programu “Biomedical Technologies and Bioinformatics” naleznou uplatnění jako vědecky erudovaní odborníci ve vědeckých a výzkumných institucích, firmách zabývajících se výzkumem a vývojem, instalacemi a servisem lékařské a laboratorní přístrojové techniky, dále na klinických pracovištích, nemocnicích a vědeckých centrech mezinárodního výzkumu. Absolventi programu budou rovněž dostatečně teoreticky i prakticky připraveni, aby v případě realizace akademické kariéry byli kvalitními výzkumníky se schopností budovat vlastní vědeckou školu a předávat nejnovější vědecké poznatky dalším generacím výzkumníků.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu, který je zpracován v úvodu studia školitelem doktoranda ve spolupráci s doktorandem a následně schválen oborovou radou. V individuálním studijním plánu jsou specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá jejich plnění. Doktorandi jsou s ohledem na své zaměření již od počátku svého studia zapojeni do vědeckých skupin, které jsou specificky zaměřeny na konkrétní oblasti. Rozmanitost řešených témat v rámci biomedicínského inženýrství a bioinformatiky a nutnost studovat velmi specifické oblasti dokládá výčet odborných oblastí:

1. Akvizice a zpracování signálů: a) Zpracování a analýza EKG signálů. b) Experimentální kardiologie. c) Zpracování biologických dat. d) Fúze biologických dat.
2. Zpracování a analýza obrazů: a) Zpracování obrazů v mikroskopii. b) Zpracování a analýza CT obrazů. c) Zpracování obrazů a zobrazování v oftalmologii.
3. Bioinformatika: a) Číslicové zpracování genomických signálů. b) Funkční genomika a systémová biologie. c) Mapování farmakoforu a virtuální screening.
4. Buněčná biologie: Experimentální mikroskopická technika pro buněčné inženýrství.
 


Stěžejními teoretickými odbornými předměty jsou Mentoring 1 a Mentoring 2. Obsahy obou předmětů jsou pro každého doktoranda individuální. Optimální skladba studijních materiálů je navržena školiteli a školiteli specialisty pro každého doktoranda zvlášť tak, aby reflektovala zaměření disertační práce doktoranda a umožnila doktorandovi dosáhnout v dané oblasti (ale i příbuzných, zvláště pak interdisciplinárních, oblastech) hlubokého poznání nutného k dosažení mezinárodně kompetitivních vědeckých výsledků. Studovaná témata jsou probírána s experty na danou problematiku z řad akademických pracovníků VUT v Brně a také s experty ze spolupracujících domácích i zahraničních pracovišť. Odbornou úroveň garantuje garant studijního programu, členové oborové rady a dále školitelé doktorandů. Pro malou skupinu doktorandů s tak rozmanitými oblastmi studia je toto řešení maximálně přínosné a efektivní. Dílčí výstupy z teoretických odborných předmětů Mentoring 1 a Mentoring 2, spolu s praktickými výsledky, jsou studenty rozpracovávány do formy vědeckých časopiseckých článků a publikovány na mezinárodní úrovni.

Sledování a zvyšování kvality studijních výsledků je zajištěno absolvováním předmětů Vědecký seminář 1 a Vědecký seminář 2, které jsou zaměřeny na aktivní hledání možností řešení výzkumných problémů, obhajobu a oponování dílčích výsledků vědecké práce před odborným publikem a identifikaci efektivnějších řešení vedoucích k dosažení originálních publikovatelných výsledků. Oblast výzkumných problémů je stanovena v souladu s tématy dizertačních prací jednotlivých doktorandů. V předmětech Vědecká akademie 1 a Vědecká akademie 2 doktorandi zajišťují týmovou činnost vedením talentovaných studentů bakalářského a magisterského studijního programu. Účelem předmětu je zvýšit schopnosti doktorandů související s týmovým a projektovým managementem při řešení konkrétních výzkumných úkolů souvisejících s tématy dizertačních prací.

