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Klinische Umsetzung

Symbolbild Illustration eines Forschungslabors
© Shutterstock

Die Übertragung innovativer, bahnbrechender personalisierter Forschungsergebnisse in den klinischen Bereich ist ein grundlegendes Element der personalisierten Gesundheit und der Präzisionsmedizin.

Wir arbeiten an der Einrichtung von PH-Umsetzungs- und Implementierungseinheiten, in denen wir gemeinsam mit translationalen Forschungslabors Prozesse, Plattformen und Datenintegration/-schnittstellen optimieren, 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.

Die Untereinheiten mit unmittelbarem Nutzen und gut etablierten Aktivitäten und Kooperationen liegen in den Bereichen Onkologie, Infektionskrankheiten und Neuroimmunologie, aber wir unterstützen gerne auch Ideen aus allen klinischen/krankheitsspezifischen Bereichen und Technologien.

Wenn Sie an einem innovativen, nicht-routinemäßigen Analyse- und/oder Entscheidungshilfewerkzeug mit hohem Wirkungspotenzial im Gesundheitswesen arbeiten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Unterabteilung Personalisierte Onkologie

Die PHB hat sich bereits stark im Bereich der Onkologie engagiert, was zu bedeutenden Fortschritten in diesem Bereich geführt hat. Mehrere Technologien sind bereits etabliert und/oder befinden sich im Moment in der Implementierungspipeline.

Personalisierte Arzneimittel-Screening-Plattform

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.

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IT-Lösung zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung

Im Rahmen des von der SPHN PHRT finanzierten SPO-NDS werden wir einen robusten, integrierten und harmonisierten multidimensionalen Datensatz (bestehend aus hochwertigen klinischen und -omics Daten) zusammen mit einer IT-Lösung bereitstellen, um diesen in den lokalen und nationalen molekularen Tumorboards zu präsentieren und so die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern. Ein Datenmanagementsystem, von der Infrastruktur bis zur Standardisierung der Datensatzerstellung und Datenorganisation, und das Onboarding der datenerzeugenden Technologien sowie die nationale Tumorboard-Webanwendung werden im Laufe des Projekts eingerichtet. 

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Unterabteilung Personalisierte Infektiologie

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

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.

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Unterabteilung 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 CDW.

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Unterabteilung Personalisierte Neuroimmunologie

Axial images in one exemplary MS patient
Axial images in one exemplary MS patient: A) FLAIR: typical clinical appearance of a white matter MS lesion; B) MWF (myelin water fraction) map: in blue, heterogeneous decrease density in the typical white matter lesion shown in A; C) NODDI-NDI (neurite density index map): in red, heterogeneous decrease in axonal density in the typical white matter lesion shown in A); D) MP2RAGE: newly developed sequence to visualize cortical lesions; E) 3D-EPI QSM (quantitative susceptibility mapping): visualization of a chronic active lesion F) 3D-EPI unwrapped phase: visualization of a chronic active lesion. Red/Blue triangles show WM lesions (A, B, C), Cortical lesions (D) and lesions with paramagnetic rim (E, F). (Translational Imaging in Neurology - © University of Basel)

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.

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