Bei PHB arbeiten wir auf mehreren Ebenen an der Optimierung von Technologien, Prozessen, Plattformen und Datenintegration / Schnittstellen, damit innovative nicht-routinemäßige Analysen und Entscheidungshilfen mit hohem Wirkungspotenzial im Gesundheitswesen durchgeführt und bis zur vollständigen Integration in die klinische Routine verfeinert werden können.

Wenn Sie an einer innovativen nicht-routinemäßigen Analyse und Entscheidungsunterstützung mit hohem Wirkungspotenzial im Gesundheitswesen arbeiten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

In den Forschungslabors der Universität Basel und des Universitätsspitals Basel werden ständig Innovationen und neue Technologien entwickelt.

Gemeinsam mit translationalen Forschungslabors koordinieren und katalysieren wir die Bemühungen zur Optimierung von Prozessen, Plattformen und Datenintegration / Schnittstellen, damit innovative nicht-routinemäßige Analysen und Entscheidungshilfen mit hohem Wirkungspotenzial im Gesundheitswesen durchgeführt und bis zur vollständigen Integration in die klinische Routine verfeinert werden können.

Derzeitige Aktivitäten im Translational Catalyzer:

- Personalisierte Arzneimittel-Screening

Die Gruppe von Prof. Mohamed Bentires-Alj am Fachbereich Biomedizin hat eine Personalisierte Plattform für das Wirkstoffscreening eingerichtet. Kurz gesagt, werden aus Patiententumoren gewonnene dreidimensionale Miniatur-Gewebekulturen (so genannte Tumororganoide) im Labor gezüchtet und zum Testen von Krebsmedikamenten (und Medikamentenkombinationen) verwendet. Dies ermöglicht die Ermittlung der im höchsten Grade personalisierten und zugleich wirksamsten Behandlung für einen einzelnen Patienten, indem eine breite Palette von Medikamenten direkt an Avataren seines/ihres Tumors getestet wird und diese Informationen den Onkologen und den Tumorboards zur Verfügung gestellt werden.

Hier findet eine tiefgreifende Tumorcharakterisierung statt, die über die Standardbehandlung hinausgeht, und hier sind die Schnittstelle für klinische und translationale Daten und deren Integration, die eine Entscheidungshilfe für personalisierte Therapien bieten. Dies wird eine direkte Verbindung zur personalisierten Patientenversorgung sein und neue Behandlungsmöglichkeiten für jene Patienten eröffnen, die keine Standardtherapien erhalten haben oder für die mehrere Standardtherapien existieren, ohne dass eine Begründung für die Auswahl vorliegt.

Kontakte:

• Email: Prof. Mohamed Bentires-Alj
• Email: Dr. Maren Diepenbruck
• Email: Dr. Shan Yang

- Personalisierte Infektiologie

Qualitativ hochwertige Datenmuster, eingehende Probencharakterisierung und translationale Erkenntnisse können als potenzielle prädiktive Biomarker und personalisierte Bewertung für Infektionskrankheiten getestet werden, wobei eine Charakterisierung und Ergebnisvorhersage erreicht und in die Klinik zurückgeführt werden kann, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Ein besseres Verständnis durch klinische Phänotypisierung und die Generierung eines kuratierten Datensatzes mit spezifischen Rückkopplungsschleifen von Datenwissenschaftlern zur Klinik werden die Datenqualität und die datengestützte Entscheidungsunterstützung in der Infektiologie insgesamt verbessern. Derzeit läuft bereits eine Zusammenarbeit zwischen Siemens und dem Universitätsklinikum, um eine Software zur klinischen Entscheidungsunterstützung für die Sepsisvorhersage und Risikostratifizierung zu entwickeln. Darüber hinaus besteht ein Interesse von Roche Diagnostics, Entscheidungsalgorithmen in diesem Bereich zu testen.

Kontakt:

• Email: Dr. med. Dr. phil. Bram Stieltjes

- Personalisierte Ansätze für chronische Immunkrankheiten:

Multiple Sclerosis (MS):

In enger Zusammenarbeit mit DBE und RC2NB werden bildgebende Biomarker und neuartige Labortests integriert, um digitale Biomarker und innovative Methoden der Informationsverarbeitung und der künstlichen Intelligenz im Bereich der Multiplen Sklerose und anderer neuroimmunologischer Erkrankungen zu entwickeln und zu validieren, die ein personalisiertes Krankheitsmanagement und die Suche nach besseren Therapien und Behandlungsstrategien ermöglichen. Darüber hinaus wird im Rahmen von CLINNOVA eine föderierte Infrastruktur für die gemeinsame Nutzung von Bildgebungsdaten in diesem Bereich aufgebaut, getestet und eingesetzt werden.

Kontakte:

• Email:  Prof. Dr. med. Cristina Granziera
• Email: Dr. Amandine Bovay

- Personalisierte Pädiatrische

Qualitativ hochwertige Datenmuster, eingehende Probencharakterisierung und translationale Erkenntnisse haben ein grosses Potenzial als prädiktive Biomarker und personalisierte Beurteilung auch im pädiatrischen Bereich. Diese Bemühungen sind besonders wichtig und zeitkritisch im Kontext des geförderten SPHN National Data Stream SwissPedHealth und der geförderten SPHN Pädiatrie-Demonstratorprojekte und beinhalten eine Verbindung des UKBB zum USB DWH.

Kontakte:

• Email: PD Dr. med. Dr. phil. Julia Bielicki
• Email: Dr. med. Dr. phil. Bram Stieltjes

Wir entwickeln und implementieren IT-Infrastrukturen, die eine translationale, transdisziplinäre, gesundheitsdatengestützte Forschung sowie die klinische Umsetzung, bahnbrechende personalisierte Behandlungen und Verbesserungen in der Krankheitsprävention und medizinischen Praxis ermöglichen.

Wir bieten Unterstützung bei:

• Datentechnik (Modellierung/Kuration)
• IT-Engineering
• IT-Integration
• IT-Lösungen
• Software-Entwicklung
• Business Intelligence (BI) Werkzeug 
• Entwicklung und Training des Algorithmus
• Laborautomatisierung (Koordinierungsfunktion)
• Governance F&E

Daten, Technologien, IT-Lösungen und Dienstleistungen, die derzeit verfügbar sind:

• Datenkatalog (Kontakt: Dr. med. Fabian Franzeck)
• Synthetische Daten (Kontakt: Dr. med. Dr. phil. Bram Stieltjes)
• Klinische Entscheidungshilfe (Kontakt: Dr. Leonardus Bosch)
• Federated Learning (Kontakt: Dr. Michael Bach)
• DWH Dienstleistungen (Kontakt: cdwh@usb.ch)
• F&E Sandbox (Kontakt: Dr. med. Dr. phil. Bram Stieltjes)