Kombinované studium

4 roky

doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.

Předseda :
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.
Člen interní :
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D.
doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.
prof. Ing. Valentýna Provazník, 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. “Vědecký seminář 1”
4. “Vědecký seminář 2”
5. “Týmová spolupráce”
6. “Prezentační a publikační dovednosti”
7. “Angličtina ve vědě”
8. “Vědecká akademie 1”
9. “Vědecká akademie 2”
10. "Zkouška 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. Identifikace patogenních bakterií v reálném čase z nanoporového sekvenování

   Nedávné pokroky v sekvenačních technologiích třetí generace zpřístupnily rutinní sekvenování DNA mikrobiálních vzorků v klinickém prostředí. To výrazně rozšiřuje naše možnosti identifikace a analýzy nebezpečných bakteriálních druhů a umožňuje efektivnější přístup v prevenci jejich šíření v lidské populaci. Přestože se celogenomová sekvenace stává přední technikou v klinické mikrobiologii, jejímu výlučnému rozšíření stále brání velká časová a výpočetní náročnost zpracování sekvenačních dat. Analýza sekvenačních dat stále zabírá od desítek hodin, pro individuální vzorky, až po dny a týdny při masivním nasazení paralelizovaného sekvenování velkého množství vzorků. Časově nejnáročnější fáze tohoto procesu je basecalling tj. dekódování DNA ze surových „raw“ signálů. Ten u nanopórového sekvenování začíná již v průběhu sekvenace a u vysoce přesných modelů nezbytných pro klinickou diagnostiku probíhá ještě dny po skončení sekvenačního běhu. Téma dizertační práce je zaměřeno na navržení nové metody na bázi technik strojového učení umožňující identifikaci příznaků rezistence a virulence bakterií přímo ze surových signálů bez nutnosti dekódování DNA sekvence. Výhodou tohoto přístupu je, že k identifikaci příznaků není zapotřebí kompletní genetická informace bakterií, stačí částečná informace dostupná již během prvních hodin sekvenačního běhu. K identifikaci potencionálních epidemiologických rizik tak může dojít ještě před skončením sekvenace. Práce bude primárně řešena na Ústavu biomedicínského inženýrství, přičemž se očekává spolupráce s Centrem molekulární biologie a genetiky, FN Brno a s Mendelovou univerzitou v Brně v rámci řešení probíhajících grantových projektů GAČR a AZV. 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.

2. Metodické a empirické strategie pro imunoterapii zaměřenou na LAG3 v onkologii

   Lymfocytární aktivační gen 3 (LAG3; CD223) představuje slibný cíl pro imunoterapii nádorových onemocnění vzhledem k jeho funkci negativního regulátoru T-buněk a schopnosti vyvolat ve spojení s PD1 stav vyčerpání. Podnětem pro zkoumání LAG-3 jako proteinového cíle v imunoterapii rakoviny je jeho významná funkce v imunitní regulaci, jeho synergické interakce s dalšími imunitními kontrolními body a jeho vazebná afinita k různým ligandům, včetně MHC třídy II, FGL1, galektinu-3 a LSECtinu. Rozvoj imunoterapie cílené na LAG-3 v onkologii závisí na výpočetních i experimentálních metodikách, které umožní rozpoznat, upřesnit a ověřit potenciální kandidáty na léčbu.

   Výzkum strukturní dynamiky interakcí LAG-3 s jeho ligandy, včetně MHC II. třídy a FGL1, objasnil mechanismy, které jsou základem vazebných procesů. Tato zkoumání slouží jako podklad pro systematický vývoj malých molekul nebo protilátek, které tyto interakce narušují. Procesy předklinické validace, strukturní validace a přístupy zaměřené na kombinovanou léčbu usnadňují vývoj účinnějších léčebných postupů přizpůsobených jedinečným profilům jednotlivých pacientů.
   Žadatel disponuje rozsáhlým zázemím spolupráce s různými národními lékařskými institucemi, jako je Mendelova univerzita, FNUSA a ICRC Brno. Dále spolupracuje se zahraničními partnery se sídlem v Německu, Velké Británii a Indii, z nichž každý disponuje specializovanými odbornými znalostmi a bude se podílet na různých fázích realizace projektu.

