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Universität Basel

SPHN & PHRT Projekte in Basel

Das Swiss Personalized Health Network (SPHN) ist eine nationale Initiative, um die Entwicklung in der personalisierten Medizin und personalisierten Gesundheit in der Schweiz zu fördern. 2017 wurden Drittmittel für zwei Arten von Projekten vergeben.

“Driver” Projekte demonstrieren den Wert der Personalized Health Forschung und lenken die Entwicklung von angemessenen Forschungs-Infrastrukturen sowie von Mechanismen zur landesweiten Daten-Interoperabilität, in dem sie die Infrastruktur in einem spezifischen biomedizinischem Forschungsgebiet “testfahren”.

“Infrastructure development” Projekte entwickeln und testen Technologien, Methoden und Infrastrukturen welche kritische Flaschenhälse für Personalized Health Forschung bilden oder sie erkunden Lösungswege, die das Potential für eine bedeutende Verschnellerung oder Verbesserung der Personalized Health Prozesse haben.

Das ETH-Domäne Programm "Strategic Focus Area in Personalized Health and Related Technologies (PHRT) hat zum Ziel, eine weltweit führende Position in der derzeitigen Life Science Revolution zu etablieren und aufrecht zu erhalten. Der PHRT Call for Proposals 2017 war mit dem Call von SPHN koordiniert.

PHRT Projekte am Departement für Biosysteme der ETH Zürich (D-BSSE)

 

Folgende SPHN/PHRT Projekte werden durch Forschende der Universität Basel des Universitätsspitals und des Universitäts Kinderspitals koordiniert oder unterstützt:


Driver Projekte

Personalized Swiss Sepsis Study (PSSS)

Detection and modelling of sepsis using machine learning to analyse continuous ICU monitoring, laboratory, microbiology, and -omics data for personalized sepsis management.

Principal Investigator: PD Dr. Adrian Egli, Universitätsspital Basel (SPHN) und Prof. Karsten Borgwardt, ETHZ D-BSSE (PHRT)

Mitwirkende Basel: Prof. M. Siegemund (USB), Prof. K. Borgwardt (ETHZ D-BSSE), Prof. S. Marsch (USB), Prof. M. Battegay (USB), Prof. C. Dehio (Universität Basel)

Mitwirkende Zürich: Prof. R. Schüpbach (USZ), Prof. A. Zinkernagel (USZ), Dr. N. Zamboni (ETHZ), Prof. P. Bühlmann (ETHZ), Prof. N. Meinshausen (ETHZ), Prof. G. Rätsch (ETHZ), Prof. R. Zbinden (UZH)

Mitwirkende Lausanne: Prof. T. Calandra (CHUV), Prof. P. Eckert (CHUV), Prof. G. Greub (CHUV)

Mitwirkende Bern: Prof. S. Jakob (Universitätsspital Bern), Prof. H. Furrer (Universitätsspital Bern), Prof. S. Leib (Universität Bern)

Mitwirkende Genf: Prof. J. Pugin (HUG), Prof. L. Kaiser (HUG), Prof. J. Schrenzel (HUG)

Zusammenfassung des Projekts:
Eine Sepsis (Blutvergiftung) kann bei nicht rechtzeitiger Behandlung oder antibiotikaresistenten Erregern tödlich sein. Die frühzeige Erkennung, respektive eine Voraussage des Krankheitsverlaufs, sind heutzutage jedoch nur begrenzt möglich. Patienten mit einer schweren bakteriellen Infektion würden deshalb stark von personalisierten Diagnose- und Behandlungsstrategien profitieren.

Das PSSS Driver Projekt wird hierfür eine interoperable Infrastruktur zwischen den Intensivstationen der Schweizer Universitätsspitälern und verschiedenen Forschungsgruppen aufbauen, um komplexe Informationen über Wirt und Pathogen während des gesamten Verlaufs einer Sepsis zu sammeln. Die Integration der kontinuierlichen Monitoring Daten der Intensivstationen führt dabei zu digitalen Biomarkern. In Kombination mit den molekularen Daten zu bakteriellen Pathogenen (Metagenomics und Whole Genome Sequencing) und zum Wirt (Metabolomics, Immunphänotypisierung, Genotypisierung) werden neue Wege in der Sepsis Forschung eröffnet.  Diese sehr umfangreichen und komplexen Daten werden in den SPHN Daten Hubs zusammengeführt, um feinkörnige, multi-dimensionale Analysen mittels „Machine Learning“ zu ermöglichen. Ziel ist es, eine bakterielle Sepsis beim einzelnen Patienten früher erkennen und ihren Verlauf präziser vorhersagen zu können.