Další předměty studijního programu jsou zaměřeny na dovednosti typu „soft skills“, podle nichž jsou předměty pojmenovány: Prezentační a publikační dovednosti, Týmová spolupráce. Cílem „soft skills“ předmětů je připravit doktorandy na vědecky úspěšnou publikační činnost ve vědeckých časopisech kategorii Q1 a prezentaci výsledků na prestižních mezinárodních konferencích indexovaných v Conference Proceedings Citation Index. V rámci předmětů doktorandi prohlubují své znalosti v oblasti odborné problematiky dle svého zaměření v souvislostech s definovanými dovednostmi. Pro studium těchto předmětů jsou využity dílčí výstupy z teoretických odborných předmětů Mentoring 1 a Mentoring 2. Časopisecké články jsou připravovány v optimálních návaznostech, postupy práce na publikacích jsou diskutovány v rámci zkušenějších týmů, výsledky jsou prezentovány kolegům z odborných skupin na pracovišti. Doktorandi se učí efektivně používat vědecké nástroje, optimalizují vědeckou práci a osvojují si zásady sdílení vědeckých výsledků.
Podrobnosti všech předmětů jsou uvedeny v charakteristikách studijních předmětů viz formuláře B-III.


Předměty, které student povinně absolvuje před státní doktorskou zkouškou, jsou následující:
1. “Mentoring 1”
2. “Mentoring 2”
3. “Research Seminar 1”
4. “Research Seminar 2”
5. “Team Work”
6. “Presentation and Publication Skills”
7. “English in Science”
8. “Science Academy 1”
9. “Science Academy 2”
10. "English for The State Doctoral Exam"

Volitelným předmětem je English for post-graduates, který studenty připravuje ke zkoušce z angličtiny před státní doktorskou zkouškou.

Ke státní doktorské zkoušce předkládá doktorand pojednání o své disertační práci. Obsahem je detailní popis práce včetně stanovení základních cílů, důkladné zhodnocení stavu vědeckého poznání v řešené oblasti a popis metod aplikovaných na řešení daného problému. Obhajoba pojednání, které je oponováno, je součástí státní doktorské zkoušky. V další části zkoušky musí student prokázat hluboké teoretické i praktické znalosti v oblastech souvisejících se zaměřením jeho studia. V širším kontextu se jedná o oblast biomedicínského inženýrství, bioinformatiky, biomedicínských technologií, matematické a systémové biologie a analýzy -omics dat. Státní doktorská zkouška probíhá ústní formou a kromě diskuse nad pojednáním k disertační práci se také skládá z tematických okruhů týkajících se povinných předmětů. K obhajobě disertační práce se student hlásí po vykonání státní doktorské zkoušky a po splnění podmínek pro ukončení, jakými jsou účast na výuce, vědecká a odborná činnost (tvůrčí činnost) a minimálně měsíční studijní nebo pracovní stáž na zahraniční instituci nebo aktivní účast na mezinárodním tvůrčím projektu.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu (dále jen ISP), který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem, a který je následně schválen oborovou radou. Individuální studijní plán je pro doktoranda závazný. Jsou v něm specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia a jsou bodově ohodnoceny v kategoriích Studijní oblast, Pedagogická praxe, Vědecká a odborná činnost. V pevně daných termínech probíhá kontrola plnění těchto povinností. Průběžné bodové hodnocení všech aktivit doktoranda je vedeno v dokumentu „Celkové bodové hodnocení doktoranda“ a je součástí ISP. Při zahájení dalšího roku studia pak školitel do ISP zaznamená případné změny a předkládá ke schválení oborovou radou. Nejpozději do 15.10. každého roku studia odevzdává doktorand vytištěný a podepsaný ISP na Vědeckém oddělení fakulty ke kontrole a archivaci.
Během prvních čtyř semestrů skládá doktorand zkoušky z povinných, povinně volitelných anebo volitelných předmětů. Současně se intenzivně zabývá vlastním studiem a analýzou poznatků v oboru stanoveném tématem disertační práce a průběžným publikováním takto získaných poznatků a vlastních výsledků. V dalších semestrech se doktorand již více soustřeďuje na výzkumnou práci, která souvisí s tématem disertační práce, na publikování výsledků své tvůrčí práce a na vlastní zpracování disertační práce.
Do konce druhého roku studia skládá doktorand státní doktorskou zkoušku, kterou prokazuje široký rozhled a hluboké znalosti v oboru souvisejícím s tématem disertační práce. K této zkoušce se musí přihlásit nejpozději do 30. dubna ve druhém roce svého studia. Státní doktorské zkoušce předchází zkouška z anglického jazyka.
Ve třetím a čtvrtém roce svého studia provádí doktorand potřebnou výzkumnou činnost, publikuje dosažené výsledky a zpracovává svoji disertační práci. Součástí studijních povinností v doktorském studijním programu je absolvování části studia na zahraniční instituci v rozsahu nejméně 1 měsíc (doporučovaná délka je alespoň 6 měsíců) nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci, což je nutné doložit nejpozději při odevzdání disertační práce.
Doktorandi v prezenční formě ve čtvrtém roce studia a doktorandi v kombinované formě v pátém roce studia předkládají do konce zimního zkouškového období svému školiteli rozpracovanou disertační práci, který ji ohodnotí. Disertační práci by měl doktorand odevzdat do konce 4. roku v prezenční formě studia, respektive do konce 5. roku v kombinované formě studia.
Student prezenční formy doktorského studia je v průběhu studia povinen absolvovat pedagogickou praxi, tj. působit v procesu výuky. Zapojení doktoranda do pedagogické činnosti je součástí jeho vědecké přípravy. Pedagogickou praxí doktorand získává zkušenosti v předávání poznatků a zdokonaluje prezentační dovednosti. Skladbu pedagogických aktivit (cvičení, laboratorní cvičení, vedení projektů apod.) určí doktorandovi vedoucí daného ústavu po dohodě se školitelem. Povinnost pedagogické praxe se nevztahuje na doktorandy-samoplátce a na doktorandy v kombinované formě studia. Zapojení do výuky v rámci pedagogické praxe potvrdí po jejím splnění školitel v IS VUT.

