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Translational Catalyzer

Symbolbild Illustration eines Forschungslabors
© Shutterstock

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:

  • Organoids 1
    Immunfärbung und Fluoreszenzmikroskopie von Brustkrebsorganoiden zeigen sich teilende Tumorzellen (pink) und EpCAM (grün), ein Adhesionsmolekül auf der Oberfläche der Tumorzellen. (Tumor Heterogeneity, Metastasis and Resistance - Bentires Lab, © University of Basel)link.zoom
  • Organoids 2
    Brusttumororganoide, die mit eine niedrigen Konzentration an Chemotherapie behandelt wurden. Immunfärbung und Fluoreszenzmikroskopie zeigen sich teilende Tumorzellen (pink) und ihre Zellkerne (grau). (Tumor Heterogeneity, Metastasis and Resistance - Bentires Lab, © University of Basel)link.zoom
  • Organoids 4
    Ex vivo, 3D Kultivierung von Brusttumororganoiden, die aus dem Tumor einer Patientin etabliert wurden, bei der 3-fach Rezeptor negativer Brustkrebs diagnostiziert wurde. Massstab: 100 μm. (Tumor Heterogeneity, Metastasis and Resistance - Bentires Lab, © University of Basel)link.zoom
  • Personalised Drug Screening Platform - Robotic Facility
    Personalised Drug Screening Platform (Cristina Golfieri - © University of Basel).link.zoom
  • Personalised Drug Screening Platform - Robotic Facility
    Personalised Drug Screening Platform (Raffaello Ferone - © University of Basel).link.zoom
  • The team. Left to right: Loïc Sauteur (Microscopy Core Facility, Department of Biomedicine, University of Basel), Katrin Volkmann and Maren Diepenbruck (group of Prof. Mohamed Bentires-Alj, Department of Biomedicine, University of Basel), Marko Obradovic and Shan Yang (group of Dr. Bram Stieltjes, Department Research & Analysis Services, University Hospital Basel).
    The team. Left to right: Loïc Sauteur (Microscopy Core Facility, Department of Biomedicine, University of Basel), Katrin Volkmann and Maren Diepenbruck (group of Prof. Mohamed Bentires-Alj, Department of Biomedicine, University of Basel), Marko Obradovic and Shan Yang (group of Dr. Bram Stieltjes, Department Research & Analysis Services, University Hospital Basel) (Raffaello Ferone - © University of Basel).link.zoom
MS patient brain scans
MS patient brain scans using multiple imaging methods to visualize lesions. (Translational Imaging in Neurology - © University of Basel)

- 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:

Entzündliche Darmerkrankungen (IBD):

IBD umfasst eine Gruppe von entzündlichen Erkrankungen, die den Magen-Darm-Trakt betreffen, mit den Hauptvertretern Morbus Crohn (CD) und Colitis ulcerosa (UC). Im Rahmen von CLINNOVA wird die prospektive CLINNOVA-IBD-Studie einen strukturierten und standardisierten, hochgranularen Datensatz bereitstellen, der bestehende Verfahren aus verwandten Forschungsprojekten, wie der Schweizer IBD-Kohortenstudie, nutzt. Unter Verwendung der mit dem CLINNOVA-Anwendungsfall für MS geschaffenen Infrastruktur für föderiertes Lernen zielt diese Studie darauf ab, klinische, epidemiologische und omics-Merkmale im Zusammenhang mit der Krankheitsaktivität von CED zu identifizieren, die bei CU- und CD-Patienten zu Behandlungsänderungen führen. Darüber hinaus soll die Phänotypisierung dieser Patienten auf der Grundlage ähnlicher Muster und Krankheitsverläufe ermöglicht werden.

Kontakt:

Foto eines Digital biomarker device
Digital biomarker device - © University Hospital Basel

- 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:

- 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:

Weiterführende Informationen

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