Swiss Personalized Oncology (SPO)

Principal Investigator: Prof. Mohamed Bentires-Alj (Universität Basel) und Prof. Olivier Michielin (CHUV)

Mitwirkende Basel: PD Dr. A. Wicki (USB), Prof. M. Heim (USB), Prof. V. Heinzelmann (USB), Prof. J. Passweg (USB), Dr. T. Sengstag (Universität Basel), Prof. L. Terracciano (USB), Prof. W. Weber (USB), Dr. J. Willers (USB), Prof. A. Zippelius (USB)

Mitwirkende Zürich: Dr. C. Britschgi (USZ), Prof. M. Levesque (UZH/USZ), Prof. M. Manz (USZ),  Dr. A. Siebenhüner (USZ), Prof. B. Wollscheid (ETHZ)

Mitwirkende Lausanne: Prof. G. Coukos (CHUV), Dr. M. Cuendet (CHUV), Prof. J. Fellay (CHUV), Dr. K. Homicsko (CHUV), Dr. S. Pradervand (CHUV), Prof. O. Verscheure (EPFL)

Mitwirkende Bern: Prof. A. Ochsenbein (Universitätsspital Bern), Prof. M. Rubin (Universität und Universitätsspital Bern)

Mitwirkende Genf: Prof. P.Y. Dietrich (HUG), Prof. C. Lovis (UNIGE), Prof P. Ruch (HEG/HES-SO Genève), Dr. P. Tsantoulis (HUG)

weitere mitwirkende Institutionen: Prof. R. Von Moos (SAKK)

Zusammenfassung des Projekts:
Die integrierte Analyse klinischer und molekularer Informationen von Krebspatientinnen und -patienten wird in Zukunft präzisere Diagnosen und massgeschneiderte Behandlungen ermöglichen. Das Hauptziel von SPO ist es, Schweiz-weite Interoperabilität bei den klinischen und Labor-basierten Daten von Krebspatienten zu erreichen. Um die derzeitigen Limitierungen durch fragmentierte und unstrukturierte Daten zu durchbrechen werden wir Daten von Diagnosen, Behandlungen und therapeutischem Ansprechen von Krebspatienten über die SPHN Data Warehouse Infrastrukturen und ein Web-basiertes System für die nicht-universitären Krebsspitäler harmonisieren. Zudem wollen wir die molekulare Charakterisierung von Tumorbiopsien standardisieren, um so Forschung nach prädiktiven Biomarkern zu erleichtern. Ein Schweizer Molekulares Tumor Board wird die Analyse und Diskussion von komplexen Krebspatienten-Fällen verbessern und eine wichtige Rolle bei der nationalen Harmonisierung spielen. Mittelfristig wird SPO die Forschung nach neuen und besseren Behandlungsalgorithmen für Krebspatienten vorantreiben.


The Swiss Ageing Citizen Reference (SACR)

Principal Investigator: Prof. Nicole Probst-Hensch (Swiss Tropical and Public Health Institute / Universität Basel)

Mitwirkende Basel : Dr. Bram Stieltjes (USB), Prof. A. Papassotiropoulos (Universität Basel)

Mitwirkende Lausanne : Prof. M. Bochud (CHUV, PMU), Prof. M. Preisig (CHUV), Prof. P. Vollenweider (CHUV), Prof. B. Draganski (CHUV, UniL)

Mitwirkende Genf: Prof. E. Dermitzakis (HUG)

Zusammenfassung des Projekts:
Die Swiss Ageing Citizen Reference wird existierende Daten und biologische Proben von 1000 sehr gut und longitudinal charakterisierten Bürgern der personalisierten Forschung zugänglich machen.

