Innovative Information Technology

Innovitech kft.

MetaGenome

Mikrobiom analízis alapú szolgáltatás fejlesztése neuropszichiátriai betegségek vizsgálatára támogatásról szóló kép

Mikrobiom analízis alapú szolgáltatás fejlesztése neuropszichiátriai betegségek vizsgálatára

A projekt az UD-GenoMed Kft. (Debreceni Egyetem Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézetének spin-off vállalata), illetve a Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinika szakmai részvételével valósul meg.

A projekt során célunk egy olyan informatikai rendszer megvalósítása, amely segítségével elvégezhető a bélflóra összetétele és különböző pszichés megbetegedések közötti összefüggések automatizált analízise. Ennek keretében a rendszernek képesnek kell lennie a vizsgált páciensekhez kapcsolódó klinikai adatok rögzítésére, a teljes körű mikrobiom-elemzések végigkövetésére, valamint a klinikai és újgenerációs szekvenálási adatok közötti összefüggések feltárására.

A rendszer fontos funkciójaként jelöljük meg a mikrobiom és klinikai adatok közötti összefüggések elemzésére irányuló BigData eljárásokra épülő szakértői rendszer modul kialakítását. A feltárt ok-okozati összefüggések elemzésével közelebb kerülhetünk a bélflóra és a pszichés megbetegedések közötti komplex kölcsönhatások megértéséhez, valamint kialakíthatunk predikciós eljárásokat is a gyógyszeres kezelés hatékonyságának növelése érdekében. Az alkalmazásnak ezen felül képesnek kell lennie az összehasonlítások és szűrések eredményeként azonosított baktérium-csoportok taxon-annotációjának elvégzésére (Törzs, Osztály, Rend, stb.) is a meglévő metagenom adatbázisok alapján.

A major depresszióval diagnosztizált betegek kutatásba történő bevonásával – egy tudományos alprojekt keretében – lehetőség van a tervezett szolgáltatás és informatikai rendszer tesztelésére, másrészt alkalom nyílik a két betegség kialakulásért és/vagy terápiás válaszkészségbeli különbségekért felelős mikrobiom mintázatok azonosítására. A mikrobiom adatok elemzésével tehát betegség-specifikus, valamint átfedő markerek határozhatók meg egészséges kontroll páciensek bevonásával. Az alprojekt megvalósításával előálló nagyméretű adatbázis biztosítja a két betegség tüneteinek és a mikrobiom mintázatok összefüggéseinek vizsgálatát adatbányászati, illetve gépi tanulási eljárások alkalmazásával.

A következő fő használati esetekkel jellemezhető a rendszer:

  • Klinikai adatkezelés dinamikusan bővíthető betegségtípusokara (betegség diagnosztika, terápiák, vizsgálatok, leletezés kezelése).
  • Mikrobiom munkafolyamat követés: Vizsgálatok szerinti mintavételek mikrobiom feldolgozási folyamatának informatikai biztosítása (minta érkeztetés, minta validáció, minta tárolás követés, …).
  • Szekvenált genomikai adatok rugalmas bioinformatikai feldolgozása: DNS minták szerinti szekvenálási adatok bioinformatikai transzformációkkal történő feldolgozása egy rugalmasan kialakított bioinformatikai munkafolyamat motor segítségével.
  • Mikrobiom és klinikai adatok közötti összefüggések elemzése: BigData és machine learning eljárásokra épülő szakértői rendszer biztosítja a metagenom és a klinikai adatok közötti összefüggés elemzések hátterét, amely szerint a példa betegségmodelltől eltekintve lehetőséget biztosít más betegségmodellek és azok közötti összefüggések vizsgálatára.

A projekt brossúrája az alábbi hivatkozáson érhető el: Metagenome Brossúra