PhD hallgatók

Altziebler Dániel

Eötvös Loránd Tudományegyetem,

BDI Szerkezeti biológia program,

Budapest

Kutatási terület: Transzmembrán fehérjék bioinformatikai vizsgálata

mesterséges intelligencia alkalmazásával

Témavezető: Dr. Tusnády Gábor

A transzmembrán fehérjék inherens, kettős tulajdonságuk miatt eltérnek a globuláris fehérjéktől, és az egyik legnehezebben vizsgálható fehérjék közé tartoznak, laboratóriumi vizsgálatuk éppen ezért rendkívül költséges és nagyon gyakran nem is sikeres. Ennek következtében, magas arányuk és biológiai/orvosi jelentőségük ellenére, a szerkezeti adatbázisokban alulreprezentáltak, az eddig meghatározott térszerkezetek alig 4%-át teszik ki. A fehérje-fehérje kölcsönhatások vizsgálatára szolgáló kísérletek nagy része nem alkalmas transzmembrán fehérjék vizsgálatára, így kölcsönhatásaikról is kevés megbízható adat áll rendelkezésünkre. A kutatási téma a transzmembrán fehérjék bioinformatikai vizsgálata, 3D szerkezetük mesterséges intelligencián alapuló eljárásokkal való modellezése és kölcsönhatásainak becslése.

Asbóth András

Eötvös Loránd Tudományegyetem,

Genetikai Tanszék, Budapest; HUN-REN Szegedi

Biológiai Kutatóközpont, Biokémiai Intézet, Szeged

Kutatási terület: Bakteriofágok genomjának bioinformatikai vizsgálata

Témavezető: Dr. Ari Eszter, Dr. Kintses Bálint

Kutatásai a bakteriofágok terápiás alkalmazását segítik elő, az antibiotikum rezisztencia okozta egészségügyi válság leküzdése érdekében. A Kintses kutatócsoport több alkalommal sikeresen alkalmazott fágterápiát nemzeti együtt működések keretében, emellett kapcsolatban áll több regionális egészségügyi intézménnyel, hogy folyamatos kutatási adatforrásokat biztosítson a bioinformatikai elemzésekhez. András kutatási területe a fágok gazdaspecificitását meghatározó tüske és farokrost fehérjék kompatibilitásának előrejelzése; a fágok felszínén lévő immunoglobulin domének – amelyek a klinikai alkalmazás során befolyásolhatják a hatékonyságot – azonosítása; valamint a fágok gazda-specificitása és a baktériumok védelmi rendszerei közti összefüggések feltárása.

Dr. Bátai Bence

Semmelweis Egyetem,

I. Sz. Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Térbeli és időbeli genetikai heterogenitás azonosítása és monitorozása non-Hodgkin lymphomákban folyadék-biopsziás minták segítségével

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba

A PhD témámhoz kapcsolódó kutatás során B-sejtes non-Hodgkin lymphomával diagnosztizált betegek vérplazma mintáiból izolált keringő sejtmentes DNS-t vizsgáljuk újgenerációs szekvenálás segítségével. Célunk a folyadék-biopsziás eljárás rejtette lehetőségek demonstrálása a daganatokban megjelenő térbeli genetikai heterogenitás és terápia alatti evolúciós dinamika feltárására. A kutatás a B-sejtes non-Hodgkin lymphomák rizikó stratifikációját és a terápia személyre szabását elősegítő biomarkerek feltárásához vezethet.

Bata Róbert

Debreceni Egyetem

Egészségtudományi Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Nagy mennyiségű (big data) kardiometabolikus adat feldolgozása

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

A kutatás célja a klinikai adatgyűjtések során keletkező, nagy mennyiségű kardiometabolikus adat elemezhető formára alakítása. Cél továbbá automatikus szűrési feltételek révén különböző adattáblák összekapcsolása és szűkítése. Szövegbányász módszerek használata segítségével értékes, egyéb helyen elő nem forduló információt szeretnék kinyerni a szabad szöveges mezőkből.

A tisztított adatok feldolgozása során a leíró statisztikákon túl összefüggéseket szeretnénk feltárni a hagyományos statisztikai módszerek mellett a gépi tanulás alkalmazásával is.

Becsei Ágnes                          

Eötvös Loránd Tudományegyetem,
Fizikai Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Metagenomika, antimikrobiális rezisztencia

Témavezető: Prof. Dr. Csabai István

Kutatómunkám során környezeti minták, elsősorban levegő és szennyvíz minták metagenomikai elemzésével, az antimikrobiális rezisztencia gének felderítésévél és vizsgálatával foglalkozom. A teljes metagenom szekvenálásra alkalmas minták gyűjtése levegőből igen nehézkes, részben mert a levegőben a mikróbák koncentrációja alacsony és összetételük változó. Talán ez az oka annak, hogy a levegő metagenomika, a levegőben található antimikrobiális rezisztencia gének vizsgálata többnyire feltáratlan területek. Korábbi vizsgálataink során a nehézségek ellenére több antimikrobiális rezisztencia gént is sikerült azonosítanunk levegő mintákban. Munkámmal célom a levegő metagenomikára alkalmas mintavételi és elemzési módszerek fejlesztése mellett, a levegőben található rezisztencia gének egészségügyi kockázatának tanulmányozása. Emellett az Újonnan Felbukkanó fertőző betegségek Obszervatóriuma (VEO) nevű nemzetközi konzorcium keretein belül gyűjtött szennyvíz minták metagenomikai elemzésével is foglalkozom. Ezen minták esetében célom annak vizsgálata, hogy a szennyvíz mennyire lehet alkalmas a fertőző betegségek kórokozóinak, vektorainak és az antimikrobiális rezisztencia gének monitorozására, elterjedésének vizsgálatára.

Dr. Bedics Gábor

Semmelweis Egyetem,

Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Gyermekkori ALL genomikai és transzkriptomikai profiljának meghatározása NGS-vizsgálatok bioinformatikai elemzésével

Témavezetők: Dr. Alpár Donát, Dr. Sebestyén Endre

Fő kutatási témám a gyermekkori akut lymphoid leukémia genom- és transzkriptumszintű újgenerációs szekvenálási adatainak elemzése kor- szerű bioinformatikai módszerekkel. Célunk a diagnosztikát, rizikóbecs- lést és a terápiás stratégia meghatározását támogató biomarkerek, genomi variánsok és fúziós transzkriptumok azonosítása. A kapott eredmények biostatisztikai elemzése is része a munkámnak, melyet főképp az R szoft- ver segítségével végzek.

Dr. Bekő Anna

Semmelweis Egyetem,

Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Akut leukémiákban megjelenő strukturális variánsok és kópiaszám eltérések vizsgálata új-generációs citogenomikai módszerrel

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba, Dr. Alpár Donát

Kutatási témám a hazai akut myeloid leukémiás felnőttek és akut lymphoblastos leukémiában szenvedő gyermekek diagnózis és/vagy relapszuskori mintáinak vizsgálata új-generációs citogenomikai módszerrel, az Optikai Genom Térképezéssel (Optical Genome Mapping, OGM), továbbá az így azonosított strukturális variánsok és kópiaszám eltérések rutin citogenetikai és molekuláris citogenetikai módszerek (kariotipizálás, Fluoreszcens In Situ Hibridizáció) eredményeivel való összehasonlítása, valamint az új technológiával azonosított, eddig le nem írt aberrációk elemzése. Hosszútávú célunk az OGM bevezetése az akut leukémiás betegek rutin diagnosztikai folyamatába.

Bende Zsanett

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatikai tanszék,

Budapest

Kutatási terület: Prediktív biomarkerek az onkológiában

Témavezető: Dr. Fekete János

Munkám során génexpresszió alapú adatok bioinformatikai elemzésével és prediktív biomarkerek azonosításával foglalkozom vastagbélrákos betegeknél. 

Kutatásom célja, hogy molekuláris mintázatok azonosításával hozzájáruljak a személyre szabott terápiás megközelítések fejlesztéséhez, melyek javíthatják a betegek túlélési esélyeit és életminőségét.

Benyhe-Kis Bernadett

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Genetikai Intézet,

Szeged

Kutatási terület: Genetika, Immunológia

Témavezetők: Dr. Czimmerer Zsolt, Dr. Honti Viktor

Kutatásaink során a Drosophila melanogaster vérsejtképzését és annak szabályozását, a sejtpopulációk sokféleségét, valamint a sejtek közötti kommunikációt vizsgáljuk különböző transzkriptomikai és genetikai módszerekkel. Az elmúlt egy évtizedben kifejlesztett új-generációs szekvenálási technológiák alkalmazása hozzájárulhat ezen vérsejt típusok heterogenitásának jobb megismeréséhez, valamint a vérsejtek interakcióinak feltérképezéséhez, támogatva és kiegészítve a vérsejt vizsgálatok klasszikus módszertanát. Jelen munkánk során a transzkripciós szinten bekövetkező változásokat nyilvánosan elérhető „bulk”-, valamint „single-cell” RNS szekvenálási adatok újra analízise segítségével vizsgáljuk.