Daten und biologische Proben der 1000 SAPALDIA, CoLaus/PsyCoLaus und SKIPOGH Teilnehmer werden harmonisiert, verknüpft, und für Forschende abfragbar und zugänglich. Die abfragbare SACR Meta-Datenbank wird aufgebaut und angereichert mit neu erhobenen Daten zu altersbezogenen Biomarkern. Konkret werden im Rahmen des SACR Projektes von den 1000 SACR Teilnehmern die DNA Methylierung im Blut bestimmt und Hirn MRI Bilder gemacht.


Clinical Research from Multi-Modality Big Data Sources withouth Propietary Interfaces in a Multicenter Approach (CREATE PRIMA)

Principal Investigator: Prof. Jörg Leuppi (Kantonsspital Baselland / Universität Basel)

Mitwirkende Basel : PD Dr. Thomas Dieterle (Kantonsspital Baselland), PD Dr. Gregor Leibundgut (Kantonsspital Baselland), PD Dr. Anne Leuppi-Taegtmeyer (Kantonsspital Baselland / Universitätsspital Basel / Universität Basel)

Mitwirkende Aarau : Prof. Paul Hasler (Kantonsspital Aarau / Universität Basel)

Mitwirkende Bellinzona: Prof. Luca Gabutti (EOC)

Mitwirkende St. Gallen: Prof. Michael Brändle (Kantonsspital St. Gallen)


Swiss Frailty Network and Repository (SFNR)

Principal Investigator: Prof. Heike Bischoff-Ferrari, Universitätsspital Zürich

Mitwirkende Basel: Prof. R. Kressig (Felix Plattner-Spital und Universität Basel)

Mitwirkende Lausanne: Prof. C. Bula (CHUV)

Mitwirkende Bern: Prof. A. Stuck (Universitätsspital Bern)

Mitwirkende Genf: Prof. G. Gold (HUG)

Zusammenfassung des Projekts:
Die alternde Bevölkerung ist vermehrt mit gesundheitlichen Problemen und stark steigenden Gesundheitskosten konfrontiert, was individuell aber stärker von der physischen Gebrechlichkeit (engl. „frailty“) abhängt als vom blossen chronologischen Alter. Diese physische Gebrechlichkeit ist mit multiplen negativen Gesundheitsfolgen wie vermehrten Komplikationen während der Akuthospitalisation, erhöhtem Rehospitalisationsrisiko und erhöhter Mortalität verbunden.  Gebrechlichkeit ist schwierig zu messen und einheitliche Kriterien dafür fehlen, wodurch eine entsprechende Diagnose oft ausbleibt. Das Swiss Frailty Network and Repository, bestehend aus den Akutgeriatrie-Departementen der fünf Schweizer Universitäten, wird mittles standardisierten Outcomes des geriatrischen Assessments und ausgewählten Informationen aus der elektronischen Krankengeschichte einen elektronischen „Gebrechlichkeitsindex“ entwickeln, der im akut-stationären Setting das Risiko eines individuellen Patienten für gesundheitliche Komplikationen anzeigen soll. Die Sammlung dieser Daten für die Forschung zur Verbreitung und den Auswirkungen von Gebrechlichkeit wird letztendlich der personalisierten Behandlung von alten Menschen zugutekommen.


Population-wide screens of the human immune repertoire: a reverse personalised medicine approach

Principal Investigator: Prof. Adriano Aguzzi, Universitätsspital Zürich

Mitwirkende Basel: Prof. A. Papassotiropoulos (Universität Basel), Prof. D. de Quervain (Universität Basel)

Mitwirkende Zürich: C. Kruschel Weber (USZ), Dr. B. Rinn (ETHZ, SIB)

weitere mitwirkende Institutionen: Dr. I. Xenarios (Vital-IT/SIB)