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

3. Metody pro analýzu obrazu CT snímků se sníženou dávkou

   Téma je zaměřené na zpracování obrazových dat z tzv. nízkodávkového CT vyšetření, které se používá v rámci screeningu, např. pro včasný záchyt rakoviny plic. Během řešení tohoto tématu budou navrženy a realizovány postupy, které povedou k vyšší vytěžitelnosti dat získaných při tomto vyšetření. Záměrem je především detekce plicních uzlů a jejich následná klasifikace na základě velikosti, tvaru a dalších charakteristik. V současné době dochází k zavádění těchto postupů v rámci celoevropské studie, která se zabývá včasnou detekcí rakoviny plic. Téma bude řešeno na dostupných datových sadách ze zahraničních pracovišť, během řešení tématu se předpokládá také zpracování dat z Masarykova onkologického ústavu v Brně a Všeobecné fakultní nemocnice (VFN) v Praze, kde probíhají screeningové studie již několik let. Součástí řešení tématu bude také rozšíření na klinická data z jiných oblastí, protože se očekává další vzestup počtu prováděných nízkodávkových CT vyšetření nejen v oblasti screeningu.

   Školitel: Mézl Martin, Ing., Ph.D.

4. Multimodální zpracování a analýza obrazu očního pozadí pro rozvoj oftalmologie

   Lidská sítnice je jedinečným oknem do centrální nervové soustavy a cévního systému, které umožňuje neinvazivní pozorování krevního oběhu. Zobrazování sítnice tak hraje zásadní roli při odhalování očních chorob a systémových onemocnění, jako jsou cukrovka, kardiovaskulární poruchy a neurodegenerativní onemocnění. Cílem tohoto doktorského tématu je vyvinout nové metody zpracování a analýzy obrazu pro multimodální zobrazování sítnice. Mezi ně patří především oftalmoskopie s adaptivní optikou a spektrální zobrazování sítnice. Mezi hlavní cíle tohoto výzkumu patří vývoj robustních postupů zpracování obrazu, zdokonalení technik segmentace sítnicových abnormalit a zlepšení integrace multimodálních dat.
   Výzkum bude probíhat ve spolupráci s odborníky na oftalmologii, umělou inteligenci a lékařské zobrazování z Lappeenranta University of Technology, Vysokého učení technického v Brně a dalších mezinárodních institucí. Očekávaný dopad zahrnuje zlepšení klinických pracovních postupů, rychlejší diagnostiku onemocnění, snížení nákladů na zdravotní péči a potenciální komercializaci nových zobrazovacích technologií.

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

5. Nové přístupy ve výpočetní analýze bakteriálních společenstev pro biotechnologii

   Nemodelové bakterie představují díky své rozmanitosti nevyčerpatelný zdroj pro mikrobiální biotechnologie. Zatímco nástroje, včetně těch výpočetních, pro studium čistých bakteriálních kultur jsou vyvinuty alespoň do určitého bodu, jejich protějšky pro analýzu smíšených kultur jsou nedostatečné nebo zcela chybí. To nám brání dále studovat biotechnologickou kapacitu bakteriálních konsorcií produkovat chemikálie s přidanou hodnotou nebo jejich bioremediační potenciál.

   Téma je zaměřeno na výpočetní metody pro komplexní analýzu mikrobiálních konsorcií s cílem odhalit jejich funkční kapacitu pro průmyslové biotechnologie, bioremediaci a výrobu chemických látek s přidanou hodnotou, především bioplastů. Zatímco konkrétní nástroje pro taxonomické profilování založené na sekvenování amplikonů a metagenomické analýze založené na sekvenování pomocí shotgun přístupu již existují, jsou orientovány spíše na provádění deskriptivní než funkční analýzy. To poskytuje pouze omezené využití pro biotechnologický výzkum, kde je kladen důraz na funkci. To je částečně způsobeno i nedostatkem nástrojů zaměřených na zpracování bakteriálních metatranskriptomů. Navíc je zde i absolutní nedostatek nástrojů pro propojení potenciální funkční kapacity odvozené z metagenomu s běžícími biologickými procesy měřenými pomocí metatranskriptomických a metabonomických přístupů. Cílem výzkumu je vytvořit komplexní výpočetní pipeline pro analýzu diverzity vybrané smíšené bakteriální kultury, sestavit metagenom této komunity a porovnat její pozorované chování pomocí analýz dalších omických dat odhalujících probíhající biologické a metabolické procesy. Pipeline bude zahrnovat konkrétní kroky ke zpracování krátkých NGS i dlouhých čtení TGS, aby pokryly všechny aktuálně používané sekvenační technologie.

