Concentrati sulla missione del gruppo

Il gruppo Vital-IT, guidato da Mark Ibberson, fornisce competenze in bioinformatica a progetti e iniziative nazionali e internazionali in collaborazione con partner accademici e industriali. Grazie alle competenze combinate in biologia computazionale, gestione dei dati e ingegneria del software, il team sviluppa soluzioni personalizzate per rispondere a complesse questioni biologiche. Ciò include lo sfruttamento dei dati biomedici e omici per migliorare la diagnosi, la prevenzione e il trattamento del cancro, del diabete e di altre importanti sfide di salute pubblica. Il valore offerto ai partner riflette il profondo impegno del gruppo nel promuovere la scienza in modo efficace e indipendente.

Dati chiave annuali

22 accordi di collaborazione e servizio

20 sovvenzioni competitive

17 articoli pubblicati

Partner di riferimento per grandi progetti europei basati sui dati

Il gruppo coordina la gestione dei dati, l'analisi e la progettazione delle infrastrutture in qualità di partner di fiducia in numerose iniziative europee su larga scala, quali Horizon Europe, ELIXIR e altre. Questi progetti, molti dei quali coinvolgono partner farmaceutici e biotecnologici, spesso affrontano malattie gravi e stanno plasmando il futuro degli ecosistemi dei dati nel campo delle scienze della vita.

Il nostro ruolo spazia dall'attività di Data Coordination Centre allo sviluppo di soluzioni innovative per sfruttare i dati sensibili e promuovere l'adozione dei principi FAIR. Tra i progetti recenti figurano:

  • consentire l'oncologia di precisione attraverso un atlante sicuro dei dati dei pazienti (IMMUcan; per saperne di più);
  • prevenzione dell'obesità infantile attraverso la creazione di banche dati federate e l'esecuzione di analisi multi-omiche (Obelisk; per saperne di più);
  • promuovere l'European Open Science Cloud armonizzando le pratiche di conservazione digitale e di curazione dei dati e migliorando la gestione del ciclo di vita dei dati (EOSC EDEN, FIDELIS e EOSC Data Commons; per saperne di più).

Coordiniamo inoltre il nodo svizzero del Federated European Genome-phenome Archive (FEGA), un archivio nazionale sicuro per i dati genomici umani.

Maggiori informazioni sul ruolo di Il SIB nei partenariati pubblico-privati europei

Rendere i dati delle scienze della vita compatibili con l'intelligenza artificiale grazie a competenze multidisciplinari

Le nostre competenze nella gestione dei dati e i nostri approcci innovativi alla condivisione sicura dei dati sensibili ci consentono di ottenere informazioni nuove e più rapide su set di dati complessi (ad esempio RNA-Seq, metabolomica, lipidomica, proteomica, trascrittomica, microbiomica), compresi i dati dei pazienti. Organizziamo, puliamo e controlliamo la qualità dei set di dati per le analisi successive. Inoltre, elaboriamo, trasformiamo e allineiamo i set di dati agli standard esistenti e li rendiamo disponibili attraverso interfacce di facile utilizzo.

Le nostre specialità includono: 

I progetti includono: 

  • collegamento e curazione di grandi quantità di dati eterogenei sulle molecole metaboliche delle piante e possibilità di interrogare queste conoscenze con l'aiuto dell'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di componenti bioattivi (MetabolinkAI e altri progetti correlati; vedi altro);
  • accelerare la diagnosi e personalizzare la gestione delle malattie metaboliche ereditarie attraverso la ricostruzione di un modello metabolico umano completo e accurato, utilizzando la piattaforma MetaNetX guidata dal SIB per accedere, analizzare e manipolare reti metaboliche su scala genomica (Recon4IMD; vedi altro);
  • creazione di banche dati federate e strumenti di supporto per analizzare in modo sicuro i dati di pazienti con caratteristiche simili, anche nell'ambito dei progetti paneuropei Obelisk, per combattere l'obesità infantile, e IMI HIPPOCRATES, per combattere l'artrite psoriasica. Questa capacità si basa sulla nostra solida esperienza nell'armonizzazione dei dati in formati FAIR e nell'interoperabilità delle banche dati.

Promuovere le scoperte nel campo della salute con la biologia computazionale all'avanguardia

Proponiamo pipeline di analisi adattate a ciascun contesto di ricerca, compresi modelli multi-omici e interpretazione dei risultati. Le nostre specialità includono: 

  • analisi omiche;
  • estrazione di dati;
  • analisi integrativa;
  • analisi dei percorsi;
  • apprendimento automatico.

Esempi includono:

  • analisi integrativa dei dati omici supportata dall'apprendimento automatico in progetti paneuropei sul diabete, che ha consentito di identificare cambiamenti molecolari specifici degli organi legati a un aumento della glicemia e all'insulino-resistenza (progetto IMI RHAPSODY) e di scoprire cambiamenti molecolari comuni e specifici delle cellule legati all'insulino-resistenza, aprendo la strada a terapie mirate (progetto IMI BEAt-DKD). Per saperne di più;
  • sviluppo di un metodo per interpretare i dati di espressione genica con modelli metabolici, che ha contribuito a identificare i geni chiave nell'infiammazione correlata all'obesità nel tessuto adiposo (vedi l'articolo).

Collaboriamo!

Consentire l'accesso ai dati e approfondimenti attraverso interfacce e strumenti intuitivi

Sviluppiamo applicazioni web e strumenti software personalizzati per presentare, analizzare, visualizzare e interpretare dati e risultati, compresi quelli provenienti dai database federati che abbiamo creato. Utilizziamo vari standard, a seconda dei casi, per garantire l'interoperabilità e la riutilizzabilità (ad esempio, standard W3C come RDF).

In pratica:

  • creazione di un'infrastruttura sicura per l'archiviazione e l'interrogazione a supporto dei database federati sviluppati in vari progetti (vedi sopra) per consentire la ricerca utilizzando set di dati sensibili (ad esempio, IHI iCARE4CVD; Obelisk; IMI HIPPOCRATES);
  • mantenimento e sviluppo della piattaforma MetaNetX come archivio leader di reti metaboliche su scala genomica e percorsi biochimici.

Accedi al nostro stack software

Strumenti software e applicazioni web

Il nostro approccio

Ci impegniamo a instaurare partnership: anche nel caso di collaborazioni occasionali, cerchiamo di comprendere a fondo i dati e gli obiettivi del progetto su cui lavoriamo. I nostri partner, dai grandi consorzi ai singoli ricercatori, apprezzano la nostra affidabilità, il nostro impegno e il nostro spirito di squadra.

Siamo riconosciuti per la nostra flessibilità e indipendenza, che ci consentono di personalizzare soluzioni efficienti e proporre servizi di consulenza adatti a ogni situazione. Ad esempio, le collaborazioni possono essere personalizzate per includere le ontologie dei nostri partner, fornire supporto per convalidare approcci interni o integrare grandi quantità di dati complessi di vario tipo e provenienza.

Formiamo sia principianti che esperti nei metodi, nei linguaggi e nelle migliori pratiche della bioinformatica.

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

Membri

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