Das BEATsep-Projekt verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, bei dem Forschungs- und Klinikteams zusammengebracht werden, die sich mit spezifischen Aspekten der Entwicklung, Behandlung und Vorbeugung der Langzeitfolgen von Sepsis und deren Auswirkungen auf die Lebensqualität der Patienten befassen. Umfassende klinische Daten und Forschungsdaten, die während des Projekts generiert werden, werden mit Hilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in ein einfach zu bedienendes Vorhersageinstrument integriert, das in der Lage ist, Patienten mit einem hohen Risiko für Komplikationen zu identifizieren. Die BioVariance GmbH beteiligt sich an diesem Projekt mit der Entwicklung von Algorithmen, die diese gesammelten Daten miteinander verknüpfen. Darüber hinaus plant das Konsortium, eine tertiäre Präventionsstrategie zu entwickeln, um die Genesungsergebnisse zu verbessern.

In den nächsten fünf Jahren wird das Konsortium sechs europäische Länder in einer gemeinsamen Mission zusammenbringen, um die Langzeitfolgen der Sepsis zu verstehen und zu bekämpfen.

Das Konsortium wird vom ICRC-FNUSA koordiniert und besteht aus führenden europäischen Einrichtungen: 1) CIML – Centre d’immunologie de Marseille-Luminy – (Aix-Marseille Université/CNRS/Inserm); 2) Institut für angeborene Immunität an der Medizinischen Fakultät der Universität Bonn, Deutschland; 3) Medizinische Fakultät der Comenius Universität in der Slowakei; 4) Ludwig-Boltzmann-Institut für Traumatologie, Wien, Österreich; 5) BioVariance GmbH, Deutschland; 6) Masaryk-Universität, Brünn, Tschechien; 7) Nationales Gesundheitsinstitut, Prag, Tschechien; 8) Universität Galway und 9) APHM – Marseille Hospitals.

BEATsep vereint renommierte Experten für Immunmetabolismus und Epigenetik, Immunphänotypisierung, diagnostische Forschung und klinische Teams, die erwachsene und pädiatrische Sepsispatienten behandeln. „Es hat fast zwei Jahre intensiver Vorbereitung und Vernetzung gebraucht, um das Konsortium zusammenzustellen. Wir haben den Vorteil genutzt, Teams zusammenzubringen, mit denen wir bereits bei mehreren anderen Projekten zusammengearbeitet haben“, sagt Dr. Marcela Hortová-Kohoutková von der CMI-Forschungsgruppe, die die Vorbereitung des Projekts mit geleitet hat.

Insgesamt sind neun Partner aus renommierten europäischen Forschungs- und klinischen Einrichtungen und ein kommerzieller Partner in sechs EU-Ländern an BEATsep beteiligt: Das Projekt ist ein Beispiel für eine innovative und erfolgreiche Kombination aus translationaler und klinischer Forschung, dem Know-how mehrerer internationaler Wissenschaftler und der Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern, Universitäten und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen.

Für weitere Informationen und Updates:

www.beatsepsis.eu

https://shorturl.at/isRZ9 (LinkedIN)

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Aufgrund bekannter Schwierigkeiten und dem längst überholten Thema wird die Antikörperstudie nicht wie geplant stattfinden. Wir bitten dies zu entschuldigen und würden uns freuen, wenn Sie die BioVariance trotzdem weiterhin unterstützen und bei unserer ersten Studie zur Telomerlängenbestimmung, mit welcher das biologische Alter einer Person ermittelt wird, teilnehmen. 

Die Telomerlängenbestimmung ist ein faszinierendes Forschungsfeld, das uns Aufschluss über den Zustand und die Gesundheit unserer Zellen gibt. Telomere sind die Schutzkappen an den Enden unserer Chromosomen, die mit dem Alterungsprozess in Verbindung stehen. Durch die Analyse der Telomerlängen kann unser Team wichtige Erkenntnisse über den biologischen Alterungsprozess gewinnen und somit das biologische Alter bestimmen. Mit dieser Studie zur Telomerlängenbestimmung setzen wir erneut Maßstäbe in der medizinischen Forschung und bekräftigen unsere Position als Vorreiter auf dem Gebiet der biomedizinischen Innovation.