Biró István

Szegedi Tudományegyetem,

Interdiszciplináris Orvostudományok Doktori Iskola,

SZTE Szent-Györgyi Albert Orvostudományi Kar,

Rehabilitációs Medicina Tanszék, Szeged

Kutatási terület: Rehabilitációs medicina, rehabilitáció szervezeti felépítés és fejlesztése

Témavezető: Prof. Dr. Fazekas Gábor

A rehabilitáció szervezésének kutatása olyan multidiszciplináris terület, amely a betegek fizikai és mentális helyreállításának javítását célozza. Ennek keretében vizsgálom, hogyan lehet hatékonyan tervezni és koordinálni a különböző egészségügyi szolgáltatásokat. A kutatás fókuszában a betegközpontú megközelítés áll, figyelembe véve az egyéni szükségleteket. Elemzem a rehabilitációs folyamatok finanszírozását, erőforrásigényét és a különböző szakemberek közötti együttműködést. Fontos szerepe van az új technológiák integrációjának is. A kutatás vizsgálja az eredményességet, a betegelégedettséget és a hosszú távú kimeneteleket is. Az ellátórendszer átláthatósága és az elérhetőség javítása szintén központi kérdés. Az egészségügyi szakpolitikai döntéshozók számára is irányadó lehet, hiszen a kutatások segítenek a hatékonyabb, költség hatékonyabb rendszerek kialakításában. A rehabilitációs szolgáltatások elérhetőségének földrajzi egyenlőtlensége is gyakori probléma. A kutatás végső célja, hogy minden beteg a lehető legjobb esélyt kapja a teljes gyógyulásra és életminősége javulására.

Dr. Deák Martin

Szegedi Tudományegyetem, Gyógyszertudományok

Doktori Iskola, Gyógyszertechnológiai

és Gyógyszerfelügyeleti Intézet, Szeged

Kutatási terület: Szilárd önemulgeáló gyógyszerhordozó rendszer fejlesztése fehérje típusú hatóanyag orális bejuttatása céljából

Témavezető: Dr. Sovány Tamás

Mezopórusos hordozók tablettázhatóságának vizsgálata a folyadéktartalom függvényében, fehérje tartalmú önemulgeáló rendszerek szilárd formába történő feldolgozása céljából. Annak vizsgálata, hogy az emulgens és ko-emulgens HLB értékének kombinációi hogyan hatnak a rendszer tulajdonságaira (viszkozitás, felületi feszültség, HIP komplex oldhatósága). Továbbá különböző préserőnek kitett mezopórusos hordozók pórusszerkezetének vizsgálata képalkotó eljárásokkal (SEM, nanoCT) és porozimetriás mérésekkel, majd a változások hatásának vizsgálata a folyadékmegtartó képességre; a folyamatok gépi tanuláson alapuló modellezésének segítségével.

Diósdi Ákos

Szegedi Tudományegyetem,

Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Szeged

Kutatási terület: 3-dimenziós (3D) nagy áteresztőképességű rendszer fejlesztése egysejt alapú fenotipikus analízisre és alkalmazása személyre szabott rákkutatásban

Témavezető: Dr. Horváth Péter

Az utóbbi évtizedekben a 2-dimenziós (2D) sejtkultúrák meghatározó szerepet töltöttek be gyógyszerkutatásban. Ugyanakkor a 2D-s modelleknek megvan az a hátránya, hogy nem feltétlenül reprezentálják megfelelően a szöveti struktúrákat. Napjainkban a 3-dimenziós (3D) sejtkultúrák egyre nagyobb népszerűségre tesznek szert, mivel jobban tükrözik a szöveti felépítést in vivo. Ennek köszönhetően a 3D-s modellek egy új megoldást jelenthetnek a gyógyszerkutatásban, de ehhez szükség van egy egységes protokollra a szferoidok előállításától, az egysejt-szintű feldolgozáson át, a kiértékelésig bezárólag. Munkánk során humán karcinóma sejtvonalak segítségével szferoidokat készítünk, amelyeket különböző kezelések alkalmazásával átláthatóvá tudunk tenni, majd a szelektív sík-megvilágítású mikroszkóp (light-sheet) segítségével egysejt-szinten tudunk detektálni. A célunk, hogy egy olyan nagy áteresztőképességű rendszert fejlesszünk, amely képes meggyorsítani az szferoidok egysejt-szintű detektálását és fenotipikus analízisét.

Farkas Emese Vivien

Semmelweis Egyetem Doktori Iskola,

Rácz Károly Konzervatív Orvostudományi Tagozat –

Klinikai orvostudományok tudományág, Budapest

Kutatási terület: A nagy szülészeti kórképek patomechanizmusai, korai predikciója és diagnózisa

Témavezető neve: Prof. Dr. Than Nándor Gábor

Kutatómunkám fókuszában a placenta által termelt molekulák szerepelnek, melyek a méhlepény fejlődésében és az immunfolyamatok szabályozásában vesznek részt az anya-magzat határfelületen és elengedhetetlen feltételei az egészséges terhességnek. Omikai és egyéb expressziós vizsgálatokkal térképezzük fel ezen lepényi eredetű molekulák megváltozott expresszióját patológiás terhességekben, így például preeclampsiában és vetélésben. Ezen faktorok vizsgálata fontos információt adhat arról, hogy a különböző terhességi kórképekben mely jelátviteli folyamatok sérülnek a placentáció, az angiogenezis vagy az immuntolerancia kialakításában. Az egészséges terhesség és a nagy szülészeti kórképek molekuláris mechanizmusainak felderítése pedig áttörést hozhat a megelőzés, előrejelzés, diagnosztika és a terápia területén is.

Fekete Ferenc             

Eötvös Loránd Tudományegyetem,

TTK Enzimológiai Intézet,

Budapest

Kutatási terület: A gyógyszer-metabolizmust befolyásoló tényezők és a személyre szabott gyógyszeres terápia lehetőségei

Témavezető: Dr. Monostory Katalin

PhD hallgatóként kutatási tevékenységemet farmakogenetikai témakörben folytatom. A gyógyszer-metabolizmusban fontos szereppel bíró citokróm P450 (CYP) génekben előforduló funkcióváltozást eredményező mutációk és kópiaszám változás kimutatását, illetve génexpressziós vizsgálatokat végzünk real-time PCR alapú módszerrel. Az egyén előzetes CYP‐státusz vizsgálatával azonosíthatók a klinikailag releváns CYP mutációk, illetve a megváltozott CYP expresszió, ezáltal lehetővé válik a fokozott mellékhatás kockázatú vagy terápiás hatástalanságot eredményező gyenge vagy extenzív gyógyszer‐metabolizmus előrejelzése. Célunk a gyógyszer-metabolizmusban mutatkozó inter- és intraindividuális különbségek hátterének vizsgálata, az egyéni gyógyszerlebontó képesség becslése és alkalmazása betegek személyre szabott gyógyszeres terápiájában.

Fülöp Anna Tácia

Szegedi Tudományegyetem, Biológia Doktori Iskola

(kutatás helyszíne: Szegedi Biológiai Kutatóközpont),

Szeged

Kutatási terület: Rendszerimmunológia, adaptív immunitás

Témavezető: Dr. Manczinger Máté

Az immunrendszer működésében alapvető fontosságúak a HLA-molekulák, amelyek rövid peptideket mutatnak be az immunrendszer számára, az őket kódoló génekre pedig a humán genomban máshol nem tapasztalható változatosság jellemző. Kutatásunk során a különböző HLA-allélok peptidkötő képes ségét és annak összefüggéseit egyes betegségekkel (pl: tumorokkal), illetve

ennek molekuláris hátterét vizsgáljuk bioinformatikai módszerekkel.

Gálik Bence

Pécsi Tudományegyetem

Szentágothai János Kutatóközpont,

Pécs

Kutatási terület: NGS alapú bioinformatikai applikációk fejlesztése a rák genomika és asszisztált reprodukció területén

Témavezető: Dr. Gyenesei Attila

Példátlanul sok biológiai adat keletkezett azóta, hogy a humán és más genom projektek elindultak. A nyers adatok elemzésére és értelmezésére irányuló hatalmas igényt a bioinformatika fejlődő tudománya szolgálja ki. Munkám során egyedi és otpimalizált bioinformatikai adatelemző megoldásokat fejlesztek a rákkutatás (pl.: CLL, PCNSL, FL, GBM, NSCLC, DLBCL) és az in vitro

megtermékenyítés területén. A rákdiagnosztikában a precíziós onkológiai kutatások kiemelt helyen állnak. Ebben jelentős szerepe van az újgenerációs szekvenáláson (NGS) alapuló módszereknek, melyekkel az egyes betegségek mutációs (SNP, INDEL, CNV), metilációs vagy akár mi/mRNS profilját határozhatjuk meg.