   Projekt bude primárně řešen na Ústavu biomedicínského inženýrství, nicméně se očekává také spolupráce s národními (FN Brno, Fakulta chemická VUT, Česká sbírka mikroorganismů) a zahraničními (Ludwig-Maximilians-Universität München v Německu a HES-SO Valais-Wallis ve Švýcarsku) partnery. 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: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

6. Optimalizace bioreaktoru pro kultivaci extrémofilů

   Bílá biotechnologie, tedy technologie využívající živé buňky k výrobě chemikálií s přidanou hodnotou, většinou kvůli vyšším finančním nákladům není konkurenceschopná oproti standardní petrochemické výrobě. Důvod lze hledat v potřebě chránit tyto procesy před kontaminací. Tato neefektivita by mohla být snížena použitím přirozeně robustních organismů, tzv. extremofilů. Tyto organismy však nejsou tak dobře prozkoumány, částečně také kvůli chybějícímu přístrojovému vybavení pro extremofilní kultivaci v malém měřítku v laboratorních bioreaktorech.

   Téma je zaměřeno na vývoj malého laboratorního bioreaktoru vhodného zejména pro termofilní kultivace. Velké průmyslové procesy obvykle generují odpadní teplo, které je pro mezofily nepříznivé a je třeba jej omezit, aby se množili. Na druhou stranu je toto prostředí přirozeně vhodné pro extremofily, zejména termofily. Na rozdíl od procesů ve velkém měřítku neprodukuje laboratorní kultivace v malém měřítku odpadní teplo, proto je pro úspěšnou kultivaci a výzkum termofilů nutné teplo přidat. Takové experimenty jsou potřebné k vývoji nových konceptů, jako je koncept průmyslové biotechnologie nové generace, který se opírá o použití přirozeně robustních organismů. V současnosti bohužel chybí malé bioreaktory určené pro termofilní kultivace. Cílem výzkumu je vyvinout nový hardware pro kultivaci bakteriálních termofilů a jeho softwarové řízení pro různé kultivační režimy. Spíše než budovat reaktor od nuly bude použita široká škála aktuálně dostupných dílů. Platformy jako Chi.Bio lze použít jako základ, díky tomu, že představuje otevřený systém řízený přes Arduino a programovatelný v Pythonu. Nabízí tedy téměř neomezené možnosti pro vylepšení bioreaktoru.

   Projekt bude primárně řešen na Ústavu biomedicínského inženýrství, nicméně se očekává také spolupráce s národními (FN Brno, Fakulta chemická VUT, Česká sbírka mikroorganismů) a zahraničními (Ludwig-Maximilians-Universität München v Německu a HES-SO Valais-Wallis ve Švýcarsku) partnery. 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: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

7. Pokročilé metody analýzy genetických variant s využitím multi-omických dat

   Projekt si klade za cíl vyvinout pokročilé bioinformatické metody pro integraci genomických a transkriptomických dat s cílem zlepšit diagnostiku a rozvoj personalizované medicíny. Prostřednictvím vývoje nových algoritmů, využití in silico modelování a aplikace metod strojového učení usiluje o zpřesnění interpretace genetických variant. Hlavní cíle projektu: 1. Vyvinout bioinformatické algoritmy pro efektivní přechod od panelového sekvenování k sekvenování celého exomu (WES) a jejich integraci. 2. Zlepšit interpretaci variant s nejasným významem (VUS) kombinací genomických a transkriptomických dat. Projekt využije panelové sekvenování i WES k analýze genetických variant u různých skupin pacientů, což umožní identifikaci potenciálně patogenních variant přispívajících ke geneticky podmíněným onemocněním. Kromě toho bude provedena transkriptomická analýza pomocí RNA-Seq, která zahrne pokročilé nástroje pro anotaci a prioritizaci variant na základě jejich předpokládaného biologického dopadu. Projekt bude řešen ve spolupráci s CIIRC ČVUT, 1. lékařskou fakultou UK a Fakultní nemocnicí Ostrava. 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: Provazník Valentýna, prof. Ing., Ph.D.

8. Pokročilé metody analýzy medicínských obrazů získaných moderními CT přístroji

   Počítačová tomografie je nejpoužívanější metodou pro diagnostiku různých onemocnění a patologií. V současné době dochází k vývoji a klinickému využití moderních CT skenerů, které umožňují víceenergetické rentgenové zobrazování pomocí vícevrstvých detektorů nebo dokonce zobrazování na úrovni jednotlivých fotonů. Tyto přístroje zároveň poskytují řadu parametrických snímků, jako jsou monoenergetické snímky, snímky materiálového rozkladu atd. Zdá se, že tyto informace zvyšují diagnostickou výtěžnost zobrazovacích metod CT při výrazném snížení dávky, což je v zájmu široké lékařské veřejnosti.