1. Detekce a klasifikace arytmií v ambulantních záznamech EKG s využitím hlubokého učení

   Interpretace počítačového záznamu elektrokardiogramu (EKG) hraje v klinickém workflow EKG zásadní roli. Široce dostupná digitální data EKG a schemata umělé inteligence představují příležitost k podstatnému zlepšení přesnosti automatizované analýzy EKG. Pokročilé metody umělé inteligence, jako jsou konvoluční neuronové sítě s hlubokým učením, umožňují rychlou počítačovou interpretaci EKG podobnou interpretaci člověka. Jde o situace, kdy signály a vzory, které jsou pro lidské interprety do značné míry nerozpoznatelné, lze přesně detekovat vícevrstvými neuronovými sítěmi, díky nimž je EKG výkonný neinvazivní biomarker. Hlavním cílem projektu je prokázat, že komplexní přístup hlubokého učení aplikovaný na celý diagnostický řetězec může klasifikovat širokou škálu různých arytmií z jednosvodových EKG s vysokým diagnostickým výkonem podobným výsledkům hodnocení kardiologem. Vyvinuté algoritmy pro počítačovou interpretaci EKG zlepší účinnost interpretace lidského experta přesným tříděním nebo upřednostněním nejvýraznějších vzorů v záznamech. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

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

2. Detekce a predikce horizontálního přenosu genů mezi bakteriemi přítomnými v různých ekosystémech

   Mikrobiom je soubor mikroorganismů (bakterií) a jejich genetického materiálu v daném prostředí, např. v lidském či zvířecím těle nebo ve vodním prostředí. Jedná se o dynamický systém, jež je také ovlivňován schopností bakterií horizontálně přenášet části DNA mezi blízce příbuznými ale i vzdálenějšími druhy. Horizontální přenos genů (HGT) pomocí mobilních elementů hraje důležitou roli ve vývoji a funkci známých střevních bakterií. HGT je velmi běžná u lidských patogenních bakterií. Tento proces tedy přispívá ke zvýšené patogenezi a virulenci těchto patogenů a také k odolnosti vůči antibiotické léčbě. Kromě toho mohou být geny rezistence také přeneseny z patogenních na užitečné a komenzální bakterie v prostředí, dokonce i do jiných prostředí. Geny rezistence byly nedávno globálně rozšířeny do každého prostředí, včetně systémů pitné vody. Téma PhD studia bude zaměřeno na identifikaci a charakterizaci mobilního genetického materiálu (jsou to např. transpozony, plazmidy, geny rezistence na antibiotika, hypotetické proteiny) z komplexních ekosystémů, ale také ze samotně sekvenovaných bakterií. Dále bude stanoven rezervoár těchto mobilních genetických elementů. Bioinformatické přístupy budou zahrnovat analýzu metagenomických sekvenačních dat vzorků pocházejících z různého prostředí, jako jsou nemocniční a komunální čistírny odpadních vod, městské skládky, zvířecí farmy nebo životního prostředí. Rovněž budou analyzována data pocházející z dalších sekvenačních technologií a strategií (např. Oxford Nanopore Technology, sekvenování plazmidomu). Dále budou také navrženy nové výpočetní metody, které odhadnou, do jaké míry blízce příbuzné druhy sdílejí horizontálně získané geny, a jak lze odlišit tyto horizontálně přenosné geny od evolučně příbuzných genů. Výsledky projektu umožní sledování toku přenositelných genů, především sledování genů rezistence na antibiotika. Projekt tak povede ke snížení šíření rezistence na léky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a částečný úvazek nad rámec státního stipendia.