Gál Zsófia

Semmelweis Egyetem,

Gyógyszerhatástani Intézet,

Budapest

Kutatási terület: A vér-agy gát szerepe depresszióban 

Témavezető: Prof. Dr. Bagdy György, Dr. Petschner Péter

Kutatásunk során a vér-agy gát fehérjéit kódoló gének szerepét vizsgáljuk stresszhez köthető depresszióban. A kutatás kiindulópontját olyan korábbi állatkísérletes eredmények adták, melyekben krónikus stressz hatására depressziós fenotípus jelentkezett a vizsgált rágcsálóknál. A viselkedésbéli változásokat a vér-agy gát áteresztőképességének csökkenése és a perifériás keringési rendszerből származó gyulladáskeltő citokinek központi idegrendszerbe való bejutása kísérte. Ezen jelenség human genetikai adatokon való modellezését két funkcionális polimorfizmus vizsgálatával kezdtük és feltártuk, hogy a CLDN5 és az IL6 gének polimorfizmusai együttesen játszhatnak szerepet a stressz kiváltotta depresszió kialakulásában. Ezen eredményekből kiindulva vizsgáljuk jelenleg a további vér-agy gáthoz, illetve inflammációs folyamatok hoz köthető gének és polimorfizmusaik lehetséges szerepét a stresszt követő depresszió kialakulásában. Kutatásunk hozzájárul a depresszió biomarkereinek felfedéséhez, illetve alapot nyújthat célzottabb terápiás megközelítések alkalmazásához.

Ghanem Amr Sayed

Debreceni Egyetem

Egészségtudományi Intézet

Debrecen

Kutatási terület: A kardiovaszkuláris betegségek és a fogágybetegség (Parodontitis) kapcsolata a magyar lakosság körében

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

A parodontitis folyamatosan és krónikusan táplálja a gyulladásos mediátorokat, amik egyenesen hozzájárulnak az ateroszklerózishoz, sőt helyi aterogén hatást is kifejthetnek. A tudományos szakirodalom szerint erős kapcsolat van a krónikus megbetegedés és a szájhigiénia között. A magyar lakosság körében a száj betegségek okozta krónikus betegségekről kevés a rendelkezésre álló adat. Ez a kapcsolat lenne ennek a kutatásnak a fókuszpontja, a szájbetegségek előfordulási gyakorisága és azoknak hatása a krónikus megbetegedésekre. A kutatás várt eredménye a szájbetegségek prevalenciájának kimutatása, és azoknak kapcsolata kardiovaszkuláris betegségekkel, illetve potenciális befolyásoló tényezőinek azonosítása.

Dr. Gubán Renáta

Országos Onkológiai Intézet,

Nemzeti Rákregiszter és Biostatisztikai Központ,

Budapest

Kutatási terület: A melanoma hazai karakterisztikája

Témavezető: Dr. Kenessey István

A XXI. század elején a melanoma továbbra is potenciálisan halálos kimenetelű megbetegedés, különösen, ha a diagnózis csak előrehaladott stádiumban kerül felállításra. A betegség incidenciája világszerte folyamatosan növekvő tendenciát mutat, jelentős terhet róva a társadalomra. Célom a melanoma hazai karakterisztikájának feltárása az Országos Onkológiai Intézet Der mato-onkológiai Osztályának adatbázisa segítségével, ahol a magyar melanomás esetek jelentős része kerül ellátásra. Jelenleg az adatbázisban már több mint 8000 melanomával kezelt beteg adata került összegyűjtésre az elmúlt 30 év távlatában. Többek között vizsgálni szeretném a prognosztikus paraméterek közötti összefüggéseket és a túlélést a prognosztikus paraméterek függvényében.

Halász Zsolt

Debreceni Egyetem, Egészségtudományi Kar,

Egy Egészség Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Környezeti mintákból izolált bakteriofágok bioinformatikai elemzésének optimalizációja

Témavezető: Dr. Laczkó Levente

A globálisan növekvő antibiotikum-rezisztencia kihívásaira válaszul a bakteriofágok potenciális alternatív terápiás megoldást kínálnak. A bakteriofágok genomikai jellemzése a jelenleg elérhető bioinformatikai eszközökkel nem triviális feladat. A kutatásom fő célja egy felhasználóbarát, helyben futtatható bioinformatikai pipeline fejlesztése, amely képes az Oxford Nanopore készülékkel szekvenált környezeti mintákból származó bakteriofágok adatainak feldolgozására és az eredmények közérthető prezentálására. Kiemelt figyelmet fordítunk arra, hogy az egyes részfeladatokra a lehető legmegfelelőbb eszközök kerüljenek kiválasztásra, így további célunk ezen eszközök tesztelése és a részfolyamatok optimalizációja. Reményeink szerint ez nemcsak megkönnyít heti az adatok elemzését, hanem hozzá is járulhat az eredmények reprodukálhatóságának és összehasonlíthatóságának javításához a fágkutatás területén.

Hegedűs Károly

Semmelweis Egyetem Doktori Iskola,

Gyógyszertudományok Doktori Tagozat, Budapest;

HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont,

Molekuláris Élettudományi Intézet, Budapest

Kutatási terület: RNS alapú biomarkerek fejlesztése preklinikai és klinikai vizsgálatokhoz

Témavezető: Dr. Monostory Katalin

A PhD kutatómunka célja új RNS alapú biomarkerek fejlesztése és kimutatásukhoz szükséges módszerek kidolgozása és validálása. A hatóanyag-jelöltek preklinikai biztonsági vizsgálatához miRNS alapú markereket tervezünk tesztelni, szív- és vesetoxicitás megállapításához kisállat modelleken végzett in vivo kísérletsorozattal. A szerv specificitás növelése érdekében vér- és vizelet eredetű extracelluláris vezikulákban is tervezzük követni a miRNS tartalom változását, ezáltal becsülni a szervkárosodás mértékét. A módszer validálásához a kapott eredményeket klasszikus toxikológiai végpontokkal (biokémiai markerek, hisztopatológia, szervtömegek) tervezzük összevetni. További cél klinikai perifériás vérminták mononukleáris sejtjeiből (PBMC) származó, NFAT útvonal által szabályozott citokinek hírvivő RNS (mRNS) expressziójának mérésével, egy diagnosztikai módszert kidolgozása, ami segítheti a szívátültetés után alkalmazott, szűk terápiás tartományú kalcineurin inhibitorok megfelelő dozírozását. Ehhez kapcsolódóan a kalcineurin inhibitorok hibás dozírozása miatt bekövetkező szív-, illetve vesekárosodás előfordulását szervspecifikus miRNS-ek azonosításával lehet pontosabbá tenni. A szenzitív és alacsony mintaigényű kvantitatív méréshez mikrofluidikai ’chip’ technológián alapuló ’real time’ qPCR technológiát alkalmazunk.

Hirling Dominik

Szegedi Tudományegyetem,

Informatikai Intézet

Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Szeged

Kutatási terület: Gépi tanulási és matematikai modellek a biológiai képfeldolgozásban

Témavezető: Dr. Horváth Péter

A biológiai képfeldolgozás területén az egyik legaktívabb kutatási terület a mikroszkópos képeken történő sejtszegmentálás. Napjainkban ezeket a feladatokat úgynevezett mély neuronhálókkal oldják meg, melyek rendkívül hatékonyan képesek szegmentálásokat végezni, amennyiben nagy mennyiségű tanító adat áll rendelkezésre. Ezekhez a feladatokhoz nagyrészt konvolúciós mély neuronhálókat használnak. Kutatásom témája egy olyan automatikus tanítóhalmaz-generáló módszer koncepciójának kidolgozása és megvalósítása, amely nagyon erős matematikai megalapozottsággal rendelkezik és intuitív módon ötvözi több szakértő annotálását. Ez tulajdonképpen az első lépés egy teljesen automatikus sejtszegmentáló munkafolyamatban. További kutatásaim közé tartozik egy olyan mélytanuló

algoritmus létrehozása, ami a konvolúciós neuronhálókat és erős elméleti megalapozottságú geometriai jellemzőket is felhasznál a mikroszkópos képekről, a szegmentálást pedig ezek alapján végzi el.

Hoffka Gyula                        

Debreceni Egyetem,

Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Enzimevolúció elméleti kémiai vizsgálata

Témavezető: Prof. Dr. Tőzsér József

Kutatásom célja az enzimevolúció mögött meghúzódó folyamatok megismerése. Munkám során modern elméleti kémiai számításokkal vizsgálok enzimrendszereket. Alkalmazom többek között a Nobel díjas Arieh Warshel által fejlesztett módszereket, ill. klasszikus molekuladinamikai szimulációkat is. További elméleti kutatómunkát folytatok a Retrovirális Biokémiai Kutató Laboratóriumban. Eredményeim kiértékelése során nagymértékben támaszkodom a statisztika és a bioinformatika módszereire.