   Téma bude zaměřeno na vývoj pokročilých metod zpracování a analýzy obrazu zahrnujících přístupy strojového učení a hlubokého učení se záběrem na multiparametrické obrazy získané vícevrstvými CT detektory. Student se zaměří na vývoj, implementaci a validaci úloh předzpracování, segmentace, detekce, klasifikace a predikce s ohledem na charakter multiparametrických obrazů. Navrhovaný komplexní počítačem podporovaný diagnostický nástroj pomůže zvýšit diagnostickou přesnost a reprodukovatelnost, rychlost vyšetření a snížit meziexpertní/vnitroexpertní variabilitu a rutinní pracovní zátěž.

   Téma bude řešeno na Ústavu biomedicínského inženýrství. Předpokládá se však spolupráce s externími partnery – národními klinickými pracovišti (FN Brno, VFN Praha, FNUSA/ICRC Brno) a zahraničními institucemi (IRST IRCCS Meldola Itálie, Philips Healthcare Nizozemí, DKFZ Heidelberg Německo), umožňující klinické vyhodnocení výsledků a jejich diskusi s odbornými lékaři. 

   Školitel: Chmelík Jiří, Ing., Ph.D.

9. Pokročilé metody analýzy snímků MRI pro zvýšení diagnostické výtěžnosti

   AI-asistovaná analýza 3D MR dat pro přesnou diagnostiku stále více nahrazuje tradiční diagnostické metody, což vede k nárůstu objemu zobrazovacích dat a vyšším nárokům na expertní analýzu. Tento výzkum se zaměřuje na vývoj a validaci komplexních nástrojů založených na hlubokém učení pro automatizované zpracování a analýzu MR dat. Klíčové oblasti zahrnují registraci, automatickou segmentaci patologií a charakteristickou analýzu pro diagnostiku a prognózu. Současné aplikace se soustředí na MR vyšetření prsu, perfuzní snímky mozku a kardiologická vyšetření s důrazem na předzpracování dat, extrakci parametrických map a charakteristik a jejich klinickou interpretaci. Student bude plnohodnotným členem výzkumného týmu BioImage_BUT, který spolupracuje s předními národními (FNUSA Brno, FNB Brno, VFN Praha) a mezinárodními lékařskými institucemi (UMC Amsterdam, KCL Londýn, DKFZ Německo, REUH Riga).

   Školitel: Jakubíček Roman, Ing., Ph.D.

10. RAGE pro více nemocí: Přístup k repurposingu léčiv s využitím umělé inteligence a systémové biologie

    Receptor pro konečné produkty pokročilé glykace (RAGE) je klíčovým cílem při léčbě několika onemocnění, protože je spojen s mnoha zánětlivými a degenerativními stavy. Tento projekt bude využívat pokročilé přístupy umělé inteligence a systémové biologie ke zkoumání potenciálu pro repurposing léčiv zaměřených na RAGE. Podnět k mému současnému výzkumu vychází z různých faktorů. RAGE je spojena s různými klinickými stavy, včetně zánětlivých onemocnění, cukrovky, Alzheimerovy choroby, kardiovaskulárních chorob a rakoviny. Repurposing stávajících léčiv může výrazně zkrátit dobu trvání a náklady na výzkum léčiv, a tím urychlit zavedení inovativních terapií pro pacienty. Nedávné průlomy v oblasti umělé inteligence a systémové biologie usnadňují předpovídání interakcí mezi léčivem a cílem a zkoumání složitých biologických systémů. Naléhavě jsou zapotřebí inovativní terapeutické přístupy, protože u řady onemocnění spojených s RAGE chybí životaschopná léčba. Skupina dlouhodobě spolupracuje s řadou národních lékařských ústavů, včetně Mendelovy univerzity, FNUSA a ICRC Brno. Kromě toho máme zahraniční partnery v Německu, Velké Británii a Indii, kteří se specializují na určité oblasti a budou se podílet na různých fázích dokončení projektu.

    Školitel: Roy Sudeep, Ph.D.

