Onderzoek Noémie De Broeck

Abstract

Isovormexpressie is zeer celtype-specifiek, bepaalt het lot van de cel, beïnvloedt de reactie op medicijnen en ontregeling ervan kan ziekten veroorzaken. Al richt het onderzoek zich traditioneel op alternatieve splicing, het gebruik van alternatieve transcriptie start sites (TSSs) en terminatie sites (TTSs) is grotendeels verantwoordelijk voor de transcriptionele diversiteit bij de mens. Toch is er weinig bekend over wat de keuze van alternatieve TSS- en TTS-isovormen bepaalt. Uit onze resultaten blijkt dat de organisatie van het chromatine, via 3D interacties, mogelijks een cruciale rol speelt, maar er is nog geen grondig onderzoek gedaan. Onze hypothese is dat de organisatie van chromatine een centrale coördinator is van de isovormkeuze. Gezien het brein de grootste isovormdiversiteit bevat, is ideaal om deze vraag te beantwoorden. Ik zal experimentele methoden gebruiken waaronder onze gepatenteerde chromatine organisatie methode, de enige methode in staat om 3D chromatine organisatie interacties op isovorm-level te detecteren in zeldzame celpopulaties met hoge resolutie, alsook computationele methoden voor integratieve regelgevende netwerk inferentie om de aandrijvers van isovormkeuze te identificeren. Dit project zal de grondregels van isovormkeuze bepalen, wat doorslaggevend kan zijn voor het begrijpen van de rol van isovormen in gezondheid en ziekte en het regelgevingsparadigma zal verschuiven van gencentrisch naar isovormcentrisch.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Malysheva Valeriya
• Mandaathouder: De Broeck Noémie

Onderzoeksgroep(en)

• VIB CMN - Computationele Neurobiologie

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Early diagnosis and efficient treatment for Alzheimer's Disease (AD) remain elusive. Current efforts are aimed at a generalized patient profile, overlooking many nuances of individual disease trajectories. Consequently, the efficacy of a treatment comes with a high uncertainty. The fundamental issue lies in the limited understanding of the initial causative triggers of the disease and heterogeneity of AD, resulting in treatments that merely address the current manifestations rather than targeting the root of the problem. To address this, individual disease trajectories need to be obtained, allowing analysis of causative triggers and prescription of treatment at a per individual level. However, health records are typically only obtained after clinical onset, which occurs after extensive neurodegeneration at the end of AD pathology. As a solution we propose an in silico method to counterfactually rejuvenate individual health records, obtained after clinical onset, to their pre-disease state. We leverage causal theory as it provides a basis to rejuvenate health records. We develop causal-capable neural networks incorporating multimodal data to rejuvenate, based on available brain-ageing-neural-network and causal-neuralnetwork. Obtained individual trajectories allow personalized analysis of disease triggers and effective personalized treatment. Longitudinal database of health trajectories covering whole AD pathology will be created, allowing discovery of early AD biomarkers.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Malysheva Valeriya
• Mandaathouder: De Broeck Noémie
• Mandaathouder: Sucipto Lunky

Onderzoeksgroep(en)

• VIB CMN - Computationele Neurobiologie

Project type(s)

• Onderzoeksproject