Zusammenfassung des Projekts:
Als Teil des menschlichen Immunsystems erfüllen die Antikörper viele lebenswichtige Aufgaben, wie die Abwehr gegen Bakterien und Krebszellen, und spielen auch eine wichtige Rolle bei neuropsychiatrischen Erkrankungen. Dieses Driver-Projekt wird Hochdurchsatzanalysen im Blut mehrerer Tausender Patienten durchführen, um seltene Antikörper zu identifizieren, die Krankheitsmechanismen und medikamentöse Angriffspunkte aufdecken. Mit ihrer einzigartigen Kohorte repräsentiert die Transfakultäre Forschungsplattform Molekulare und Kognitive Neurowissenschaften den Basler Teil dieses Zürich-Basel Alliance Projektes. Dabei soll der komplexen Verknüpfung genetischer, immunologischer, Hirnstruktur und Hirnfunktionsdaten besondere Beachtung geschenkt werden, um die optimale Analyse der darin liegenden Information zu ermöglichen. Die Erkenntnisse der Forschungsplattform werden für die Beurteilung der Befunde in der grossen, unselektionierten Patientenkohorte des Universitätsspitals Zürich zentral sein und die Entscheidungsfindung bei der Suche nach medikamentösen Angriffspunkten erleichtern.


Identification of biomarkers and therapeutic targets in inflammatory disease immunotherapy by high-dimensional single cell analysis and cluster proteomics (PRECISE)

Principal Investigator: Prof. Manfred Claassen, ETH Zürich

Mitwirkende Basel: Prof. T. Derfuss (USB), Prof. D. Kyburz (USB)

Mitwirkende Zürich: Prof. B. Becher (UZH), Dr. T. Brodie (UZH), Prof. O. Distler (USZ), Prof. R. Aebersold (ETHZ), Prof. R. Schlappbach (FGCZ, ETHZ)

Mitwirkende Lausanne: Prof. C. Curdin (CHUV)

Mitwirkende Bern: Prof. C. Schlapbach (Universitätsspital Bern)

Zusammenfassung des Projekts:

PRECISE zielt auf die Identifizierung solcher Biomarker und Stratifikatoren ab. Hierfür, werden wir Biopsien von Patienten mit chronisch entzündlichen Erkrankungen an vier Schweizer Universitätskliniken sammeln. Diese Biopsien werden mit Hilfe von hochdimensionale Einzellzellmessungen und mit computergestützten Verfahren analysiert, um Zellsignaturen als Biomarker für Erfolg einer Immuntherapie zu identifizieren. Zusätzlich planen wir mit weiteren proteomischen und genomischen Verfahren ein detailliertes Bild der molekularen Zusammensetzung dieser krankheitsrelevanter Zelltypen zu konstruieren. Nach der Validierung in unabhängigen Patientenkohorten werden diese Informationen dann verwendet, um Patienten vor der Immuntherapie zu stratifizieren, um die therapeutische Wirkung zu maximieren und Nebenwirkungen zu minimieren sowie um neue personalisierte therapeutische Targets für zukünftige Immuntherapien bereitzustellen.


SWISSHEART Failure Network (SHFN)

Principal Investigator: Prof. Christian M. Matter, USZ (SPHN) und  Prof. Joachim M. Buhmann, ETH Zurich (PHRT)

Mitwirkende Basel: Prof. C. Müller (USB), Prof. B. Kaufmann (USB), Prof. O. Pfister (USB), Prof. S. Osswald (USB)

Mitwirkende Zurich: Prof. F. Ruschitzka (USZ), Prof. H. Alkadhi (USZ), PD Dr. M. Arrigo (USZ), Prof. F. Duru (USZ), PD Dr. R. Manka (USZ), Prof. F. Tanner (USZ), Prof. C. Templin (USZ), Prof. S. Kozerke (ETHZ), Prof. G. Rätsch (ETHZ), Prof. Ol Sorkine-Hornung (ETHZ), Prof. S. Coros (ETHZ), Prof. Ol Göksel (ETHZ)

Mitwirkende Lausanne : Prof. M. Stuber (CHUV)

Mitwirkende Bern: Prof. S. Windecker (Universitätsspital Bern), PD Dr. L. Hunziker (Universitätsspital Bern), Prof. L. Räber (Universitätsspital Bern), Prof. T. Reichlin (Universitätsspital Bern), Prof. C. Seiler (Universitätsspital Bern)

Mitwirkende Genf: Prof. F. Mach (HUG), Prof. H. Burri (HUG), Prof. C. Lovis (Universität Genf), Prof P. Meyer (HUG)

Zusammenfassung des Projekts:
Herzinsuffizienz (HI) ist ein häufiges Syndrom mit mehreren Auslösern und Risiken, die bisher wenig verstanden werden. Derzeit werden die meisten Daten nicht-standardisiert erhoben. Unser nationales Konsortium wird eine standardisierte Dateninfrastruktur für ein SwissHeart Failure Register schaffen. Automatisierte Analysen dieser Patienten sollen durch maschinelles
Lernen das Management von HI Patienten verbessern.