11. Výpočetní charakterizace enzymů pro udržitelný návrh bioplastů

    Bílá biotechnologie, tedy technologie využívající živé buňky k výrobě chemikálií s přidanou hodnotou, většinou kvůli vyšším finančním nákladům ztrácí konkurenceschopnost se standardní petrochemickou výrobou. Výjimkou není ani biologická výroba plastů, především z důvodu nedostatečné charakterizace enzymů odpovědných za syntézu různých polymerů. Přestože jsou tyto enzymy v bakteriích poměrně hojné, systematický výpočetní výzkum založený na analýze jejich sekvencí nebyl dosud proveden.

    Téma je zaměřeno na vývoj výpočetní pipeline pro analýzu sekvencí polyhydroxyalkanoát (PHA) syntáz s cílem vytvořit jejich komplexní databázi. PHA jsou mikrobiální polyestery syntetizované různými prokaryotními mikroorganismy s velkým potenciálem pro průmysl plastů. Jejich širší využití je však stále omezeno nedostatkem základních znalostí o klíčových genech/enzymech v různých prokaryotech odpovědných za jejich syntézu, což brání využití nejvhodnějších organismů a jejich potenciálního genetického inženýrství nezbytného pro zavedení ekonomicky udržitelných procesů. Cílem výzkumu je analyzovat všechny v současnosti dostupné genomové sekvence za účelem anotace PHA syntáz a jejich klasifikace do čtyř známých tříd nebo navržení jejich nové klasifikace. Kromě toho budou konkrétní třídy sekvencí charakterizovány párováním s fyzikálně-chemickými vlastnostmi polymerů, které syntetizují. Spolu s databází PHA syntáz budou implementovány i navrhované výpočetní pipelines pro analýzu jejich blízkých a vzdálených ortologů.

    Projekt bude primárně řešen na Ústavu biomedicínského inženýrství, nicméně se očekává také spolupráce s národními (FN Brno, Fakulta chemická VUT, Česká sbírka mikroorganismů) a zahraničními (Ludwig-Maximilians-Universität München v Německu a HES-SO Valais-Wallis ve Švýcarsku) partnery. 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: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

12. Vývoj metody MR spektroskopického zobrazování s rychlou radiální akvizicí včetně analýzy dat pro dynamické protonové a X-jádrové studie v preklinických podmínkách

    Spektroskopické zobrazování pomocí magnetické rezonance (MRSI) spojuje principy MR zobrazování a MR spektroskopie do techniky schopné vytvářet prostorové mapy koncentrace specifických molekul v těle člověka nebo zvířete. Jeho klinické využití je sice stále omezeno stávajícími technickými a ekonomickými parametry, ale napomáhá lékařskému a farmakologickému výzkumu tím, že poskytuje prostorově, časově a biochemicky specifická data o procesech probíhajících ve zdravých, nemocných a léčených živých tkáních. Zvířecí modely, široce a úspěšně používané v takových studiích, přinášejí specifické problémy, jako je nízký signál-šum, anestezie, rychlé dýchání a vysoká srdeční frekvence, ale přitom dávají příležitost pro testování prototypů léků nebo metabolické studie s využitím nejen signálů nativních jader 1H nebo 31P, ale také 13C, 19F nebo 2H ze značených substrátů a produktů jejich metabolické konverze. Taková měření mohou být časově náročná nebo mají artefakty, které škodí jak na ekonomice výzkumu, tak biologické použitelnosti. Od studenta se očekává vývoj technických vylepšení současné techniky MRSI pro preklinické MR skenery s ultravysokým polem. Lokálně bude k dispozici skener Bruker Biospec 94/30 Avance III USR vybavený pro zobrazování myší a potkanů a podporovaný kvalifikovaným týmem. Konkrétně půjde o tyto cíle: - O1: Vyvinout metodu preklinického spektroskopického zobrazování mozku s radiální akvizicí s rotací o zlatý úhel zahrnující rekonstrukci metabolického obrazu v posuvném časovém okně, která umožní sledování biologických změn v reálném čase, retrospektivní úpravu časového a prostorového rozlišení a retrospektivní hradlování, a to díky využití komprimovaného snímání a hloubkového učení pro rekonstrukci obrazu. - O2: Vyhodnotit metodu O1 v konfiguraci pro 1H i X jádra, implementovat protonovou navigaci a referenční skenování pro retrospektivní hradlování signálů MRSI a záznam k-trajektorie. - O3: Prozkoumat použitelnost těchto metod v konfiguracích s excitací i detekcí povrchovou cívkou, s protonovou kryosondou a povrchovou cívkou 2H. - O4: Vyvinout přístup k odhadu chyb v metabolických obrazech získaných výše popsanými technikami.

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