Project

Discipline

variation; network; biobank; pharmacogenomics; predictive modeling; precision medicine; infectious diseases

Lead
Schwerwiegende Erkrankungen und medizinische Prozeduren, wie z.B. HIV-Infektionen, Rheumatologische Erkrankungen oder Organtransplantationen benötigen Medikamente, die auf das Immunsystem der Patienten/Patientinnen einen erheblichen Einfluss haben. Insbesondere bei Immunsuppressiva, entzündungshemmenden Medikamenten und antiretroviralen Medikamenten ist das Auftreten von Infektionen zu einem großen Problem geworden, und häufig ist die Dosierung eine Gratwanderung zwischen z.B. Abstoßung und Infektion. Mit unserem Projekt bilden wir die technische und inhaltliche Grundlage, Daten und Proben aus unterschiedlichen Kohorten (z.B: HIV-Kohorte SHCS, Rheuma-Kohorte SCQM, Transplantations-Kohorte STCS) zusammenzubringen, um nach gemeinsamen Faktoren zu suchen, die das Auftreten von Infektionen begünsigen bzw. verhindern.
Lay summary
Mehrere Gene wurden bereits mit der Infektanfälligkeit und der dem Ansprechen auf Behandlung in Verbindung gebracht. In unserem Verbundprojekt "PGXLink" wollen wir eine Infrastruktur für die Zusammenführung von drei Kohorten und eine klinische institutionelle Patientenkohorte, alle mit entsprechenden Biobanken, aufbauen, um eine technische Plattform zu schaffen, die eine Untersuchung des Zusammenspiels von Patienten- und Krankheitserregergenen mit Medikamenten, die das Immunsystem beeinflussen, im Hinblick auf das Auftreten von Infekten ermöglicht . Alle Kohorten (STCS, SHCS, SCQM) liefern krankheitsspezifische Datensammlungen, die institutionelle Sammlung des Inselspitals auch einen vollständigen Satz klinischer Variablen. Die größte Herausforderung in diesem Projekt ist die Sicherstellung der gemeinsamen Datennutzbarkeit (Interoperablitiät) zwischen den Kohorten, da sich die erfassten Variablen in Bezug auf Bedeutung und Fragestellung unterscheiden. Mit unserem Projekt generieren wir eine qualitätsgesicherte technische Beispielanwendung für die gemeinsame  die Interoperabilität klinischer und genetischer Daten unter Nutzung des schweizweiten BioMedIT-Netzwerks, die es ermöglicht, die nfektanfälligkeit unter starken immunmodulatorischen Therapien zu untersuchen und eine Grundlage für die Verknüpfung verschiedener Kohorten zu schaffen.

Direct link to Lay Summary

Last update: 29.11.2019

Natural persons

Number	Title	Start	Funding scheme

With the introduction of more and more potent drugs, their improved efficacy, but also their ample side effects, and together with the discovery of genetic variants determining these both to a significant level, impact of pharmacogenomics on the prevention, diagnosis, and treatment has massively risen. Especially for immunosuppressants, anti-inflammatory drugs, and antiretroviral medication, the onset of infections has become a major problem, and frequently dosage is a hike on the ridge between e.g. rejection and infection. Several gene loci have already been associated with infection susceptibility and treatment response. In our joint project, we intend to build an infrastructure for joining three cohorts and a clinical institutional patient collection, all with respective biobanks, to enable a resource to investigate the interaction of host and pathogen genome with medication providing small therapeutic ranges (immunosuppressive/immunomodulatory and antiretroviral drugs) in terms of infectious disease onset as outcome variable. All cohorts (STCS, SHCS, SCQM) provide disease specific data collections, the Inselspital’s institutional collection also a full set of clinical variables. The major challenge in this project is ensuring the interoperability between the cohorts, as the recorded variables differ in terms of semantics and focus. Therefore, the challenge is two-fold: All statistical evaluation procedures applied have to cope with missing or incomplete data as well as with not perfectly matching variables, necessitating high performance computing, computationally intensive imputation procedures, and robust machine learning algorithms insensitive to missingness, which -for this project- will be provided via the BioMedIT network as well as the BioMedIT-connected Insel HPC cluster as computational resource. With this implementation, we generate a quality-curated proof-of-concept for common semantics as well as clinical and genetic data-interoperability using the Swiss-wide BioMedIT network enable the adressing of infectious disease susceptibility under potent immunomodulatory therapies and to build a basis to interconnect distinct cohort sample collections with an institutional hospital cohort, while maintaining the project open for other studies and collections.