Die SPHN-Teilnehmer bauen eine schweizweite, standardisierte Dateninfrastruktur auf, die sich auf typische Herz-Kreislauf- Patienten konzentriert. Das SWISSHEART Failure Registry erfasst klinische, Labor-, Elektrokardiogramm- und Bildgebungsdaten von Patienten, die ein Risiko für HI (Patienten mit Herzinfarkt) haben, und Patienten, die wegen akuter HI im Spital sind.
Die PHRT-Teilnehmer werden aus diesen Patientendaten mehrdimensionale Merkmale in ML-basierte Diagnose- und Risikoeinstufungen integrieren. Ein Magnetresonanz-basierter Krankheitssimulator, auf ein digitales 4D-Herzmodell reduziert, soll mittels Herzultraschall- und Elektrokardiogrammdaten personalisiert werden.


Radiomics für eine umfassende Patienten- und Krankheitsphänotypisierung in der personalisierten Medizin (IMAGINE )

Principal Investigator: Prof. Matthias Guckenberger, USZ

Mitwirkende Basel: Dr. Bram Stieltjes (USB)

Mitwirkende Zurich: Dr. Christoph Stippich (USZ), Prof. Nicolaus Andratschke (USZ), Cornelia Kruschel-Weber (USZ), Dr. Stephanie Tanadini-Lang (USZ)

Mitwirkende Lausanne : Prof. Reto Meuli (CHUV), Prof. Olivier Michielin (CHUV)

Mitwirkende Bern: Prof. Mauricio Reyes (Universität Bern), Prof. Roland Wiest (Universitätsspital Bern)

Mitwirkende HES-SO Valais: Dr. Adrien Depeursinge

Mitwirkende Bellinzona: Dr. Giorgio Treglia (EOC)

Zusammenfassung des Projekts:
Das IMAGINE Projekt soll mathematische Bildgebungs-Biomarker (Radiomics) in die personalisierte Medizin integrieren. Trotz der Tatsache, dass die Bildgebung zur Charakterisierung der individuellen Krankheitsausdehnung der Patienten und zur Abschätzung des individuellen Verlaufs als Standard etabliert ist, wurde die Einbeziehung medizinischer Bilder in die personalisierte Medizin durch die derzeitige Praxis der Bildanalyse behindert: Die Bildanalyse ist meist ein manueller und teilweise subjektiver Prozess und somit eine vorwiegend qualitative Charakterisierung. Um das volle Potenzial medizinischer Bilder für eine personalisierte Behandlung zu nutzen, hat sich die quantitative Bildcharakterisierung (Radiomics) zu einem vielversprechenden Forschungsfeld entwickelt.

Mit diesem Projekt soll der Aufbau einer schweizweiten Infrastruktur für die bildbasierte Biomarker-Forschung und -Analyse gefördert werden. Wir werden am Beispiel des Glioblastoms die Bildgebung, Bildanalyse und bildbasierte Outcome-Modellierung standardisieren, um prognostische und prädiktiver Bildgebungs- Biomarker zu bestimmen.