Um diese wichtige Forschung voranzutreiben, suchen wir freiwillige Personen jedes Geschlechts ab 18 Jahren, die bereit sind, sich mit einem einfachen Wangenabstrich eine Probe ihrer Mundschleimhaut entnehmen zu lassen.  Dies kann bei uns im Haus vor Ort stattfinden oder bei Ihnen zu Hause, mit einem sogenannten Test-Kit (ähnlich einem COVID/PCR-Schnelltest), welchen wir Ihnen per Post zusenden.

Die Studie zur Telomerlängenbestimmung wird noch in diesem Monat stattfinden und bietet Ihnen die Möglichkeit an einer wegweisenden Forschung teilzunehmen. Interessierte Personen können sich gerne per Telefon unter 09631 / 30 89 200 oder unter der E-Mail-Adresse studie@biovariance.com, unter Angabe Ihres Geschlechts und Alters, melden, um weitere Informationen zu erhalten und sich für die Teilnahme zu registrieren. 

Die Ergebnisse dieser Forschung könnten zu neuen Erkenntnissen über den Alterungsprozess führen und die Grundlage für zukünftige medizinische Fortschritte bilden.

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Die BioVariance GmbH arbeitet mit einem Global Player der Pharmaindustrie zusammen, um die Forschung zur Personalisierten Medizin voranzutreiben. Dank der ausgezeichneten Zusammenarbeit und der hervorragenden Expertise beider Parteien wird dem Pharma- und Gesundheitssektor nun eine neue Kategorisierung von Krebsindikationen zur Verfügung stehen. Die neue Kategorisierung basierend auf den individuellen Charakteristika des Tumorgewebes soll ein tieferes Verständnis der Krankheitsmerkmale erzeugen sowie eine individuelle Diagnose und zukünftig eine gezieltere und personalisierte Therapie für betroffene Patienten ermöglichen.

Die Herausforderungen

Die rasante Weiterentwicklung der Messtechnologien in der biomedizinischen und pharmazeutischen Forschung ermöglicht die Generierung von komplexen interdisziplinären Datensätzen. Im Rahmen dieses Projektes verwendete der Global Player NGS (Next Generation Sequencing) und innovative optische Messmethoden, um Gewebsschnitte bestimmter Tumore zu charakterisieren. Für die Präprozessierung der Datensätze sowie für die Entwicklung und Beurteilung der Clustering Modelle beauftragte der Global Player die BioVariance GmbH aufgrund Ihrer breiten Expertise zu den Themen Datenprozessierung, explorative Statistik und Maschinelles Lernen von und mit Big Data. Um sowohl genetische als auch gewebsspezifische Daten für die Analyse bezüglich der Kategorisierung einer Krebsindikation verwenden zu können, führte die BioVariance GmbH für jeden Datensatz eine geeignete Normierung durch. In diesem Fall sollte die Normierung nicht nur die Daten vergleichbar machen, sondern zudem einen durch die neue Messtechnik möglicherweise entstandenen Bias beheben. Nach der Festlegung einer geeigneten Normierungsstrategie wurde mittels des Varianzkoeffizienten^[1] sowie mithilfe partieller Korrelationen sichergestellt, dass es sich bei den in der Scatterplot-Matrix ermittelten linearen Korrelationen der betrachteten Eigenschaften um keine durch die Normierung verursachten Scheinkorrelationen handelt. Da die Scatterplot-Matrix, anders als im Beispieldatensatz der Abb. 1, keine Cluster anhand einzelner Eigenschaftsvergleiche sichtbar machte, entschied die BioVariance GmbH, im nächsten Schritt eine Hauptkomponentenanalyse durchzuführen. Dafür wurden die normierten Gewebscharakteristika zunächst einer Box-Cox-Transformation unterzogen, da keine dieser Variablen einer Normalverteilung folgte.  