Hunya Ágoston

Eötvös Loránd Tudományegyetem,

Genetikai Tanszék, Budapest;

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Biokémiai Intézet, Szeged

Kutatási terület: Bakteriális genomika

Témavezető neve: Dr. Ari Eszter, Dr. Papp Balázs

A kutatás során a baktériumok rezisztencia és virulencia génjei közti evolúciós kölcsönhatásokat vizsgálja. Ehhez egy nagy léptékű, főként multidrog rezisztens és patogén baktérium genomok elemzésével felépített géncsere térképet használ. Fő célja feltárni, hogy megfigyelhető-e egy általános összefüggés a baktériumok virulenciája és rezisztenciája között. Emellett célja olyan specifikusabb összefüggéseket találni, melyeknek klinikai jelentőségük lehet és meg értésük segíthet abban, hogy megelőzzük az egyszerre multidrog rezisztens és hipervirulens szuperbaktériumok kialakulását.

Jakab Borbála

Pázmány Péter Katolikus Egyetem,

Információs Technológiai és Bionikai Kar,

Budapest

Kutatási terület: Fehérjék biológiailag fontos belső mozgásainak egységes keretben történő bioinformatikai elemzése

Témavezető: Prof. Dr. Gáspári Zoltán

A fehérjék belső dinamikájáról régóta ismert, hogy nagy befolyása van a biológiai funkció tekintetében. A különböző időskálákon lejátszódó mozgások olyan folyamatokhoz kapcsolhatók, mint a molekuláris felismerés, a katalízis és a konformációs entrópia megváltozása. A mozgások adott partner molekula kötődésekor átrendeződhetnek, megváltoztatva az egyes konformációs állapotok előfordulási valószínűségét, és így a fehérje alakját és adott kölcsönhatások kialakítására való képességét. A kutatómunkám során részletesen vizsgálni kívánt feltevés az, hogy léteznek olyan, egy adott fehérjeszerkezeti típusra („fold”) jellemző mozgások, amelyeket nagyrészt az alapvető felépítés diktál, és ezeket a mozgásokat a fehérjékre / alcsaládokra specifikusan jellemző további tulajdonságok befolyásolják, beleértve a stabilizáló kölcsönhatásokat és az ezekhez szorosan kapcsolódó gyors időskálájú dinamikát.

Karadocsev Éva

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatikai tanszék,

Budapest

Kutatási terület: A hepatocelluláris karcinómára jellemző génváltozások azonosítása

Témavezető: Prof. Dr. Győrffy Balázs

Kutatási célom olyan target gének prognosztikus szerepének vizsgálata a Bioinformatika Tanszék OnkoBankjában gyűjtött hepatocelluláris carcinoma mintáiban, amelyek a rosszindulatú daganat metabolizmus hallmarkkal összefüggenek. A génexpressziós változásokat újgenerációs szekvenálással és qPCR-ral szeretném in vitro bizonyítani HCC sejtvonalakon.

Kardos Balázs

Semmelweis Egyetem,

Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Myeloma multiplex integratív omikai elemzése

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba

Fő kutatási területem a myeloma multiplex genomikai és transzkriptomikai hátterének vizsgálata. Célunk a myeloma multiplex terápiás válaszreakcióihoz és rezisztenciáihoz kapcsolódó új biomarkerek azonosítása, új kromoszómális elváltozások és evolúciós minták feltárása, valamint egy monitorozó rendszer kifejlesztése myeloma multiplex betegek vérplazma mintáiból izolált keringő sejtmentes DNS (ctDNS) vizsgálatával a mérhető reziduális betegségek felmérésére. Ezen vizsgálatokhoz a legmodernebb molekuláris genetikai módszerek állnak a rendelkezésünkre, mint az újgenerációs szekvenálás, RNA-Seq, optikai genom térképezés, valamint egyedülálló módon az omikai adatok integrált elemzését egy mesterséges intelligencia által vezérelt útvonalelemző és célelő rejelző eszköz egészíti ki. Ezekkel a vizsgálatokkal hozzájárulhatunk a B-sejtes daganatok jobb megismeréséhez, valamint a pontosabb kockázatbecsléshez, a maradványbetegség ultraszenzitív kimutatáshoz, illetve a kezelés személyre szabásához.

Kiss Luca

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatikai tanszék,

Budapest

Kutatási terület: A cukorbetegség, illetve a tumoros megbetegedések közötti összefüggések

Témavezető: Dr. Menyhart Otília

A cukorbetegség, illetve a tumoros megbetegedések közötti összefüggéseket keresem. Célom tumorsejtek metabolikus folyamataiban történő változásokért felelős génmutációk feltárása új generációs szekvenálás, valamint különböző bioinformatikai módszerek alkalmazásával. Emellett célom olyan tumormarkerek keresése, mely paraméterek beépíthetőek vér, vizelet vagy egyéb testnedv analizátorokba.

Koppány Gergely

Szegedi Tudományegyetem,

Természettudományi és Informatikai Kar,

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont, Szeged

Kutatási terület: Tumor Immunológia, Bioinformatika

Témavezető: Dr. Manczinger Máté

Kutatásom célja a HLA-II molekulák promiszkuitása és a tumoros betegek immunterápiára adott válasza közötti összefüggések vizsgálata. A HLA-II molekulák szerepe, hogy prezentálják a sejtekben megtalálható epitópokat az adaptív immunrendszer, azon belül a segítő CD4 T sejtek számára. Ezáltal a HLA-II molekulák szükségesek a robosztus és hatékony tumor elimináció kialakításához. A HLA-I molekulák esetén már bizonyított, hogy a molekula által prezentálható epitóp repertoár szélessége, azaz promiszkuitása összefügg az immune checkpoint terápiára adot válasszal. PhD kutatásom során először azt vizsgálom, hogy van-e hasonló összefüggés a HLA-II molekulák esetében is.

Dr. Kothalawala William Jayasekara

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatikai tanszék,

Budapest

Kutatási terület: Egyes sejtes transzkriptomikai adathalmazok integrált elemzése vastagbél- és emlődaganatokban

Témavezető: Prof. Dr. Győrffy Balázs

Kutatásaim során nyílt hozzáférésű adatbázisokon elérhető egyes sejtes transzkriptomikai (single-cell RNA-seq) adathalmazok feldolgozásával, integrálásával és analízisével foglalkozom. Célom, hogy emlő- és vastagbéltumoros mintákból nagy mintaszámú, több százezer normál és tumoros sejtet is tartalmazó atlaszt hozzak létre. A tervezett atlasz lehetővé teszi kutatók számára, hogy vizsgálják a sejttípusok összetételét a daganattípusokban, valamint különböző összehasonlításokat végezzenek, például differenciálgénexpresszió vizsgálata normál és tumoros szövet, illetve a sejttípusok csoportjai között.

Kós Tamás

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatika Tanszék,

Budapest

Kutatási terület: A T-sejt repertoár feltérképezése tumor elleni T-sejt válasz előrejelzéséhez

Témavezető: Prof. Dr. Győrffy Balázs

A kutatás során tumormintákból származó NGS-adatok segítségével olyan potenciális antigéneket keresek, amelyek immunválaszt válthatnak ki. A mintákat T-sejt receptor szekvenciák feltérképezésére is felhasználom, amik felismerhetik a lehetséges antigénekből származó epitópokat. Kutatási eredményeim hozzájárulhatnak személyre szabott terápiák és új immunterápiák tervezéséhez, és hatékonyságuk megállapításához.

Kovács István

Debreceni Egyetem,

Evolúciós Állattani és Humánbiológia Tanszék,

Juhász Nagy Pál Doktori Iskola, Debrecen

Kutatási terület: Elterjedés modellezés, állomány becslés és élőhely használat madár monitoring programok adatai alapján

Témavezető: Prof. Dr. Barta Zoltán, Dr. Bán Miklós

Romániában az Európai Unióba való belépést megelőzően nagyon kevés biodiverzitást célzó vizsgálat született. Az elmúlt évtizedben viszont jelentős mennyiségű biotikai adat gyűlt össze helyi és országos szintű madár felmérési és monitoring projektekből, lehetővé téve olyan komplex vizsgálatokat, amelyekre eddig még nem került sor az országban. Céljaink között szerepel bizonyos fajok vagy fajcsoportok térbeli elterjedésének és relatív abundanciájának becslése megfelelő statisztikai modellek segítségével, az elterjedést és abundenciát befolyásoló legfontosabb biotikus és abiotikus tényezők azonosítása, illetve korszerű statisztikai módszerek alkalmazása az állományok becslésére és az állományok időbeni változásának a vizsgálatára.

Kovács Szonja Anna           

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatikai tanszék,

Budapest

Kutatási terület: Az immunterápiára jellemző prediktív biomarkerek azonosítása

Témavezető: Prof. Dr. Győrffy Balázs

2020-ban végeztem a Debreceni Egyetemen molekuláris biológusként, majd ezt követően kezdtem el a PhD tanulmányaimat a Semmelweis Egyetem Bioinformatika Tanszéken. Ezen vizsgálatokhoz publikusan elérhető transzkriptomikai és klinikai adatokat dolgozok fel. Az in silico beazonosított gének hatásait sejtvonalakon, illetve az Onkobankból származó humán mintákon is validálom. Továbbá, emlőtumoros sejtvonalak nano-injektálását követően vizsgálom a driver mutációk és a kemorezisztencia kialakulásának körülményeit.