Infrastructure Development Projekte

Development and Implementation of a Nationwide Harmonized Interactive Electronic General Consent Solution (E-General-Consent)

Principal Investigator: Prof. Christiane Pauli-Magnus, Universitätsspital Basel

Mitwirkende Basel: Dr. R. Saccilotto (USB), Prof. M. Pfister (UKBB)

Mitwirkende Zürich: Dr. F. Jörger (USZ)

Mitwirkende Lausanne: C. Roth (CHUV)

Mitwirkende Bern: Dr. A. Leichtle (Universitätsspital Bern)

Mitwirkende Genf: Dr. C. Samer (HUG)

weitere mitwirkende Institutionen: A. Magnin (Swiss Clinical Trial Organisation), Prof. K. Posfay-Barbe (Swiss Clinical Trial Organisation / SwissPedNet), Dr. C. Currat (Swiss Biobanking Plattform)

Zusammenfassung des Projekts:
Die Weiterverwendung von genetischen und nicht genetischen Patientendaten aus der klinischen Routine zu Forschungszwecken bedingt gemäss dem Schweizer Humanforschungsgesetz das Einverständnis des Patienten oder der Patientin in Form eines schriftlichen „Generalkonsens“. Mit den derzeit üblichen Abläufen und den entsprechenden Papierformularen lassen sich in den Schweizer Universitätsspitälern aber weniger als 10% aller Patienten erreichen. Dies hat zur Folge, dass viele wertvolle medizinische Daten der Forschung heute noch verschlossen bleiben. Die Erreichbarkeit der Patienten könnte bedeutend verbessert werden, liesse sich der Generalkonsens-Prozess in elektronischer Form abwickeln. Das E-Consent Projekt hat zum Ziel, eine professionelle elektronische Lösung zum Generalkonsens zu entwickeln, welche unabhängig vom Aufnahmeprozess des jeweiligen Spitals und interoperabel in der gesamten Schweiz anwendbar ist. Ein solches interaktives und Nutzer-zentrisches Hilfsmittel wird sowohl zu einer besseren Information der Patientinnen und Patienten führen, als auch die Forschungsbedingungen für Personalized Health verbessern.


Development of a governance and quality management system for exchange of patient related data for research purposes

Principal Investigator: Dr. Jörg Willers, Universitätsspital Basel

Mitwirkende Basel: Dr. T. Fabbro (USB), Prof. C. Pauli-Magnus (USB)

Mitwirkende Zürich: Dr. M. Weisskopf (USZ), C. Kruschel Weber (USZ), Prof. G. Senti (USZ)

Mitwirkende Bern: Dr. V. Pfeiffer (Universität Bern)

weitere mitwirkende Institutionen: A. Magnin (Swiss Clinical Trial Organisation)

Zusammenfassung des Projekts:
Zweifellos kann die Analyse von patientenbezogenen Spitaldaten sehr hilfreich bei der Beantwortung von grossen Gesundheitsfragen sein. Gleichzeitig sind aber auch Risiken mit der Bereitstellung von sensiblen Patientendaten für die Forschung verbunden. Diese müssen durch eine entsprechende regulatorische Rahmengebung, eben eine „data governance“, adressiert werden.

Das Universitätsspital Basel (USB) plant eine einheitliche „data sharing platform“ für Forscher mit dem Ziel, Daten kontrolliert und strukturiert für die Forschung zur Verfügung stellen zu können. Der so genannte „USB Data Hub for Personalized Health“ soll zur zentralen Drehscheibe zwischen dem Forscher, der Daten anfragt, und den verschiedenen Datenspeichersystemen am USB werden. Ähnliche Bestrebungen gibt es auch an den anderen Schweizer Universitätsspitälern, sodass der Aufbau von kompatiblen Strukturen gefördert werden kann. Im geplanten regulatorischen Rahmen wird spezielle Aufmerksamkeit auf Datenqualität, Patientenrechte und Datenschutz im Einklang mit den gültigen gesetzlichen Bestimmungen gelegt. Gleichzeitig konzentrieren sich komplementäre Projekte im Spital auf die technische Umsetzung des Vorhabens. Das Projekt ist auf ein Jahr angelegt und wird in enger Kooperation mit dem Unispital Zürich (Michael Weisskopf) und der Uni Bern (Verena Pfeiffer) durchgeführt. Darüber hinaus erfährt das Projekt Unterstützung von der Swiss Clinical Trial Organisation, SCTO (Annette Magnin).