   Školitel: Čejková Darina, Mgr. Bc., Ph.D.

3. Nové přístupy pro zobrazování a zpracování obrazů sítnice

   Téma je zaměřeno na metody pro simultánní hodnocení okysličování a prokrvení sítnice, včetně vývoje oftalmologické kamery a vhodných metod zpracování obrazu. Základní koncept této kamery byl již navržen a ověřen během posledních 3 let. Jeho plánované úpravy umožní zachytit videosekvence sítnice na více vlnových délkách za současného snímání různých biosignálů - zejména elektrokardiogram, fotopletysmogram a respirační signál. Doktorand se tak bude podílet na interdisciplinárním výzkumu v rámci většího projektu, který pokrývá oblasti, jako je zobrazování sítnice a její funkční hodnocení, stejně jako pokročilé zpracování obrazů a signálů s aplikacemi strojové učení. Cílem výzkumu je najít metodiku pro hodnocení okysličování sítnice, včetně potenciálně důležitých biomarkerů vhodných pro diagnostiku konkrétních onemocnění. Projekt bude řešen převážně na Ústavu biomedicínského inženýrství. Bude se však spolupracovat s dalšími institucemi - Leipzig University a Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Německo) a University of Minnesota (USA). UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

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

4. Počítačová analýza fetální srdeční frekvence

   Téma studia je zaměřeno na analýzu fetální srdeční frekvence (CTG, kardiotachogram) za účelem sledování změn CTG u plodů s předčasným odtokem plodové vody během těhotenství. Během doktorského studia se student seznámí s metodami analýzy CTG a variability CTG za účelem zjištění aktuálního stavu plodu. Budou analyzovány signály CTG získaných od dvou skupin těhotných žen (s předčasným odtokem plodové vody a normálním průběhem těhotenství) pomocí pokročilých metod a srovnány s výsledky získanými lékaři za použití momentálně obecně akceptovaných kritérií hodnocení CTG. Analýza dat bude probíhat ve spolupráci s lékařským týmem porodního oddělení FN Brno. Od uchazeče se očekává znalost programování v prostředí Matlab nebo Python a přehled v oblasti zpracování a analýzy biologických signálů. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Kolářová Jana, doc. Ing., Ph.D.

5. Pokročilá detekce významných bodů patologických záznamů EKG

   Téma disertační práce je zaměřeno na spolehlivou a přesnou detekci základních významných bodů záznamů EKG během patologických událostí. Práce má dva hlavní cíle. První cíl je zmapovat potenciál současných algoritmů pro detekci komplexů QRS a rozměřování záznamů EKG během různých patologických událostí a definovat jejich nedostatky. Druhým cílem práce je navrhnout pokročilý rozměřovací algoritmus, který bude spolehlivě fungovat během většiny běžných patologických událostí a prověřit jeho robustnost na standardních databázích záznamů EKG. Od uchazeče se očekává znalost programování v prostředí Matlab nebo Python a přehled v oblasti zpracování a analýzy 1D signálů. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Vítek Martin, Ing., Ph.D.