Dr. Krizsán Szilvia

Semmelweis Egyetem,

I. Sz. Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet, Budapest

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba, Dr. Alpár Donát

Fő kutatási témám a gyermekkori akut lymphoid leukémia genom- és transzkriptumszintű újgenerációs szekvenálási adatainak elemzése kor- szerű bioinformatikai módszerekkel. Célunk a diagnosztikát, rizikóbecs- lést és a terápiás stratégia meghatározását támogató biomarkerek, genomi variánsok és fúziós transzkriptumok azonosítása. A kapott eredmények biostatisztikai elemzése is része a munkámnak, melyet főképp az R szoft- ver segítségével végzek.

Kuffa Katalin Rita

Eötvös Loránd Tudományegyetem,

Biológia Doktori Iskola,

Budapest

Kutatási terület: Nagy áteresztő képességű kísérleti módszerek fejlesztése transzmembrán fehérjék vizsgálatára

Témavezető: Dr. Tusnády Gábor

A kutatómunkám célja olyan hatékony, nagy áteresztő képességű kísérleti módszerek fejlesztése, melyek segítségével a sejtek felszínén lévő fehérje szegmensek jelölésével (a sejtek lizálását és membránpreparátumok készítését követően a fehérjék enzimes emésztésével), majd a jelölt peptidek tisztításával és tömegspektrometriai azonosításával lehetővé válik a fehérjék extracelluláris régióinak, poszt-transzlációs módosulásainak, topológiájának, szerkezetének és mennyiségének, valamint polarizált sejtek esetében a különböző membrán doménekben lévő transzmembrán fehérjék vizsgálata. A kísérletekből kapott adatok felhasználhatóak a kutatócsoportunk által létrehozott/fejlesztett bioinformatikai adatbázisok adatainak bővítésére is. A sejtfelszíni fehérjék vizsgálata továbbá segítséget nyújthat számos betegség molekuláris mechanizmusának feltárásában, valamint a különböző rákos és időskori betegségek korai diagnosztizálásában.

Kumar Ajneesh 

Debreceni Egyetem,

Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Antimikrobiális és immunmodulátor peptidek, proteomikai bioinformatika

Témavezető: Dr. Csősz Éva

Munkám során célom a proteomikai adatelemzéshez szükséges bioin- formatikai háttér fejlesztése, továbbá adatbázisba rendezzük a humán szervezetben leírt antimikrobiális és immunmodulátor tulajdonsággal rendelkező peptideket és fehérjéket. Ezen adatokat nyilvánosan elérhető- vé és kereshetővé kívánjuk tenni. A szabadon hozzáférhető proteomikai adatbázisokból letöltött adatsorok újraelemzésével, az ismert antimikro- biális és immunmodulátor hatású peptidek jelenlétét és mennyiségi válto- zásait vizsgáljuk meg különböző betegségekben. Érdeklődési területem a neurodegeneratív betegségek, azok közül az Alzheimer-kór.

Kunkli Balázs Tibor

Debreceni Egyetem,

Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Metabolomika, rendszerbiológia

Témavezető: Prof. Dr. Tőzsér József

A PhD témám a bor- és borecet metabolitok annotálására, az azokat eredményező anyagcsereútvonalak feltérképezésére irányul. A szőlőléből kiinduló fermentációs termékek kémiai ujjlenyomata számos élőlény metabolizmusának eredménye. A tandem tömegspektrométerrel mért metabolitok azonosítását követően azoknak eredetéről, biológiai hatásairól publikációs metaadatbázisokból gyűjtök információt adathalász algoritmusok segítségével. A természetes ‚fermentlevekre’ jellemző egyedi vegyületmintázatot kémiai informatikai módszerekkel (kémiai ujjlenyomattal, kémiai deszkriptorokkal) jellemzem. Rendszerbiológiai megközelítést alkalmazva a kismolekulákat és ‒ az enzimreakciós adatbázisok alapján ‒ a hozzájuk köthető enzimeket, fehérjéket anyagcserehálózatokhoz rendelem, amelyek révén átfogó képet nyerhetünk egy adott minta metabolomjáról.

A PhD mellett az „ELIXIR Proteomics Implementation Study” projektben az SDRF fájlt (Sample and Data Relationship file Format) létrehozó és azt bemenetként felhasználó protokollok tesztelésével, az állományok létrehozásával és validálásával foglalkozom.

Dr. László Tamás

Semmelweis Egyetem,

Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Krónikus limfocitás leukémia molekuláris genetikai hátterének vizsgálata

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba

Fő kutatási területem az új célzott terápiákban részesülő, krónikus limfocitás leukémiában (CLL) szenvedő betegek terápiás mélységének meghatározása, innovatív molekuláris vizsgálóeljárások alkalmazásával. Munkánk során célul tűztük ki egy újgenerációs szekvenálás alapú mérhető reziduális betegség monitorozására szolgáló vizsgálat kidolgozását és elérhetővé tételét. Emellett célunk a célzott kezelések során megjelenő rezisztenciamechanizmusok hátterében álló genetikai eltérések feltérképezése, ezáltal új potenciális prognosztikus és/vagy prediktív biomarkerek azonosítása.

Dr. Loránt Gergő        

Semmelweis Egyetem,

Patológiai Tudományok Doktori Iskola,

Budapest

Kutatási terület: Az autonóm idegrendszeri működés jelentősége a daganatos betegek esetében

Témavezető: Dr. Szász Attila Marcell

Kutatásom hosszú távú célja, hogy a vagus tónust (és az autonóm idegrendszert) jellemző szívfrekvencia-variabilitást (HRV) biomarkerként vizsgáljam, mint lehetséges faktort elsősorban a daganatos megbetegedések ellátási láncában (etiológia, patofiziológia megismerése, prevenció lehetősége, korai diagnózis, prognózisalkotás, betegkövetés). Kutatásom célja rövidtávon az, hogy bizonyítsam, hogy az autonóm idegrendszeri működés vizsgálatának jelentősége van a daganatos betegek esetében; illetve hogy az ezt a működést jellemző szívfrekvencia- variabilitás egy lehetséges prognosztikus faktor esetünkben.

Maher Alnajjar

Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem,

Genetika és Biotechnológia Intézet,

Gödöllő

Kutatási terület: Humán és egér transzkripciós faktor kötőhelyek

Témavezető: Dr. Barta Endre

Munkánk során távolabbi rokon nyúlfajtákat keresztezünk, majd mind a szülőknél, mind az utódoknál RNA-seq szekvenálást végzünk húsmin- tákból. Az RNA-seq kiértékelésénél olyan géneket keresünk, amelyeknél más az anyai és az apai szekvencia, így meg tudjuk állapítani az allélspe- cifikus expresszió mértékét. A kísérletbe bevont egyedeknek a genom- szekvenciáját is meghatározzuk. A genomszekvenciában bioinformatikai módszerekkel próbáljuk megkeresni az eltérő expressziót okozó variá-ciókat.

Marinkov Jelena

Debreceni Egyetem,

Természettudományi Kar, Növénytani Tanszék,

Debrecen

Kutatási terület: Veszélyeztetett növényfajok konzervációgenetikája

Témavezető: Dr. Sramkó Gábor

A jelenlegi munkám az egyhajúvirág konzervációgenetikai célú kutatása. Az egyhajúvirág (Colchicum bulbocodium L.) egy Natura 2000 faj, amely Magyarországon és Szerbiában egyaránt védett. A Bulbocodium versicolor L. (syn.: Colchicum bulbocodium subsp. versicolor) és a Bulbocodium vernum L. (syn.: Colchicum bulbocodium subsp. bulbocodium) között létező taxonómiai bizonytalanságot szeretném eloszlatni az área nyugati és keleti feléről bevont minták vizsgálatával, másrészt pedig a magyarországi és szerbiai állományok populációgenomikai vizsgálatával szeretném ennek a veszélyeztetett fajnak a konzervációgenetikai hátterét tisztázni. A vizsgálatokhoz redukált reprezentativitású genomi módszerrel dolgozom (RAD-seq), amely a teljes genomot mintázza és kitűnően alkalmas mind filogenetikai, mind konzervációgenetikai kérdések vizsgálatára nem modell szervezetekben. A tervezett konzervációgenetikai vizsgálatokkal így tisztázható lenne, hogy valóban két taxon van-e Európában, illetve a populációgenomikai eredmények alapján explicit ajánlások adhatók a természetvédelmi kezelők számára a faj lelőhelyein belül, illetve között az ún. „management unit”-ok definiálásához.

Murmu Ankita

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatika Tanszék,

Budapest

Kutatási terület: RNS-Seq és mesterséges intelligencia a rákkezelési stratégiákhoz

Témavezető: Prof. Dr. Győrffy Balázs

Rákbetegek nyilvánosan elérhető egysejtes RNS-Seq-adatkészleteit elemzem az immunterápia terápiás célpontjainak azonosítása érdekében. Klinikai adatokat használok továbbá egy fejlett gépi tanulási modell kifejlesztésére a kemoterápia potenciális előnyeinek vizsgálatára rákos betegeknél. Kutatásom célja a rákos betegek személyre szabott terápiás megközelítéseinek javítása.