NLP-powered mapping of clinical reports onto SNOMED-CT concepts for tumour classification (NLPforTC)

Principal Investigator: Dr. Thomas Fabbro, Universitätsspital Basel

Mitwirkende Basel: Dr. R. Achermann (USB), Dr. B. Stieltjes (USB), PD Dr. A. Wicki (USB), Dr. M. Scharfe (USB)

Mitwirkende Zürich: Dr. C. Britschgi (USZ), Prof. Andreas Boss (USZ), Prof. M. Cieliebak (ZHAW)

Zusammenfassung des Projekts:
Um Informationen aus klinischen Berichten für die Forschung zu nutzen, werden sie oft nachträglich manuell in eine kodierte und strukturierte Form umgewandelt. Dies ist zeitaufwändig und die  Kodierung ist meist auf das jeweilige Forschungsvorhaben zugeschnitten und daher nicht nutzbar für andere Zwecke. Zahlreiche epidemiologische Studien, insbesondere aus dem angelsächsischen Raum, haben gezeigt,  dass solche Aufgaben auch mit maschinellen Verfahren der Textverarbeitung (Natural Language Processing) gelöst werden können. Die Verfahren müssen jedoch lokal angepasst werden, weil sie von der Sprache, der medizinischen Fachrichtung und den lokalen Erfassungs-Richtlinien abhängen. Ziel des NLPforTC Projektes ist es, solche Verfahren  anzupassen um die relevanten Informationen für die Tumor Klassifikation aus  Radiologie und Pathologie Berichten herauszufiltern und auf die Snomed-CT Taxonomie, einer international etablierten Terminologie um klinische Informationen standardisiert darzustellen, abzubilden. Aufbauend auf den Snomed-CT Codes wird die TNM Klassifikation hergeleitet, sofern diese nicht schon im Bericht erwähnt ist.


Qualitätsbewertung für interoperable quantitative CTBildgebung  (QA4IQI)

Principal Investigators: Dr. Bram Stieltesj (Universitätspital Basel) und Prof. Ender Konukoglu (ETHZ)

Mitwirkende Basel: Dr. Bram Stieltjes (USB)

Mitwirkende Zürich: Prof. Ender Konukoglu (ETHZ), Prof. Hatem Alkadhi (USZ),

Mitwirkende HES-SO Wallis: Dr. Adrien Depeursinge, Dr. Henning Müller

Mitwirkende Lausanne: Prof. Clarisse Dromain (CHUV)

Mitwirkende Bern: Prof. Hendrik von Tengg-Kobligk (Universitätsspital Bern)

Zusammenfassung des Projekts:
Medizinische Bilder bilden einen der Eckpfeiler der Diagnostik. Sie bieten nicht nur visuelle Beobachtungen, sondern ermöglichen auch quantitative Messungen der Größe und Gewebetextur. Ähnlich wie bei den meisten Messgeräten, wie z. B. einem einfachen Lineal, müssen auch medizinische Bildgebungsgeräte kalibriert werden. Während die Kalibrierung für geometrische Messungen und die Gewebedichte häufig durchgeführt wird, wird dies für Merkmale, die komplexere Eigenschaften quantifizieren, häufig vernachlässigt. Zum Beispiel korreliert die Gewebeheterogenität bei verschiedenen Krebsarten mit der Aggressivität. Quantitative Messgrößen, die die Heterogenität messen, werden derzeit bei der Kalibrierung nicht berücksichtigt. Daher ist es schwierig, die medizinische Bildgebung als Messinstrument zu verwenden. Dieses Projekt soll diese Lücke schliessen.


Eine Platform zur Verbesserung der klinischen Interpretation genetischer Varianten und Stärkung der personalisierten Gesundheitsversorgung in der Schweiz (SwissGenVar)

Principal Investigator: Prof. Anita Rauch (Universität Zurich)

Mitwirkende Basel: Prof. Sven Cichon (USB)

Mitwirkende Zürich: Prof. Christoph Berger (Universität Zurich)

Mitwirkende Genf: Prof. Marc Abramowicz (Universität Genf)

Mitwirkende Lausanne: Prof. Andea Superti-Furga (Universität Lausanne)

Mitwirkende Bern: PD Dr. Andre Schaller (Universität Bern)

Zusammenfassung:

Dieses Infrastrukturentwicklungsprojekt ist ein landesweites akademisches Projekt zur Verbesserung der Interpretation genetischer Varianten, zur Erleichterung des Wissensaustauschs und zur Förderung der personalisierten Gesundheitsforschung, indem eine Plattform für den routinemäßigen Austausch zwischen diagnostischen genetischen Laboratorien und Fachdatenbanken geschaffen wird.

