Vår forskning fokuserar på systemmedicinska metoder för komplexa sjukdomar. Vi kombinerar kompetens inom klinisk och translationell medicin med systembiologi, bioinformatik och statistisk modellering.
Komplexa sjukdomar uppstår ur en kombination av flera genetiska och miljömässiga faktorer. Patienternas symtomprofiler, sjukdomsprogression och svar på behandling skiljer sig vanligtvis åt avsevärt. Dessutom återspeglar inte den traditionella synen på sjukdomar som distinkta kliniska entiteter vare sig kliniska eller biologiska observationer, eftersom många komplexa sjukdomar delar symptom, patomekanismer och molekylära egenskaper.
Endotypning för individanpassad behandling
Tyvärr är de mekanismer som ligger bakom hur sjukdomar manifesteras och de skillnader patienterna uppvisar inte helt kända. Därför finns det idag bara suboptimala alternativ för förebyggande åtgärder och behandling. Vad som dock är tydligt är att vi behöver individanpassade tillvägagångssätt och vi behöver lära oss hur vi ger rätt behandling till rätt individ vid rätt tidpunkt.
Vår forskning tar upp dessa frågor från två sidor, ett teoretiskt och ett translationellt tillvägagångssätt.
Omvärdera komplexa sjukdomar
Det teoretiska tillvägagångssättet tar upp nosologiska frågor genom att ompröva hur vi ser på medicinska tillstånd och hur vi ser på skillnaden mellan hälsa och sjukdom. För att göra detta utvecklar vi matematiska modeller för att spegla individuell sjukdomsbörda och multiplex patientkarakterisering. Här strävar vi efter att effektivt och heltäckande karakterisera en individs sjukdomsrelaterade profil med hänsyn till molekylära, fysiologiska och patologiska egenskaper samtidigt.
Datadriven beräkningsmodellering
Det translationella tillvägagångssättet fokuserar på datadriven beräkningsmodellering, med syfte att identifiera nya och personliga endotyper med hjälp av patientspecifika kliniska och molekylära egenskaper. Här vill vi förstå hur vi kan koppla ihop fenotyp och patomekanism hos respektive individ.
Användning inom precisionsmedicin
För att använda vår forskning kombinerar vi sedan dessa två metoder för att identifiera vilka egenskaper hos ett genom och transkriptom, samt vilka egenskaper, som bäst förutsäger symtomuttryck och/eller behandlingssvar hos den enskilda patienten.
Gruppmedlemmar
Forskningsgruppsledare
Masterstudent
- Julius Enerås
Gäster
- Dimitrios Chantzichristos
- Kshitij Bapat