6. Pokročilé algoritmy pro monitoring zdraví a aktivity člověka pomocí chytrého telefonu

   Téma disertační práce je zaměřeno na monitorování zdraví a aktivity člověka pomocí chytrého telefonu a jeho integrovaných senzorů (zejména akcelerometr, gyroskop, magnetometr, GPS, mikrofon, kamera). Hlavní motivací je dostupnost a velký potenciál chytrých telefonů, který zdaleka není v oblasti zdraví využit. Práce má dva hlavní cíle. První cíl je zmapovat potenciál chytrého telefonu a možnosti jeho využití pro monitorování zdraví a aktivity člověka a dále kriticky zhodnotit jeho reálnou využitelnost. Druhým cílem práce je navrhnout pokročilé algoritmy pro zpracování dat nasnímaných pomocí chytrého telefonu (např. pro účely klasifikace aktivit člověka nebo stanovení krevního tlaku) a vyhodnotit úspěšnost a použitelnost těchto algoritmů v praxi. Od uchazeče se očekává znalost programování v prostředí Matlab nebo Python a přehled v oblasti zpracování a analýzy 1D signálů. Výhodou (nikoliv nutností) je znalost programování aplikací pro chytré telefony. V rámci práce je možné snímat vlastní data pomocí dostupných chytrých telefonů. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Vítek Martin, Ing., Ph.D.

7. Pokročilé metody odhadu kvality biologických signálů

   Téma disertační práce je zaměřeno na stanovení kvality biologických signálů (např. PPG, EKG) snímaných pomocí mobilních zařízení. K tomuto účelu je možno využít i další souběžně snímané signály jako např. akcelerometrická data. Práce má dva hlavní cíle. Prvním cílem je navrhnout třídy kvality signálů s ohledem na možné zdroje rušení a následné využití signálu. Druhým cílem je navrhnout pokročilé algoritmy pro odhad kvality signálů v reálném čase a ověřit použitelnost signálu dané třídy pro zamýšlený účel. Od uchazeče se očekává znalost programování v prostředí Matlab nebo Python a přehled v oblasti zpracování a analýzy 1D signálů. V rámci práce je možné snímat vlastní data pomocí dostupných nositelných zařízení. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

   Školitel: Smital Lukáš, Ing., Ph.D.

8. Segmentace medicínských obrazů s využitím hlubokého učení

   Téma disertační práce je zaměřeno na využití metod strojového učení pro segmentaci a klasifikaci struktur v medicínských obrazech. Cílem disertační práce je nejprve vylepšení stávajících metod segmentace klasických 2D medicínských obrazů. Následně budou metody rozšířeny i pro segmentaci objemových dat, zejména pak dat z mikroCT systému. Součástí práce bude i využití hlubokého učení pro klasifikaci těchto dat. Pro řešení budou využité metody strojového učení, zejména pak neuronové sítě, které představují nové a perspektivní algoritmy pro zpracování obrazových dat. Cílem práce je rozšířit možnosti automatického zpracování a klasifikace velkých objemů dat jako jsou právě 3D obrazy z CT systémů. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Harabiš Vratislav, Ing., Ph.D.

9. Využití metod zpracování signálů pro zpřesnění dekódování dat z nanopórového sekvenování

   Cílem dizertační práce je vytvořit metodiku pro předzpracování surových sekvenačních dat z nanopórového sekvenování ve formě signálových čtení (tzv. „squiggles“). Tento krok by měl předcházet samotnému dekódování DNA sekvence, které dnes prakticky výlučně pracuje na bázi učících sítí. Krok dekódování bází tzv. „basecalling“ je největším zdrojem chyb ve zpracování dat z nanopórového sekvenování. Přestože přesnost metod pro dekódování surových dat z nanoporového sekvenování v posledních letech výrazně vzrostla, v krajních případech stále klesá až na 95 % a tak stále nejsou použitelné pro klinickou praxi. Vhodná kombinace pokročilé signálové filtrace vysoké míry šumu, segmentace signálů na úseky označované „events“ popisující dílčí znaky DNA kódu a přizpůsobení délek jednotlivých eventů pomocí dynamického borcení časové osy může pomoc výrazně zpřesnit dekódování genetické informace. Od uchazeče se očekává jak znalost základní metodologie zpracování a analýzy genomických dat, tak přehled v oblasti zpracování a analýzy 1D signálů. Ovládání vhodného programovacího prostředí je samozřejmostí. Téma bude řešeno ve spolupráci s Dětskou nemocnicí - FN Brno. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Vítková Helena, Ing., Ph.D.