Das Vorgehen

Im Rahmen dieses Projektes setzten die Datenanalysten der BioVariance GmbH auf die modernsten Algorithmen der deskriptiven Statistik und der explorativen Datenanalyse, um Unterschiede, Korrelationen und Cluster in den Datensätzen aufzudecken. In dem hier beschriebenen Projekt waren keine Cluster in den Daten anhand der Scatterplots erkennbar, sodass die BioVariance GmbH eine Hauptkomponentenanalyse (PCA), inklusive der Bestimmung der strukturgebenden Faktoren durch die Marchenko-Pastur-Verteilung als nächsten Schritt wählte. Die PCA reduziert die hochdimensionalen Ausgangsdaten auf wenige Dimensionen und sucht dabei nach linearen Kombinationen der betrachteten Eigenschaften, den sogenannten Hauptkomponenten, die die größte Streuung in den Daten beschreiben und damit das größte Potential haben, Cluster in den Daten erkennbar zu machen. Die erste Hauptkomponente beschreibt dann den größten Anteil der Streuung in den Daten, die zweite den zweitgrößten, etc. Die Hauptkomponenten stellen dabei ein orthogonales Koordinatensystem dar, dessen Achsen in Richtung der größten Streuung der Daten weisen. Mit diesen lässt sich eine reduzierte Darstellung der Daten in zwei oder drei Dimensionen realisieren. Oftmals sind bereits in dieser Darstellung der Daten Cluster zu erkennen.^[2] Über die Marchenko-Pastur-Verteilung wurde die Anzahl an Hauptkomponenten ermittelt, die Information tragen und damit das Potential haben, Cluster, sofern diese in den Daten vorhanden sind, zu zeigen.^[3] In diesem Projekt deutete die Marchenko-Pastur-Verteilung darauf hin, dass die erste Hauptkomponente der alleinige Informationsträger war. Zur Absicherung der visuellen Ergebnisse wurden mehrere Clustering-Algorithmen durchgeführt (hierarchisches Clustering mittels Manhattan Distanz, k-Means und PAM Algorithmus sowie dbscan). Über den Einsatz zweier Parameter zur Bestimmung der Gruppenzuordnungsqualität eines jeden Patienten (z.B. der sogenannte Silhouetten-Breite) wurden dann die am besten differenzierten Cluster bestimmt. Durch das Markieren der so erhaltenen neuen Gruppierung der Patienten im PCA-Biplot konnte die neue Kategorisierung sichtbar gemacht und überprüft werden (siehe Abb. 2).  

  Eine bereits etablierte Kategorisierung, die ausschließlich auf Genexpression beruht, wurde mit der neuen Kategorisierung verglichen. Die Ergebnisse dieses Vergleichs wurden in einer Heatmap visualisiert. Die beiden Kategorisierungen konnten damit klar voneinander abgegrenzt werden. In dieser Studie dienten die Genexpressionsdaten des Tumors zusätzlich dazu, diejenigen biochemischen Prozesse zu identifizieren, die für die untersuchten Unterschiede im Gewebe verantwortlich sind. Die Ergebnisse aus dieser erfolgreichen Zusammenarbeit konnten in einem renommierten Wissenschaftsjournal zum Themengebiet Krebsforschung veröffentlicht werden. Sie werden die Entwicklung personalisierter Therapieansätze nachhaltig unterstützen.  

Sie wollen auch mithilfe unseres Knowhows gezielt Information aus Ihren Daten holen? Dann zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!

  Kontakt: Helen Schneider | Vertrieb helen.schneider@biovariance.com Quellen  

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Was ist BioCore Studio?

BioCore Studio ist eine cloud-basierte Software zur Erstellung, Automatisierung und Parallelisierung von Datenanalyse-Workflows, sogenannten Pipelines, für die rechenintensive biomedizinische Forschung (siehe Abb. 1).  

