A Bioinformatika Tanszéken meghirdetett TDK témák
A terápiás válasz biomarkerei
Témavezető: Fekete János Tibor
Leírás: A prediktív biomarkerek a terápiás válasz előrejelzésére szolgálnak a kezelés megkezdése előtt. Az onkológiában jelenleg alkalmazott kezelések esetében kevés prediktív biomarker áll rendelkezésünkre, ezért célunk az, hogy nyilvánosan elérhető génexpressziós adatokon alapuló bioinformatikai elemzés segítségével újabb potenciális biomarker jelölteket azonosítsunk.
Az ideális hallgató: medikus/biológus/bionikus hallgató
Elvárások: R programozói környezet ismerete, biostatisztika
Jelentkezési cím: fekete.janos@med.semmelweis-univ.hu
Tumor-host szervezet kölcsönhatás vizsgálata
Témavezető: Dr. Szász Attila Marcell
Leírás: A daganatok felfoghatóak immunológiai szempontból szervezetidegen sejtek összességének. A bennük felhalmozódó hibák sokrétűsége révén az immunrendszer képes lehet felismerésükre és az ellenük való akítv védekezésre. Ezen kölcsönhatások vizsgálata, prognosztikus és prediktív potenciálja képezi a tárgyát ezen kutatási témának.
Az ideális hallgató: medikus/biológus/biomérnök/informatikus/bionikus hallgató
Elvárások: immunológiai, immunbiológiai hallgatott tárgyak
Jelentkezési cím: szasz.attila_marcell@med.semmelweis-univ.hu
Túlélési modellek validitásának vizsgálata és optimalizációja
Témavezető: Dr. Vas Nikoletta
Leírás: Rosszindulatú tumoros megbetegedések kimenetelét előrejelző modellek algoritmusaira, külső validációjukat vizsgáló kutatásokra irányuló irodalomkutatás; az eredmény reprodukálhatóságát negatívan befolyásoló faktorok azonosítása. A munka keretében vizsgáljuk, hogy a mesterséges intelligencia eszközeit is felhasználva hogyan fokozható az előrejelző rendszerek független adatokon mutatott pontossága.
Az ideális hallgató: orvostanhallgató, informatika szakos hallgató
Elvárások: tanulmányaiban befejezett két év, bioinformatikai érdeklődés (R vagy Python nyelvek alapszintű ismerete)
Jelentkezési cím: vas.nikoletta@med.semmelweis-univ.hu
Tumoros és normál szövetek elkülönítése transzkriptomikai adatok felhasználásával
Témavezető: Dr. Bartha Áron
Leírás: A rosszindulatú daganatos betegségek kezelése során kulcsfontosságú, hogy lehetőleg olyan kezelést alkalmazzunk, amelynek minimális a mellékhatása viszont a tumorra specifikus hatást fejt ki. Ez legkönnyebben úgy valósítható meg, ha az általunk választott gén nem, vagy alig expresszálódik normál szövetekben. Ezen gének azonosításához nagy nagy mennyiségű adatot elemzünk bioinformatikai eszközökkel.
Az ideális hallgató: medikus/biológus/biomérnök/informatikus/bionikus
Elvárások: előny az R-ben való programozási képesség, de nem feltétel
Jelentkezési cím: bartha.aron@med.semmelweis-univ.hu
Mutációk transzkriptomikus hatásának vizsgálata szolid tumorokban
Témavezető: Nagy Ádám
Leírás: A mutációk génexpresszióra gyakorolt hatásának megértése a rosszindulatú daganatos betegségekben egy meglehetősen összetett feleadat. Egyes esetekben a mutációknak nincsen közvetlen hatása a daganatos betegek túlélésre, azonban a mutáció által befolyásolt génexpressziós változások számos daganattípus esetén jelentősen befolyásolják a betegek túlélését. Ezen génkifejeződési változások vizsgálatához teljes exom és RNS szekvenálási, valamint microarray adatokat használunk fel.
Az ideális hallgató: medikus/biológus/biomérnök/bioinikus
Elvárások: bioinformatikai érdeklődés, az R programnyelv alapszintű ismerete
Jelentkezési cím: nagy.adam1@med.semmelweis-univ.hu
Célzott terápiás szerekkel szembeni rezisztenciamarkerek igazolása emlőrákos sejtvonalon
Témavezető: Dr. Munkácsy Gyöngyi, Kovács Szonja Anna
Leírás: A rosszindulatú daganatok kezeléséhez használt terápiás szerekkel szembeni rezisztencia markerei bioinformatikai adatbázisokból kinyerhetők. A kiválasztott markereket sejtkultúrás modellen igazoljuk, miközben a hallgató elsajátítja az alapkutatásokhoz nélkülözhetetlen laboratóriumi módszereket.
Az ideális hallgató: biológus/biomérnök/bionikus MSC hallgató
Elvárások: Rendszeres, precíz munkavégzés. Irodalmazáshoz az angol nyelv ismerete. Előny, de nem elvárás a sejtkultúrák fenntartásában, qPCR és nukleinsav izolálási technikákban való jártasság.
Jelentkezési cím: munkacsy.gyongyi@med.semmelweis-univ.hu, kovacs.szonja@phd.semmelweis.hu
Tumorok evolúciós gyenge pontjainak kiaknázása daganatellenes terápia fejlesztésére
Témavezető: Dr. Menyhart Otília
Leírás: A modern célzott terápiás szerek nem elég hatékonyak a tumoros megbetegedések kezelésére, ezért új megközelítésekre van szükség. A legnagyobb kihívás olyan terápia fejlesztése, mely hatékonyan pusztítja a daganatos sejteket, de nem károsítja az egészséges szöveteket. A tumorok evolúciójuk során olyan tulajdonságokat halmoztak fel, melyek az adott körülmények között biztosítják sikerüket az egészséges sejtekkel szemben, azonban ezek a tulajdonságok egy megváltozott környezetben a tumor pusztulását okozhatják. Célunk olyan genetikai útvonalak feltárása, melyek támadása kimozdíthatja a daganatos sejteket a komfort zónájukból, míg a megváltozott környezet kedvez az egészséges sejtek túlélésének. A gének és genetikai útvonalak vizsgálata egészséges és daganatos sejtek között bioinformatikai eszközökkel történik, míg a potenciális terápiás szereket in vitro sejtkultúrás modelleken teszteljük tumoros és kontroll sejtvonalak használatával.
Az ideális hallgató: medikus/biológus/biomérnök
Elvárások: motiváltság, önálló munkavégzés
Jelentkezési cím: vicabuba@gmail.com