1. kolo (podání přihlášek od 01.04.2021 do 15.05.2021)

1. Analýza časového vývoje lézí v medicínských obrazových datech

   Hodnocení strukturálních, intenzitních a tvarových změn léčených rakovinových lézí je zásadní pro diagnostiku a plánování léčby. V současné době je 3D tomografické zobrazování důležitým základem pro diagnostiku a prognózu onkologického onemocnění a pro jeho efektivní léčbu. Podpora zdravotnického personálu v diagnostice a prognóze počítačovými metodami vyžaduje použití pokročilé analýzy obrazových dat umožňující detekci, segmentaci, výběr příznaků a klasifikaci špatně definovaných lézí a jejich časový vývoj. Tímto způsobem poskytované modelování vývoje nemoci může umožnit spolehlivější diagnostické závěry, efektivní design léčby a předpovědi zotavení pacienta. Příslušná výpočetní metodologie však vyžaduje další hlubší výzkum. Téma se týká analýzy časového vývoje nádorových lézí během léčby onemocnění. Analýza příslušných tomografických CT a MRI obrazových dat bude vyžadovat úpravu nebo úplný vývoj pokročilých metod zpracování 3D obrazů, vhodných pro aplikaci na lékařská obrazová data. Kromě klasických metod budou použity moderní přístupy strojového hlubokého učení a výsledky budou porovnány, také s ohledem na zdůvodnění příslušných lékařských závěrů. Souběžně s tím by měly být navrženy a testovány modely specifické pro pacienta, aby bylo možné sledovat a předpovídat vývoj nemoci. Předpokládá se, že projekt disertační práce bude probíhat na Ústavu biomedicínského inženýrství FEKT VUT v Brně ve spolupráci s medicínskými partnery, zejména Fakultní nemocnicí Brno a Všeobecnou fakultní nemocnicí v Praze. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

   Školitel: Jan Jiří, prof. Ing., CSc.

2. Genetické variace u kardiomyopatie a ischemické choroby srdeční

   Pacienti trpící kardiovaskulárními chorobami, jako je kardiomyopatie a ischemická choroba srdeční, mají tendenci se vyskytovat v rodinách kvůli monogenním nebo polygenním genetickým architekturám. Hlavním cílem projektu je hledání genetických variací u těchto onemocnění za účelem nalezení kauzálních genů a lokusů. Bude analyzováno a modelováno rozdělení frekvencí alel vybrané sady lokusů v populaci vzorku. Studie bude rozšířena o identifikaci lokusů, které implikují cesty v morfogenezi krevních cév a zánětu souvisejícím s chorobami. Data z projektu 1000 genomů a z projektu CARDIoGRAMplusC4D Consortium budou použita k provedení rozsáhlé bioinformatické analýzy v rámci celého genomu. V projektu se budou rozvíjet a aplikovat výzkumné metodiky statistické genetiky a bioinformatiky, dále dovednosti v programování software pro analýzu bioinformatických dat a rozvíjet dovednosti vysoce výkonných výpočtů. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

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

3. Hluboké učení jako technika počítačového modelování v genomice

   Genomika je věda založená na datech jako taková využívá strojové učení k hledání závislostí v datech a předkládání nových biologických hypotéz. Potřeba extrakce nových poznatků z genomických dat s exponenciálně rostoucím objemem vyžaduje expresivnější modely strojového učení. Hluboké učení se stává metodou volby pro mnoho úkolů modelování v genomice, jako je predikce vlivu genetických variací na regulační mechanismy genů. Hlavním cílem projektu je navrhnout nové nástroje pro segmentaci a predikci genomických dat, přizpůsobení parametrů a výběr hyper-parametrů pro optimální učení hlubokých neuronových sítí. Nástroje budou použity k objevování lokálních vzorů a závislostí s dlouhým rozsahem v sekvenčních datech a modelování vazebných míst transkripčních faktorů a mezer. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

