Głównym promotorem doktoratu wdrożeniowego jest prof. Joanna Rymaszewska z Wydziału Medycznego PWr. Projekt zajął I miejsce w Polsce spośród ponad 400 ubiegających się o dofinansowanie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego. Doktorantką jest Martyna Skuła, która studiowała genetykę i biologię eksperymentalną na Wydziale Nauk Biologicznych Uniwersytetu Wrocławskiego, a także jest absolwentką Wydziału Biotechnologii tej samej uczelni ze specjalnością bioinformatyka.

mgr Martyna Skuła, biotechnologia, bioinformatyka

Połączenie informatyki, neurobiologii i psychiatrii

Nad doktoratem będą czuwać naukowo - prof. Joanna Rymaszewska z Katedry Neuronauki Klinicznej WMed (psychiatria), prof.Tomasz Kajdanowicz z Wydziału Informatyki i Telekomunikacji (sztuczna inteligencja) oraz dr Michał Ślęzak (lider grupy badawczej biologii astrocytów) z ośrodka Łukasiewicz - PORT. Doktorat wdrożeniowy dotyczący „Metod uczenia maszynowego dla zadania zintegrowanej analizy dyskretnych neurofizjologicznych i behawioralnych symptomów chronicznego stresu w badaniach przedklinicznych” będzie realizowany we współpracy dwóch wydziałów Politechniki - Wydziału Medycznego i Wydziału Informatyki i Telekomunikacji oraz Siecią Badawczą Łukasiewicz - PORT

prof. Tomasz Kajdanowicz (WiT) i prof. Joanna Rymaszewska (WMed)

Prof. Joanna Rymaszewska jest psychiatrą, kieruje Katedrą Neuronauki Klinicznej na WMed (główny promotor): - Ten projekt badawczy i jednocześnie doktorat wdrożeniowy to fascynujące połączenie sił informatycznych i nowoczesnych technologii ze złożonością neurobiologii na rzecz rozwoju terapii w psychiatrii – mówi naukowczyni i lekarka z dużym doświadczeniem klinicznym. - Idealny przykład psychiatrycznego „from bench to bedside”. Badania translacyjne w psychiatrii mogą być realizowane, gdy medycyna spotyka się z nowoczesną technologią, co ma miejsce właśnie w tym pomyśle badawczym.

Nowe narzędzie naukowe

Chroniczny stres jest czynnikiem ryzyka wielu zaburzeń psychicznych, m.in. depresji, której leczenie nadal pozostaje wyzwaniem współczesnej medycyny. Psychiatrzy alarmują, że depresja dotyka około 300 mln ludzi na świecie. W Polsce problem ten dotyczy 1,5 mln osób, przy czym - około 1/3 z nich jest oporna na leczenie. Badacze chcą zaadoptować nową funkcję – bezprzewodową rejestrację sygnału EEG do już istniejącego w ośrodku PORT – Łukasiewicz systemu „Social Box”, który analizuje zachowania zwierząt (wideo-rejestracja). Nowy element pozwoli monitorować okołodobowy rytm stanu mózgu oraz architekturę snu z ograniczaniem kontaktów eksperymentator - zwierzę, które mogą wpływać na uzyskane wyniki. - Rozwój metod uczenia maszynowego do zintegrowanej analizy danych pozwoli na identyfikację zmian wywoływanych stresem oraz określenie zdolności leków przeciwdepresyjnych do ich modyfikacji. – opowiada doktorantka Martyna Skuła. - Unikatowa platforma i algorytmy precyzyjnego fenotypowania będą mogły mieć zastosowanie zarówno w projektach badawczych, jak i potem komercyjnych.

Wspaniały warsztat empiryczny dla doktorantki

Zdaniem prof. Tomasza Kajdanowicza z Katedry Sztucznej Inteligencji Wydziału Informatyki i Telekomunikacji – przedstawiony projekt badawczy może przyczynić się do lepszego zrozumienia mechanizmów związanych z chronicznym stresem i zaburzeniami depresyjnymi oraz efektywności terapii farmakologicznych. - Część związana ze sztuczną inteligencją skupi się nad rozwojem metod analitycznych, projektowaniem architektury modelu oraz implementacją mechanizmów umożliwiających integrację i fuzję danych z różnych modalności – opisuje prof. Kajdanowicz. – Doktorat wdrożeniowy to trudny tryb realizacji prac badawczych, ale daje wspaniały warsztat empiryczny do weryfikacji sensowności i jakości tych prac – uważa. - Dla osób pragnących łączyć naukę z praktyką, jest to ścieżka, która umożliwia bezpośrednie zastosowanie wyników badań w rzeczywistych warunkach.
Doktorat wdrożeniowy Martyny Skuły otrzymał 4-letnie finansowanie ministerialne w kwocie ponad 380 tys. zł. Doktorantka w przyszłości ma zamiar kontynuować pracę, która implementuje rozwiązania informatyczne w badaniach