Konzentration auf die Mission der Gruppe

Die Vital-IT-Gruppe unter der Leitung von Mark Ibberson stellt nationale und internationale Projekte und Initiativen in Zusammenarbeit mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie mit ihrem Fachwissen im Bereich Bioinformatik zur Seite. Dank der kombinierten Expertise in den Bereichen Bioinformatik, Datenmanagement und Softwareentwicklung entwickelt das Team maßgeschneiderte Lösungen für komplexe biologische Fragestellungen. Dazu gehört die Nutzung biomedizinischer und omics-Daten für eine bessere Diagnose, Prävention und Behandlung von Krebs, Diabetes und anderen großen Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit. Der Mehrwert für die Partner spiegelt das große Engagement der Gruppe wider, die Wissenschaft effektiv und unabhängig voranzubringen.

Jährliche Kennzahlen

22 Kooperations- und Dienstleistungsvereinbarungen

20 wettbewerbsorientierte Fördermittel

17  veröffentlichte Artikel

Partner der Wahl für große europäische datengesteuerte Projekte

Die Gruppe koordiniert als vertrauenswürdiger Partner in zahlreichen Horizon Europe-, ELIXIR- und anderen groß angelegten europäischen Initiativen das Datenmanagement, die Analyse und die Infrastrukturplanung. Diese Projekte, an denen häufig Partner aus der Pharma- und Biotech-Branche beteiligt sind, befassen sich oft mit schweren Krankheiten und prägen die Zukunft der Datenökosysteme in den Lebenswissenschaften.

Unsere Rolle reicht von der Funktion als Data Coordination Centre bis hin zur Entwicklung innovativer Lösungen zur Nutzung sensibler Daten und zur Förderung der Anwendung der FAIR-Prinzipien. Zu den jüngsten Projekten gehören:

  • die Ermöglichung einer präzisen Onkologie durch einen sicheren Patienten-Datenatlas (IMMUcan; mehr dazu);
  • verhinderung von Fettleibigkeit bei Kindern durch die Einrichtung von Verbunddatenbanken und die Durchführung von Multi-Omics-Analysen (Obelisk; mehr dazu);
  • die Förderung der European Open Science Cloud durch die Harmonisierung der Praktiken zur digitalen Aufbewahrung und Datenkuratierung sowie die Verbesserung des Datenlebenszyklusmanagements (EOSC EDEN, FIDELIS und EOSC Data Commons; siehe mehr).

Wir koordinieren auch den Schweizer Knotenpunkt des Federated European Genome-phenome Archive (FEGA), einem sicheren nationalen Archiv für humangenomische Daten.

Mehr über die Rolle von das SIB in europäischen öffentlich-privaten Partnerschaften

Life-Science-Daten durch multidisziplinäres Fachwissen KI-freundlich machen

Unsere Kompetenzen im Datenmanagement und unsere innovativen Ansätze zum sicheren Austausch sensibler Daten ermöglichen uns neue und schnellere Einblicke in komplexe Datensätze (z. B. RNA-Seq, Metabolomik, Lipidomik, Proteomik, Transkriptomik, Mikrobiomik), einschließlich Patientendaten. Wir organisieren, bereinigen und kontrollieren die Qualität von Datensätzen für die anschließende Analyse. Darüber hinaus verarbeiten, transformieren und passen wir Datensätze an bestehende Standards an und stellen sie über benutzerfreundliche Schnittstellen zur Verfügung. 

Zu unseren Spezialgebieten gehören:

  • FAIR-Datenmanagement (siehe Fallstudien)
  • daten- und Literaturkuratierung
  • föderierte Technologien (z. B. föderierte Analyse oder sichere dedizierte Server für die Fernanalyse)
  • wissensrepräsentation

Zu den Projekten gehören:

  • verbindung und Kuratierung großer Mengen heterogener Daten zu pflanzlichen Stoffwechselmolekülen und Ermöglichung einer KI-gestützten Abfrage dieses Wissens, um die Entdeckung bioaktiver Komponenten zu fördern (MetabolinkAI und andere verwandte Projekte; siehe mehr);
  • beschleunigung der Diagnose und Personalisierung der Behandlung von erblichen Stoffwechselerkrankungen durch die Rekonstruktion eines umfassenden und genauen menschlichen Stoffwechselmodells unter Verwendung der von Das SIB geleiteten Plattform MetaNetX für den Zugriff, die Analyse und die Manipulation genomweiter Stoffwechselnetzwerke (Recon4IMD; siehe mehr);
  • einrichtung von Verbunddatenbanken und unterstützenden Tools für die sichere Analyse von Daten von Patienten mit ähnlichen Merkmalen, unter anderem im Rahmen der paneuropäischen Projekte Obelisk zur Bekämpfung von Fettleibigkeit bei Kindern und IMI HIPPOCRATES zur Bekämpfung von Psoriasis-Arthritis. Diese Fähigkeit basiert auf unserer umfassenden Expertise in der Harmonisierung von Daten in FAIR-Formaten und der Herstellung der Interoperabilität von Datenbanken.

Förderung von Gesundheitsentdeckungen mit modernster computergestützter Biologie

Wir bieten auf den jeweiligen Forschungskontext zugeschnittene Analyse-Pipelines, einschließlich Multi-Omics-Modellen und der Interpretation der Ergebnisse. Zu unseren Spezialgebieten gehören: 

  • omics-Analyse;
  • datenauswertung;
  • integrative Analyse;
  • pfadanalyse;
  • maschinelles Lernen.

Beispiele hierfür sind:

  • integrative Analyse von Omics-Daten, unterstützt durch maschinelles Lernen in paneuropäischen Projekten zu Diabetes, die die Identifizierung organspezifischer molekularer Veränderungen im Zusammenhang mit erhöhtem Blutzucker und Insulinresistenz ermöglicht (IMI-Projekt RHAPSODY) und gemeinsame sowie zellspezifische molekulare Veränderungen im Zusammenhang mit Insulinresistenz aufdeckt, wodurch der Weg für gezielte Therapien geebnet wird (IMI-Projekt BEAt-DKD). Mehr dazu;
  • entwicklung einer Methode zur Interpretation von Genexpressionsdaten mit Stoffwechselmodellen, die dazu beigetragen hat, Schlüsselgene für entzündliche Prozesse im Fettgewebe im Zusammenhang mit Adipositas zu identifizieren (siehe Artikel).

Lassen Sie uns zusammenarbeiten!

Ermöglichung des Datenzugriffs und der Gewinnung von Erkenntnissen durch benutzerfreundliche Schnittstellen und Tools

Wir entwickeln maßgeschneiderte Webanwendungen und Softwaretools zur Darstellung, Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten und Ergebnissen, einschließlich der von uns eingerichteten Verbunddatenbanken. Wir verwenden verschiedene Standards, um Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten (z. B. W3C-Standards wie RDF).

In der Praxis:

  • einrichtung einer sicheren Speicher- und Abfrageinfrastruktur zur Unterstützung von in verschiedenen Projekten (siehe oben) entwickelten Verbunddatenbanken, um die Forschung mit sensiblen Datensätzen (z. B. IHI iCARE4CVD; Obelisk; IMI HIPPOCRATES) zu ermöglichen;
  • pflege und Weiterentwicklung der MetaNetX-Plattform als führendes Repository für genomweite Stoffwechselnetzwerke und biochemische Stoffwechselwege.

Zugriff auf unseren Software-Stack

Software-Tools und Webanwendungen

Unser Ansatz

Wir streben Partnerschaften an: Selbst bei einmaligen Kooperationen versuchen wir, die Daten und Ziele des Projekts, an dem wir arbeiten, gründlich zu verstehen. Unsere Partner – von großen Konsortien bis hin zu einzelnen Forschern – schätzen unsere Zuverlässigkeit, unser Engagement und unseren Teamgeist.

Wir sind bekannt für unsere Flexibilität und Unabhängigkeit, die es uns ermöglichen, effiziente Lösungen zu entwickeln und für jede Situation Beratungsdienste anzubieten. So können Kooperationen beispielsweise individuell angepasst werden, um die Ontologien unserer Partner einzubeziehen, Unterstützung bei der Validierung interner Ansätze zu leisten oder große und komplexe Datenmengen unterschiedlicher Art und Herkunft zu integrieren.

Wir bieten Training sowohl für Anfänger als auch für Experten in Bioinformatik-Methoden, Sprachen und Best Practices.