Müller Dalma                        

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatika Tanszék,

Budapest

Kutatási terület: Genomszintű DNS metilációs és transzkriptomikai adatok elemzése tumoros, normál és metasztatikus szövetmintákban.

Témavezető: Prof. Dr. Győrffy Balázs

Kutatásom során elsősorban vastagbél adenokarcinómában vizsgálom a DNS metilomot, umorprogresszióban betöltött szerepének vizsgálata, illetve új, metiláció-alapú biomarker-jelöltek azonosítása. Mindezek

mellett az összegyűjtött adatokat egy, a különböző szövetek összehasonlítását szolgáló webes felület létrehozásán dolgozom. Elsősorban microarray technológia felhasználásával készült adatok elemzése által. Munkám célja a DNS metiláció tumorprogresszióban betöltött szerepének vizsgálata, illetve új, metiláció-alapú biomarker-jelöltek azonosítása. Mindezek mellett az összegyűjtött adatokat egy, a különböző szövetek összehasonlítását szolgáló webes felület létrehozásán dolgozom.

Dr. Nagy Nikoletta Andrea 

Debreceni Egyetem,

Biológiai és Ökológiai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: A nagyfejű csajkó utódgondozó viselkedésének genetikai háttere

Témavezetők: Dr. Barta Zoltán, Dr. Németh Zoltán

Fő kutatási területem egy kétszülős utódgondozással rendelkező bogárfaj, a nagyfejű csajkó (Lethrus apterus) szaporodási viselkedésének vizsgálata genom és transzkriptom szinten. Munkám során főleg újgenerációs szek- venálásból származó adatokat dolgozok fel bioinformatikai módszerekkel. Célom az utódgondozó viselkedéssel összefüggő gének, illetve transzkrip- tumok azonosítása, szezonális expressziójának vizsgálata és funkcionális annotációja.

Nguyen Minh Chau

Debreceni Egyetem,

Egészségtudományi Kar,

Debrecen

Kutatási terület: Egészségtudatosság és a kardiometabolikus betegségek epidemiológiája

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

A kutatás célja a szociodemográfiai jellemzők, az életmódválasztás és a kardiometabolikus betegségek kockázata közötti összefüggés vizsgálata a magyar lakossági adatbázis segítségével. Az adatbázis az Európai Lakossági Egészségfelmérésből származik, amelyet Magyarországon 2009-ben, 2014-ben és 2019-ben hajtottak végre.

Erdenetsetseg Nokhoijav

Debreceni Egyetem,

Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Proteomikai és metabolomikai analízisek nagy populációkat érintő betegségekben

Témavezető: Prof. Dr. Csősz Éva

Kutatásom célja a nagy populációkat érintő betegségek, elsősorban a cukorbetegség és komplikációinak vizsgálata. Metabolomikai és proteomikai módszerekkel kívánom vizsgálni a cukorbetegségre és komplikációira jellemző metabolit- és fehérjemintázatokat. Célom a szemet érintő komplikációk szérumszinten megjelenő változásainak vizsgálata és olyan potenciális biomarkerek azonosítása, amelyek a diabéteszes retinopátia megjelenését és súlyosbodását előre jelezhetik.

Oláh Gergő

Debreceni Egyetem,

Evolúciós Állattani és Humánbiológia Tanszék,

Debrecen

Kutatási terület: Automatikus adatfeldolgozás biodiverzitás kutatások támogatására

Témavezetők: Dr. Bán Miklós, Dr. Harangi Balázs

A biodiverzitás kutatás természetvédelmi és akadémiai kutató környezet számára egyaránt használható korszerű informatikai eszközökön alapuló megoldásait keresem, amelyek a gyakorlatban használható módon támogatják a biológus terepi szakértői munkát és az automatizált adatgyűjtéshez kapcsolódó biológus-informatikus szakértői munkát. Olyan eszközök fejlesztése a cél, melyek támogatják a diverz módon történő adatgyűjtést (mobil alkalmazás, szenzor adatok, strukturált és nem strukturált mérési adatok), adatok elemezhetőségének előkészítését célzó adat tisztítási munkák elvégzését és az így kialakított adatpiacból építkező adatvizualizáció révén a komplex adat értelmezését. Doktori kutatásom során ezidáig kép alapú információ kinyerés automatizálásával foglalkoztam, különböző objektum detektáló és osztályozó MI modelleket, valamint klasszikus képfeldolgozási algoritmusokat alkalmazva.

Oravecz Orsolya          

Eötvös Loránd Tudományegyetem,

Természettudományi Kutatóközpont,

Enzimológiai Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Az anyai-magzati kapcsolat sejtes és molekuláris szintű immunszabályozása

Témavezetők: Dr. Than Nándor Gábor és Dr. Papp-Balogh Andrea

Kutatómunkám a terhességi immunológia témakörében folytatom, ezen belül is azon méhlepényi glikánok és a glikán-kötő galektinek szerepét vizsgálom, melyek fontos szerepet játszanak az anyai immunrendszer szabályozásában és/vagy a placentációban, és kórosan megváltozott expressziójuk összefüggésben van terhességi kórképek kialakulásával. A mögöttes molekuláris mechanizmusok azonban még koránt sem ismertek teljesen, így a méhlepényi glikánok és galektinek egészséges terhességben és nagy szülészeti kórképekben betöltött szerepének felderítése áttörést hozhat előrejelzés, megelőzés, diagnózis és a terápia területén is.

Orosz Nikolett

Debreceni Egyetem,

Egészségtudományi Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: A Debreceni Egyetem Klinikai Központ vonzáskörzetében detektált fertőző megbetegedések epidemiológiája

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

Kutatásunk célja a Debreceni Egyetem Klinikai Központ Nagyerdei Campus (DEKK NC) vonzáskörzetében detektált, enterális kórokozók, influenzavírusok és multirezisztens baktériumok által okozott, területen szerzett fertőzésben szenvedő betegek jellemzőinek elemzése, illetve annak meghatározása, hogy a vizsgált betegségek közül melyik eredményezheti a leghosszabb kórházi tartózkodást és a legmagasabb halálozási arányt.

Pachinger-Molnár Bence

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatika Tanszék,

Budapest

Kutatási téma: Tumorsejtek metabolikus útvonalainak becslése egysejt és bulk RNAseq adatok felhasználásával

Témavezető: Dr. Menyhart Otília

Munkám során publikusan hozzáférhető adatbázisokban lévő egysejt és bulk-RNS adatok feldolgozásával foglalkozom. A célom egy olyan webes applikáció létrehozása, amely képes a tumorok csoportosítására, azok metabolikus útvonalai alapján. A tervezett applikáció lehetőséget nyújt a kutatók számára, hogy lehetséges tumor alcsoportokat fedezhessenek fel és célzott terápiát dolgozhassanak ki.

Pálné Szén Orsolya

Debreceni Egyetem,

Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Humán és egér transzkripciós faktor kötőhelyek elemzése

Témavezető: Dr. Barta Endre

Kutatócsoportunk korábbi munkájának eredményeként létrejött egy átfogó, humán ChIP-seq kísérleteket tartalmazó adatbázis, a ChIPSummitDB (http://summit.med.unideb.hu/summitdb/).

A ChIPSummitDB jelenleg az egyes humán transzkripciós faktorok (TF) cisztromjairól, valamint a DNS kötőhelyekről és kofaktorokról nyújt globális képet. További célunk és fő munkám, hogy az adatbázist kibővítsük az egér ChIP-seq kísérletek hasonló elemzéseivel, mely által lehetővé válik a TF kötőhelyek szerepének és működésének pontosabb megértése és a korábban ismeretlen transzkripciós szabályozó hálózatok azonosítása.

Pál Viktor

Szegedi Tudományegyetem,

Biológia Doktori Iskola,

Szeged

Kutatási terület: Idegsejtek közötti kommunikáció mérése és fenotipizálása multi-patch clamping és mesterséges intelligencia segítségével

Témavezető: Dr. Horváth Péter

A projekt célja egy olyan automatizált mikroszkópián alapuló rendszer fejlesztése, amely egy időben képes több idegsejt teljesen automatizált path clamp vizsgálatára. Módszerünkkel arra a ma még csak felületesen ismert kérdésre fogunk válaszolni, hogy különböző fenotípusú és térben elhelyezkedő sejtek hogyan kommunikálnak, és milyen molekuláris változásokat képesek az egysejtben kommunikáció útján előidézni. Munkánk során a mesterséges intelligencia legmodernebb mélytanuláson alapuló, 3D képeken alkalmazott módszereit kombináljuk robotikával és mikrovezérlőkkel.

