ͯ����Ƶ

Forskningsfokus

Vår forskning fokuserar på att förstå hur celler upprätthåller proteinhomeostas (proteostas), särskilt under stress och åldrande.

För att studera detta kombinerar vi genomomfattande screening i modellsystem med automatiserade experimentella arbetsflöden och datadriven analys. Genom att integrera storskaliga experiment med bioinformatik – och i ökande grad AI-baserade metoder – kan vi systematiskt undersöka hur proteostas regleras och hur den förändras över tid.

Detta gör det möjligt att gå bortom enskilda faktorer och istället bygga en mer integrerad, systemnivåbaserad förståelse av cellulär funktion, med tydlig relevans för mänsklig hälsa och sjukdom.

Vårt arbetssätt

Höggenomströmningsbaserad funktionell genomik
En central del av vårt arbete är genomomfattande screening i jäst. Genom att använda streckkodade bibliotek och automatiserade plattformar kan vi analysera tusentals genetiska perturbationer parallellt. Detta ger oss möjligheten att studera komplexa biologiska processer på ett systematiskt och obundet sätt.

Datadriven biologi och bioinformatik
Vi kombinerar dessa storskaliga dataset med beräkningsbaserad analys och prediktiva metoder för att få mekanistiska insikter. Vår forskning ligger medvetet i gränslandet mellan hypotesdriven och datadriven forskning, där storskaliga upptäckter leder vidare till riktade mekanistiska studier.

AI-stödda analysflöden
För att hantera datamängdens omfattning och komplexitet utvecklar och använder vi automatiserade och AI-stödda analysflöden. Dessa gör det möjligt att bearbeta data mer effektivt och reproducerbart, och öppnar för mer prediktiva och kvantitativa sätt att studera biologi.

Skalbara och reproducerbara arbetsflöden
Ett viktigt mål för vårt labb är att etablera robusta och återanvändbara analysstrategier. Vi strävar efter att utveckla metoder som inte bara är användbara för våra egna projekt, utan som kan tillämpas bredare på olika typer av dataset och forskningsfrågor.

Forskningsområden

Proteostas och åldrande
Proteostas är en dynamisk balans mellan proteinsyntes, veckning och nedbrytning, och är avgörande för cellulär funktion. Med åldern blir denna balans allt svårare att upprätthålla, vilket leder till ansamling av skadade och felveckade proteiner.

Vi använder genomomfattande screening i kombination med beräkningsanalys för att identifiera centrala komponenter och regulatoriska lager i proteostasnätverket, samt för att förstå hur dess kapacitet förändras över tid.

Från modellsystem till humanbiologi
Vi utnyttjar jästens skalbarhet och experimentella styrka och kombinerar detta med validering i mer komplexa system. Detta gör det möjligt att identifiera bevarade principer och överföra våra fynd till biologiskt relevanta sammanhang.

Infektionsbiologi och screeningtillämpningar
Vi utvecklar även våra screeningstrategier för nya områden, inklusive infektionsbiologi, där systematiska och höggenomströmningsbaserade metoder kan bidra till att identifiera nya värd–patogen-interaktioner och potentiella mål för intervention.

Vision

På längre sikt vill vi integrera genomomfattande experiment med maskininlärning och prediktiva modeller, för att möjliggöra en mer kvantitativ och skalbar förståelse av cellulära system.

Genom att kombinera höggenomströmningsbaserad biologi med beräkningsbaserade och AI-drivna metoder vill vi bidra till utvecklingen av datadriven livsvetenskap, samtidigt som vi behåller ett tydligt fokus på biologiska frågeställningar.

Mer information:

Publikationer