Ducrest AL, San-Jose LM, Neuenschwander S, Schmid-Siegert E, Simon C, Pagni M, Iseli C, Richter H, Guex N, Cumer T, Beaudoing E, Dupasquier M, Charruau P, Ducouret P, Xenarios I, Goudet J, Roulin A. Melanin and Neurotransmitter Signalling Genes Are Differentially Co-Expressed in Growing Feathers of White and Rufous Barn Owls. Pigment Cell Melanoma Res 2025;38(2):e70001

  1. Bozzi D, Neuenschwander S, Cruz Dávalos DI, Sousa da Mota B, Schroeder H, Moreno-Mayar JV, Allentoft ME, Malaspinas AS. Towards predicting the geographical origin of ancient samples with metagenomic data. Sci Rep 2024;14(1):21794
  2. Cailleau G, Junier T, Paul C, Fatton M, Corona-Ramirez A, Gning O, Beck K, Vidal J, Bürgmann H, Junier P. Temporal and spatial changes in the abundance of antibiotic resistance gene markers in a wastewater treatment plant. Water Environ Res 2024;96(8):e11104
  3. Castillo-Armengol J, Marzetta F, Sanchez-Archidona AR, Fledelius C, Evans M, McNeilly A, McCrimmon RJ, Ibberson M, Thorens B. Correction to: Disrupted hypothalamic transcriptomics and proteomics in a mouse model of type 2 diabetes exposed to recurrent hypoglycaemia. Diabetologia 2024;67(2):403
  4. Decken Ivd, Gutiérrez DR, Sproll P, Opitz L, Stevenson B, Azimi H, Lang-Muritano M, Konrad D, Lenherr-Taube N, Kennedy U, L’Allemand D, Livshits L, Raafat S, Nef S, Biason-Lauber A. Maximizing the Benefits of WES Data for Clinical Diagnosis of individuals with Differences/Variations of Sex Development 2024
  5. Delfin C, Dragan I, Kuznetsov D, Tajes JF, Smit F, Coral DE, Farzaneh A, Haugg A, Hungele A, Niknejad A, Hall C, Jacobs D, Marek D, Fraser DP, Thuillier D, Ahmadizar F, Mehl F, Pattou F, Burdet F, Hawkes G, Arts ICW, Blanch J, Van Soest J, Fernández-Real JM, Boehl J, Fink K, van Greevenbroek MMJ, Kavousi M, Minten M, Prinz N, Ipsen N, Franks PW, Ramos R, Holl RW, Horban S, Duarte-Salles T, Tran VDT, Raverdy V, Leal Y, Lenart A, Pearson E, Sparsø T, Giordano GN, Ioannidis V, Soh K, Frayling TM, Le Roux CW, Ibberson M. A Federated Database for Obesity Research: An IMI-SOPHIA Study. Life (Basel) 2024;14(2):262
  6. Gaudry A, Pagni M, Mehl F, Moretti S, Quiros-Guerrero LM, Cappelletti L, Rutz A, Kaiser M, Marcourt L, Queiroz EF, Ioset JR, Grondin A, David B, Wolfender JL, Allard PM. A Sample-Centric and Knowledge-Driven Computational Framework for Natural Products Drug Discovery. ACS Cent Sci 2024;10(3):494-510
  7. Gloyn AL, Ibberson M, Marchetti P, Powers AC, Rorsman P, Sander M, Solimena M. Author Correction: Every islet matters: improving the impact of human islet research. Nat Metab 2024;6(7):1415
  8. Gouy A, Wang X, Kapopoulou A, Neuenschwander S, Schmid E, Excoffier L, Heckel G. Genomes of Microtus Rodents Highlight the Importance of Olfactory and Immune Systems in Their Fast Radiation. Genome Biol Evol 2024;16(11):evae233
  9. Hurcombe JA, Dayalan L, Barrington F, Burdet F, Ni L, Coward JT, Brinkkoetter PT, Holzenberger M, Jeffries A, Oltean S, Welsh GI, Coward RJ. The insulin / IGF axis is critically important controlling gene transcription in the podocyte 2024