Dr. Pánczél András

Semmelweis Egyetem,

Bioinformatika Tanszék,

Budapest

Kutatási Terület: Prediktív biomarkerek vizsgálata glioblastomában

Témavezető: Dr. Fekete János Tibor

Kutatásom során a legagresszívebb agydaganat, a glioblastoma (GBM) diagnosztikai, prognosztikai és prediktív biomarkereit vizsgálom. Célom, hogy a betegek túlélésében legjelentősebb szerepet játszó genetikai és transzkriptomikai elváltozásokat azonosítsam, GBM betegekből intraoperatíve vett tumoros szövetminták, valamint vérminták vizsgálatával. Új generációs szekvenálás és fejlett bioinformatikai módszerek alkalmazásával szeretnék feltárni kulcsfontosságú genetikai mutációkat és epigenetikai változásokat, amelyek javíthatják a GBM genetikai heterogenitásának megértését.

Parrag Petra

Semmelweis Egyetem,

Patológiai Tudományok Doktori Tagozat, Molekuláris

és Experimentális Onkológia Program, Budapest

Kutatási terület: A magyarországi rosszindulatú daganatos betegségek epidemiológiai változásai

Témavezető: Dr. Kenessey István

A rosszindulatú daganatos megbetegedések incidenciájában és mortalitásában világszerte emelkedő tendencia tapasztalható, ráadásul több, az európai országokra vonatkozó összehasonlító szakirodalom Magyarországot azon országok közé sorolja, ahol az egyik legmagasabb a rákos megbetegedések előfordulása és halálozása. Kutatásom a tüdőrák, a melanóma és a fej-nyak régióban jelentkező laphámsejtes rosszindulatú daganatok hazai epidemiológiai változásaira fókuszál, összevetve azokat az európai országok trendjével. Az egyes daganatokra jellemző betegkarakterisztika, a hazai regionális eltérések és ezek időbeli változásai mellett tanulmányozom a túlélési mintázatot, mely az onkológiai kezelésre vonatkozó adatokkal is összevetésre kerül.

Dr. Péterffy Borbála                                  

Semmelweis Egyetem,

ÁOK Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Gyermekkori akut limfoblasztos leukémia genomikai és transzkriptomikai hátterének feltérképezése

Témavezető: Dr. Alpár Donát, Prof. Dr. Bödör Csaba

PhD munkám fő témája gyermekkori akut limfoblasztos leukémia genomikai és transzkriptomikai hátterének vizsgálata, újgenerációs szekvenálással. Munkánk célja kópiaszám eltérések, mutációk és fúziók detektálása, illetve esetleges célzott terápiás célpontok azonosítása korszerű, nagy áteresztőképességű módszerekkel. Célunk, hogy az azonosított eltérésekkel hozzájáruljunk a rizikóstratifikáció finomításához, illetve, hogy segítsük a rizikóadaptált terápiás stratégiákat.

Poscher Anna Zsófia

Genetikai Intézet,

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Szeged

Kutatási terület: Genetika, Immunológia, Epigenetika

Témavezető neve: Dr. Czimmerer Zsolt

Kutatócsoportunk fő profilja a különböző mikrokörnyezeti szignálok makrofágokra gyakorolt hatásának vizsgálata. Munkám során ezen projektek alapjául szolgáló új generációs szekvenálási eredmények elemzését végzem, melyhez nyilvános adatbázisokból és saját kísérleteinkből származó adatok kerülnek felhasználásra. A transzkripciós szinten bekövetkező változásokat „bulk”-, illetve

„single-cell” RNS-szekvenálási adatok alapján vizsgáljuk, az epigenetikai változások karakterizálását ATAC-, illetve ChIP-szekvenálásból származó eredmények alapján végezzük.

Posta Máté                    

Semmelweis Egyetem,

Természettudományi Kutatóközpont

Enzimológiai Intézet,

Budapest

Kutatási terület: A nagy szülészeti kórképek patomechanizmusai, korai predikciója és diagnózisa

Témavezető: Prof. Dr. Papp Zoltán és Dr. Than Nándor Gábor

Munkánk során egészséges és patológiás terhességekből származó minták „omikai” adatainak bioinformatikai elemzését végezzük. Érdeklődésünk fő körében a preeclampsia, az IUGR, és a vetélések állnak. Célunk különböző expressziós mintázatok felismerése és ezen keresztül a betegségek kóros patofiziológiai mechanizmusainak feltárása, molekuláris útvonalak alapján a kórképek differenciálása. Olyan biomarkereket keresünk, melyek már a betegség megjelenését megelőző stáudiumban előrejelezhetik ezen kórképek későbbi megjelenését.

Schütz Oszkár

Szegedi Tudományegyetem,

Genetika Tanszék,

Szeged

Kutatási terület: Archeogenetika

Témavezető: Dr. Török Tibor

Az archeogenetika tudománya az egykor élt élőlények örökítő anyagával foglalkozik. Ez magában foglalja a biológia minták begyűjtését, feldolgozását, a szekvenciák meghatározását, illesztését és vizsgálatát is. A munkafolyamatok nagy része a rendkívüli adatmennyiség folytán elsősorban számítógépen történik. Ez magában foglalja a kinyert szekvenciák megfelelő összeillesztését, rendezését, variánsok hívását, a populációgenetikai analízist és az adatok vizualizációját. Én elsősorban a populáció genetikai analízisekben és az adatvizualizációban vagyok jártas.

Somogyi Petra

Szegedi Tudományegyetem, Szent-Györgyi Albert

Orvostudományi Kar, TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi

Informatikai Intézet, Szeged

Kutatási terület: Az iszkémiás agysérülések légzésélettani következményei

Témavezető: Prof. Dr. Peták Ferenc, Prof. Dr. Farkas Eszter

Kutatásaim során az agyi iszkémiás hipoperfúzió és iszkémiás stroke következményeit vizsgálom a légzőrendszerben, patkánymodellben. A kísérletek során globális vagy fokális agyi iszkémiát váltunk ki az állatokban, permanens vagy tranziens módon. Ezután az állatok légzőrendszeri mechanikáját vizsgáljuk kényszerített oszcillációs technikával, a tüdőtérfogatukat teljestest pletizmográfiával, valamint a hörgők válaszkészségét metakolin bronchoprovokációs teszttel. Vérgáz analízis, különböző szövettani és immunológiai vizsgálatok során feltérképezzük, hogy milyen metabolikus vagy gyulladásos folyamatok vezetnek az iszkémiás sérülés után tapasztalt légzőrendszeri romláshoz. Kutatásunk célja feltárni ezeket a folyamatokat, amik alapján a későbbiekben terápiás lehetőségek kutatása is lehetővé válhat.

Szabó Zsófia

Debreceni Egyetem,

TTK Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszék,

Debrecen

Kutatási terület: Nagytestű erdei emlősök viselkedésökológiája, ragadozó-zsákmány rendszer kutatása nagytestű erdei emlősöknél

Témavezető: Prof. Dr. Barta Zoltán

Magyarországon a nagytestű erdei emlősök közötti viszonyok és ezen viszonyok élőhelyre gyakorolt hatása alulkutatott terület. Az Északi-középhegységbe visszatérő nagyragadozók megjelenésével a ragadozó-zsákmány dinamikák, az erdei emlősök közötti kölcsönhatások feltárásra várnak. Kutatásaink során a Bükki Nemzeti Park Igazgatóságával együttműködésben, az igazgatóság által, az igazgatóság területén üzemeltetett kameracsapda hálózat felvételeit elemezzük. Célunk, hogy jobban megértsük, milyen hatást gyakorolnak az egyes fajok egymás viselkedésére, és ezen viselkedésváltozások hogyan befolyásolhatják az élőhely változásait. A kamerafelvételek feldolgozásához továbbá mesterséges intelligencia modellt fejlesztünk, amely segítheti a nagy mennyiségű felvétel gyors és hatékony átnézését.

Dr. Szepesi Gabriella

Semmelweis Egyetem,

Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: A follikuláris limfóma csontvelői érintettségének vizsgálata térbeli transzkriptomikai és proteomikai módszerekkel

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba

Célkitűzéseink között szerepel follikuláris limfómában a csontvelő-érintettség patomechanizmusának a jelenleginél jóval átfogóbb és hatékonyabb feltérképezése térbeli transzkriptomiai és proteomikai módszerekkel, továbbá a magyarországi FL-es betegek nyirokcsomóból és csontvelőből származó szövettani mintáinak ugyanilyen irányú elemzése. A tumorsejtekben és más intratumorális immunsejtekben megjelenő genetikai és immunológiai eltérések meghatározása perspektívát jelenthet új terápiás célpontok megtalálására és későbbi alkalmazásukra a csontvelői érintettség kialakulásának megelőzésében, forradalmasítva ezzel a jelenlegi FL kezelési protokollt. Célunk továbbá a follikuláris limfóma csontvelőérintettségének prediktálására alkalmas biomarkerek azonosítása, amelyek detektálásával a csontvelő-biopszia elvégzése mellőzhetővé válhatna. Az agresszív limfómákhoz viszonyított nagyobb szerkezeti variabilitás miatt a térbeli transzkriptomika máig kiaknázatlan lehetőséget jelent a follikuláris limfóma kutatásában, munkacsoportunk ezért a világon elsőként tervezi alkalmazni a NanoString GeoMx DSP platformot indolens non-Hodgkin limfómás betegkohorton.