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

4. Pokročilé algoritmy pro analýzu EKG

   Téma zahrnuje návrh a vývoj nových sofistikovaných metod pro analýzu pacientských EKG záznamů za účelem zvýšení jejich diagnostické výtěžnosti při rozpoznávání srdečních arytmií. Jedná se především o analýzu standartních povrchových EKG s využitím informací z intrakardiálních záznamů snímaných simultánně v průběhu katétrové ablace. Vyvinuté algoritmy mají sloužit pro lepší parametrizaci EKG s projevy obtížně rozpoznatelných arytmií, jako například fibrilace síní, flutter síní, síňová tachykardie apod. Jako vhodné nástroje pro řešení daného tématu se nabízí metody hlubokého učení, jež obecně vykazují výborné výsledky v oblasti zpracování a analýzy biomedicínských dat. Při vývoji a testování algoritmů budou používaná data z Dětské nemocnice a Interní kardiologické kliniky Fakultní nemocnice Brno. Téma bude navazovat na výzkum probíhající na UBMI. Od uchazeče se očekává znalost programování v prostředí Python a přehled v oblasti zpracování a analýzy biologických signálů a nejmodernějších metod strojového učení. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Filipenská Marina, Ing., Ph.D.

5. Pokročilé metody pro analýzu bakteriálních metylomů na celogenomové škále pomocí sekvenace nanopórem

   Změny v expresi genetické informace, které nejsou způsobeny změnou v primární struktuře DNA, jsou označovány jako změny epigenetické. Typickým příkladem mohou být metylace DNA, které byly v bakteriích objeveny už před více než půlstoletím. Navzdory tomu jsou v současné době stále studovány především 5-metylcytosin (5mC) metylace v eukaryotních genomech pomocí bisulfitové sekvenace přístroji další generace sekvenování. Bakteriální metylom je ovšem tvořen kromě 5mC také N6-metyladenin (6mA) a N4-metylcytosin (4mC) metylacemi, které jsou tímto postupem nedetekovatelné (6mA), případně detekovatelné pouze obtížně (4mC). Optimálním řešením pro detekci metylací se jeví využití sekvenátorů třetí generace (TGS, third generation sequencing). Ačkoliv TGS sekvenace nanopórem umožňuje teoreticky detekci všech výše zmíněných typů metylací, v současné době zůstává tento potenciál nevyužitý kvůli chybějícím bioinformatickým nástrojům pro dekódování metylovaných nukleotidů z proudového signálu, který sekvenátor generuje při akvizici dat. Cílem práce bude vytvořit metodiku pro detekci metylací při využití pokročilých bioinformatických technik a nástrojů číslicového zpracování signálů pro filtraci a analýzu tohoto zašuměného signálu. Celá metodika bude navrhována na vlastních datech získaných sekvenátory MinION a MinION/Flongle společnosti Oxford Nanopore Technologies, které UBMI vlastní, při sekvenaci patogenních bakterií z FN Brno a průmyslově využitelných bakterií ze sbírek VŠCHT Praha a fakulty chemické VUT v Brně. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí.

   Školitel: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

6. Pokročilé metody pro studium mitochondriální funkce a aktivity s uplatněním v regenerativní medicíně

   Mitochondrie jsou ve většině buněk hlavními producenty buněčné energie za spotřeby kyslíku a uplatňují se také při apoptotických a dalších intracelulárních regulačních procesech. Hrají také významnou roli v oblasti regenerativní medicíny, kde studie prokazující mitochondriální přenos jako jeden ze vznikajících mechanismů, kterými mezenchymální kmenové buňky mohou regenerovat a opravit poškozené buňky nebo tkáně. Pro monitorování funkce mitochondrií v reálném čase jsou často využívány mikroskopické fluorescenční techniky, zejména s uplatněním fluorescenčních barviv založených na měření mitochondriálního membránového napětí. Reprodukovatelnost výsledků v laboratořích však silně závisí na dodržování dobře validovaných a spolehlivých protokolů spolu s příslušnými kontrolami. Disertační práce se bude zabývat výzkumem a vývojem nových metod pro studium buněčné funkce a aktivity využitím pokročilých fluorescenčních technik, s pomocí fluorescenční a fluorescenční konfokální mikroskopie a optické spektroskopie. Cílem práce je vytvořit metodiku pro hodnocení mitochondriální funkce a aktivity s využitím v regenerativní medicíně, za účelem hodnocení efektivity a rychlosti regenerace. Součástí práce bude vytvoření metodiky pro řízenou simulaci mitochondriální funkce a aktivity v kontrolovaném prostředí. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Čmiel Vratislav, Ing., Ph.D.