Ziel von SwissGenVar ist es, eine IT-Infrastruktur und -Anwendung zu entwickeln und einzusetzen, die als Plattform für den Wissensaustausch fungiert, um standardisierte Interpretationsprozesse und Expertengespräche zu einzelnen Varianten sowie den qualifizierten Datenaustausch für die personalisierte Gesundheitsforschung zu ermöglichen.

Diese Plattform ist ein notwendiger erster Schritt, um diagnostische Gentests effizienter und breiter verfügbar zu machen und damit die personalisierte Gesundheitsforschung unter Einbezug von genetischen Risikofaktoren und Krankheitsklassifizierung zu fördern.


Harmonizing the collection of health-related data and biospecimens in pediatric hospitals throughout Switzerland

Principal Investigator: Prof. Claudia Kuehni, Universität Bern

Mitwirkende Basel: Prof. U. Heininger (UKBB)

Mitwirkende Zürich: Prof. A. Rauch (UZH),  Prof. M. Baumgartner (Universitäts Kinderspital Zürich)

Mitwirkende Lausanne:  Dr. M. Diezi (CHUV)

Mitwirkende Bern: Dr. B. Spycher (Universität Bern), Prof. C. Aebi (Universitätsspital Kinderkliniken Bern)

Mitwirkende Genf: Prof. K. Posfay-Barbe (HUG)

weitere mitwirkende Institutionen: Dr. K. Scheinemann (Kantonspital Kinderklinik Aarau), Prof. R. Lauener (Ostschweizer Kinderspital St. Gallen), G.P. Ramelli (Ente Ospedaliero Cantonale)

Zusammenfassung des Projekts:
Kinder und Jugendliche unterliegen Entwicklungsveränderungen mit großer Altersvariabilität bezüglich Umwelteinflüssen, Krankheitsmanifestationen, Angemessenheit von diagnostischen Tests, und Ansprechen auf Therapie. Folglich unterscheiden sich pädiatrische Daten, die während der Routineversorgung erhoben werden, und deren Interpretation stark von denen bei Erwachsenen. Daher muss ein personalisierter Ansatz zur Prävention und Behandlung von Krankheiten eine breite Palette von klinischen, molekularen und Exposomedaten über den gesamten Lebensverlauf hinweg integrieren. Die pädiatrische Gesundheitsversorgung in der Schweiz stellt einen solchen Ansatz vor Herausforderungen: 1) Datensätze leiden oft unter geringer Abdeckung, starker Fragmentierung und schlechter Vergleichbarkeit; 2) Praktiken und Methoden zur Erfassung und Speicherung klinischer Daten variieren zwischen verschiedenen Kinderspitälern.

Dieses Projekt aller acht Schweizer Kinderspitäler soll die Daten- und Biomaterialsammlung harmonisieren durch 1) eine Bestandsaufnahme aller erhobenen gesundheitsbezogenen Daten (ambulante/stationäre Versorgung); 2) Konsensbildung über die zukünftige Sammlung solcher Daten; 3) Bewertung der Durchführbarkeit und Akzeptanz von internet-, mobiltelefon- und papierbasierten Datenerhebung direkt von Eltern bzw. Kindern zur Ergänzung der von Gesundheitsdienstleistern erhobenen Daten.


Optimising paediatric dosing regimens based on a clinical data warehouse (SwissPKcdw)

Principal Investigator: Prof. Christoph Berger (Universitäts-Kinderspital Zürich)

Mitwirkende Basel: Prof. Henriette Meyer zu Schwabedissen (Universität Basel)

Mitwirkende Zürich: Prof. Stefanie Krämer (ETHZ), Dr. Paolo Paioni (Universitäts-Kinderspital Zürich), Bernd Rinn (ETHZ), Dr. Diana Coman-Schmid (ETHZ), Dr. Oliver Renn (ETHZ)

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