Szücs Balázs

Szegedi Tudományegyetem, Természettudományi és

Informatikai Kar, Biológia Doktori Iskola;

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Biokémia Tanszék, Szeged

Kutatási terület: A HIV immun-elkerülést elősegítő mutációinak vizsgálata az immunológiai hasonlóság vonatkozásában

Témavezető: Dr. Manczinger Máté

A T-sejtek pozitív szelekciójának következtében az érett T-sejtek nem képesek felismerni azon peptideket, amelyek jelentősen eltérnek a saját peptidektől, így egy vakfolt jön létre az adaptív immunfelismerésben. Feltételezésünk szerint a kórokozók a fertőzés során kihasználják ezen vakfoltot. Munkám során azt vizsgálom, hogy a HIV milyen mutációk segítségével tud a saját peptidektől jelentősen eltérő peptideket létrehozni, így elkerülve az adaptív immunrendszert. Az analíziseket R programozási nyelvben végzem, amelyhez több független adatbázis adatait, valamint HIV fertőzött, de antiretrovirális kezelést nem kapott páciensek longitudinális adatait használom fel.

Takács Bertalan

HUN-REN Szegedi Biológiai Kutatóközpont,

Genetika Intézet,

Szeged

Kutatási terület: Metagenomika, humán mikrobiom

Témavezető: Dr. Haracska Lajos

Munkám során a humán (elsősorban bél-) mikrobiom bioinformatikai analízisével foglalkozom, újgenerációs szekvenálásból nyert adatok alapján. Kutatásom fő fókuszában az áll, hogy hogyan változik a mikrobiom különböző betegségek (pl. COVID-19, Crohn-betegség) során, illetve egyes betegségek milyen mikrobiális „lenyomatot” hagynak maguk után. Ehhez hagyományos matematikai

és statisztikai eszközök mellett a napjainkban egyre népszerűbb gépi tanulás eszközeit is alkalmazom, főként felügyelt predikciós modellek formájában. Ezen felül munkám részét képezi egy, a korábbiaknál pontosabb mikróba-azonosító szoftver kifejlesztése és összehasonlító tesztelése is.

Ulambayar Battamir

Debreceni Egyetem,

Egészségtudományi Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Kardiometabolikus betegségek és az inzulin-rezisztenciával való összefüggésük

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

A kutatás célja a kardiometabolikus betegségek és az inzulinrezisztencia közötti kapcsolat vizsgálata. Tekintettel a cukorbetegség és a metabolikus szindróma növekvő globális gyakoriságára, a tanulmány célja egy olyan modell kidolgozása, amely előre jelzi az inzulinrezisztenciát és a kardiometabolikus betegségeket. A kulcsfontosságú kockázati tényezők (például az éhgyomri glükóz, az inzulin szint, a lipidprofilok és a vérnyomás) felmérésével a tanulmány azt vizsgálja, hogy ezek a tényezők hogyan járulnak hozzá a metabolikus szindróma korai felismeréséhez. A várható eredmény egy olyan prediktív modell, amely felhasználható a korai felismerés, a megelőzés és a célzott beavatkozások során.

Váradi Alex

Debreceni Egyetem,

Metagenomikai Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Genomi bioinformatikai módszerek hatékonyságának vizsgálata mikrobiológiai kutatásokban

Témavezető: Dr. Laczkó Levente

Az új generációs szekvenálás (NGS) elterjedésének és a bioinformatikai adatfeldolgozási módszerek fejlődésének köszönhetően a genom rekonstrukciója napjaink egyik legfontosabb eszközévé vált, aminek kardinális szerepe lehet az izolátumok jellemzésében, azonban a szekvenálókönyvtár készítése és az adatfeldolgozás módja drasztikusan befolyásolhatja az eredmények minőségét. Ennek tükrében szimulációs kísérleteken keresztül vizsgálom, hogy a második és harmadik generációs szekvenálás sajátosságai és a vizsgálat alanyául szolgáló mikrobiális szervezet genomi paraméterei miként befolyásolják a de novo összeszerelt genom pontosságát és minőségét. Célunk, hogy olyan praktikus ajánlásokat fogalmazzunk meg, amelyek segítik a genomszekvenciák pontos de novo rekonstrukcióját. Hasonló célokat fogalmaztunk meg a referenciagenomon alapuló genotipizálás esetében is, és célunk egy olyan bioinformatikai eszköz fejlesztése is, amely több izolátum egyidejű elemzése mellett képes az izolátumok heterogenitásának pontos becslésére is.

Varga Eszter

Debreceni Egyetem,

Egészségtudományi Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Neurológiai betegségek epidemiológiai jellemzése népegészségügyi perspektívából

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

A neurológiai betegségek előfordulásának megértéséhez és a terápiás lehetőségek javításához rendkívül fontos az epidemiológiai adatok feltérképezése. Tanulmányunk célja felderíteni mind a Bell-féle bénulás, mind a migrén előfordulását és lehetséges kockázati tényezőit a magyar lakosság körében. Tanulmányunk során igyekszünk feltárni az esetleges egészségügyi egyenlőtlenségek meglétét a magyar lakosság körében, illetve megvizsgálni a társadalmi, demográfiai és gazdasági tényezők lehetséges hatását az egészségügyi állapot kimenetelére.

Varga Luca

Semmelweis Egyetem,

Patológiai és Kísérleti Rákkutató Intézet,

Budapest

Kutatási terület: Diffúz nagy B-sejtes limfóma genetikai klasszifikációja

Témavezető: Prof. Dr. Bödör Csaba

Kutatásom során 2021 és 2023 között diagnosztizált DLBCL-es betegek genetikai klasszifikációját végzem. A betegség rendkívül heterogén molekuláris szinten, jelenleg nem ismertek relapszus kockázatát megbízhatóan jelző markerek, valamint célzott terápia alkalmazása sem lehetséges a háttérben zajló tumorprogressziót hajtó mechanizmusok ismerete nélkül. A projektem során betegek diagnosztikus szövetmintája felhasználásával történő molekuláris klasszifikáció mellett diagnózis idejében, kezelés alatt és esetleges relapszusnál „liquid” biopsziás minták felhasználásával vizsgálom a betegségben zajló molekuláris evolúciós mechanizmusokat, valamint szeretném felmérni a keringő sejtmentes tumor DNS (ctDNS) mennyiségének jelentőségét betegségprogresszió tükrében.

Vargáné Faludi Eszter

Debreceni Egyetem,

Egészségtudományi Intézet,

Debrecen

Kutatási terület: Metabolikus betegségek kapcsolata a nők krónikus megbetegedéseivel és prevenciós lehetőségek

Témavezető: Dr. Nagy Attila Csaba

A vizsgálat célja a cukorbetegségben szenvedő nők körében a méhnyakrákszűrésen való részvétel gyakoriságának meghatározása és a befolyásoló tényezők azonosítása. Keresztmetszeti vizsgálatot végzünk a Magyarországon 2009-ben, 2014-ben és 2019-ben elvégzett Európai Lakossági Egészségfelmérés során felvett adatok alapján. Kimeneti változóként a méhnyakrák szűrésen való

részvételt vizsgáljuk az elmúlt 3 évben, magyarázó változók a szocio-demográfiai tényezők, életmódbeli tényezők, egyéb krónikus megbetegedések, egészségügyi és prevenciós ellátások igénybevétele, gyógyszerszedés. A kapott eredmények révén azonosíthatóak a potenciális intervenciós csoportok a szűrésen való részvételi arány növelése érdekében.

Veres-Szászka Judit

Debreceni Egyetem,

Juhász-Nagy Pál Doktori Iskola,

Debrecen

Kutatási terület: Hosszú távú tájléptékű változások hatásai a romániai madárdiverzitásra

Témavezetők: Prof. Dr. Barta Zoltán, Dr. Bán Miklós

A kommunizmus, annak bukása és az Európai Unióhoz való csatlakozás rendre megváltoztatták a romániai tájhasználatot, és ennek az élőhelyekre gyakorolt hatását csak tovább fokozták a globális klímaváltozás nyomán fellépő szélsőséges időjárási jelenségek. A klímaváltozás ugyanakkor az élőhelyeik mellett az állatok viselkedésére is hatással lehet, megváltoztatva azok fenológiáját, illetve aktivitását és ezáltal az észlelési valószínűségüket, befolyásolva a monitoring programok eredményeit. Mindezek alapján kutatásunknak két fő célkitűzése van: (1) a vízborítottság, illetve a tájhasználat dinamikájának madárállományokra gyakorolt hatásának vizsgálata műholdfelvételek mesterséges intelligenciás elemzésével és (2) a klímaváltozás madarak észlelési valószínűségére gyakorolt hatásának kimutatása és kvantifikálása monitoring és klímaadatok alapján.