  10. Keller F, Denicolò S, Leierer J, Kruus M, Heinzel A, Kammer M, Ju W, Nair V, Burdet F, Ibberson M, Menon R, Otto E, Choi YJ, Pyle L, Ladd P, Bjornstad PM, Eder S, Rosivall L, Mark PB, Wiecek A, Heerspink HJL, Kretzler M, Oberbauer R, Mayer G, Perco P. Association of Urinary Epidermal Growth Factor, Fatty Acid-Binding Protein 3, and Vascular Cell Adhesion Molecule 1 Levels with the Progression of Early Diabetic Kidney Disease. Kidney Blood Press Res 2024;49(1):1013-1025
  11. Lay AC, Tran VDT, Nair V, Betin V, Hurcombe JA, Barrington AF, Pope RJ, Burdet F, Mehl F, Kryvokhyzha D, Ahmad A, Sinton MC, Lewis P, Wilson MC, Menon R, Otto E, Heesom KJ, Ibberson M, Looker HC, Nelson RG, Ju W, Kretzler M, Satchell SC, Gomez MF, Coward RJM, BEAt-DKD consortium. Profiling of insulin-resistant kidney models and human biopsies reveals common and cell-type-specific mechanisms underpinning Diabetic Kidney Disease. Nat Commun 2024;15(1):10018
  12. Li S, Dragan I, Tran VDT, Fung CH, Kuznetsov D, Hansen MK, Beulens JWJ, Hart LM', Slieker RC, Donnelly LA, Gerl MJ, Klose C, Mehl F, Simons K, Elders PJM, Pearson ER, Rutter GA, Ibberson M. Multi-omics subgroups associated with glycaemic deterioration in type 2 diabetes: an IMI-RHAPSODY Study. Front Endocrinol (Lausanne) 2024;15:1350796
  13. Mehl F, Sánchez-Archidona AR, Meitil I, Gerl M, Cruciani-Guglielmacci C, Wigger L, Le Stunff H, Meneyrol K, Lallement J, Denom J, Klose C, Simons K, Pagni M, Magnan C, Ibberson M, Thorens B. A multiorgan map of metabolic, signaling, and inflammatory pathways that coordinately control fasting glycemia in mice. iScience 2024;27(11):111134
  14. Niarakis A, Laubenbacher R, An G, Ilan Y, Fisher J, Flobak Å, Reiche K, Rodríguez Martínez M, Geris L, Ladeira L, Veschini L, Blinov ML, Messina F, Fonseca LL, Ferreira S, Montagud A, Noël V, Marku M, Tsirvouli E, Torres MM, Harris LA, Sego TJ, Cockrell C, Shick AE, Balci H, Salazar A, Rian K, Hemedan AA, Esteban-Medina M, Staumont B, Hernandez-Vargas E, Martis B S, Madrid-Valiente A, Karampelesis P, Sordo Vieira L, Harlapur P, Kulesza A, Nikaein N, Garira W, Malik Sheriff RS, Thakar J, Tran VDT, Carbonell-Caballero J, Safaei S, Valencia A, Zinovyev A, Glazier JA. Immune digital twins for complex human pathologies: applications, limitations, and challenges. NPJ Syst Biol Appl 2024;10(1):141
  15. Palmieri F, Diserens J, Gresse M, Magnin M, Helle J, Salamin B, Bisanti L, Bernasconi E, Pernot J, Shanmuganathan A, Trompette A, von Garnier C, Junier T, Neuenschwander S, Bindschedler S, Pagni M, Koutsokera A, Ubags N, Junier P. One-Step Soft Agar Enrichment and Isolation of Human Lung Bacteria Inhibiting the Germination of Aspergillus fumigatus Conidia. Microorganisms 2024;12(10):2025
  16. Sempach L, Doll JPK, Limbach V, Marzetta F, Schaub AC, Schneider E, Kettelhack C, Mählmann L, Schweinfurth-Keck N, Ibberson M, Lang UE, Schmidt A. Examining immune-inflammatory mechanisms of probiotic supplementation in depression: secondary findings from a randomized clinical trial. Transl Psychiatry 2024;14(1):305
  17. Slieker RC, Münch M, Donnelly LA, Bouland GA, Dragan I, Kuznetsov D, Elders PJM, Rutter GA, Ibberson M, Pearson ER, 't Hart LM, van de Wiel MA, Beulens JWJ. An omics-based machine learning approach to predict diabetes progression: a RHAPSODY study. Diabetologia 2024;67(5):885-894

Mitglieder

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