  Mittels einer Tool-Palette können intuitiv per „Drag & Drop“ auf eigene Forschungsfragen zugeschnittene Analyse-Pipelines erstellt werden. Dazu sind keinerlei Programmierkenntnisse nötig. Zudem ist BioCore Studio für alle Datentypen geeignet. Durch die Visualisierung des Prozessverlaufs in Echtzeit ist die Prozessierung der Daten stets transparent und gibt Einblick in die Ergebnisse jedes Einzelschrittes. Wiederkehrende Datenverarbeitungsprozesse können einfach und schnell geplant und gestartet werden. Die Software nutzt moderne Parellelisierungs- und Automatisierungstechnologien, um eine optimale Nutzung von personellen und technischen Ressourcen zu gewährleisten. BioCore Studio ist hinsichtlich der Rechenleistung flexibel skalierbar und passt sich den individuellen Bedürfnissen an. Große Datenmengen können so schnell und sicher verarbeitet werden. Dank des Kubernetes-Clusters können verfügbare Rechenkapazitäten effizient genutzt werden.

Das Produkt im Einsatz

Intern nutzt die BioVariance GmbH BioCore Studio zur Auswertung von NGS-Daten (genetische Daten) und deren Interpretation im Kundenauftrag (siehe Abb.2). Hierfür gibt es einsatzbereite Pipelines, die kontinuierlich von der BioVariance GmbH in Bezug auf neue biomedizinische Fragestellungen erweitert und optimiert werden.  

Vorteile mit BioCore Studio

• Modernste Parallelisierungs- und Automatisierungstechnologie (u.a. Kubernetes, Docker)
• Schnelle Prozessierung großer Datenmengen
• Benutzerfreundliche, intuitive Oberfläche
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich
• Nutzbar für sämtliche Dateiformate ohne Konvertierung
• Transparente Prozessnachverfolgung
• Skalierbar für die effiziente Nutzung von Rechenkapazitäten
• Ready-to-go Pipelines
• Implementierung von maßgeschneiderten Tools möglich

BioCore Studio macht modernste Computer-Technologien für Wissenschaftler effektiv nutzbar.

  Kontaktperson:  Helen Rießbeck | Vertrieb Email: helen.riessbeck@biovariance.com

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Sensitivität der Primer und Proben

Um die Sensitivität der Oligonukleotide des COVID-19 Tests zu bestätigen, wurden die Sequenzen mit allen öffentlich verfügbaren SARS-CoV-2 Sequenzen aligned. Im Anschluss wurde die Trefferliste nach Qualitätskriterien (z. B. E-Wert) sortiert, gefiltert und beurteilt. Desweiteren wurde sichergestellt, dass die Bildung eines PCR-Produktes potentiell möglich ist.  

Prognose der Kreuz-Reaktivität

Um eine Kreuz-Reaktivität vorherzusagen und möglichst auszuschließen, wurden die Sequenzhomologien zwischen den Oligonukleotiden und den Genomen des Menschen, verwandten Coronaviren und Pathogenen der Atemwege ermittelt. So können potentiell falsch-positive PCR-Ergebnisse vorhergesagt werden und die Primer und Proben können optimiert werden, bevor möglicherweise Zeit und Ressourcen im Labor verschwendet werden.  

Ihre Vorteile in der Zusammenarbeit mit uns:

• In-silico Nachweis der analytischen Spezifität und Exklusivität Ihrer Oligonukleotide
• Untermauerung Ihrer Zulassungsanträge
• Einsparung von Ressourcen und Arbeitszeit im Labor
• Nachweis von Mutationen wie z. B. Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs)
• Detaillierter Abschlussbericht in wissenschaftlicher Qualität inkl. überzeugender Grafiken

Wenn Sie Interesse oder Fragen haben, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Wir freuen uns auf ein Gespräch mit Ihnen.

Kontaktperson: Helen Rießbeck | Abteilung: Vertrieb helen.riessbeck@biovariance.com

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