Bakgrunn og aktiviteter

Jeg driver translasjonell forskning innen beregningsbiologi med fokus på integrasjon av storskaladata fra genekspresjon, metabolisme, epigenetikk og genregulering for å forbedre diagnostikk og behandlingsvalg for pasienter med prostatakreft. Dette gjøres i et forskningssamarbeid mellom BiGR og MR-Senteret på NTNU og Urologisk institutt ved St.Olavs hospital. Gjennom vår forsking prøver vi å finne ut hva som skiller aggressiv fra ufarlig prostatakreft på molekylært nivå gjennom integrasjon av data generert fra ulike høykapasitetsteknologier.        

Det har i de senere år vært økt fokus på menns helse i kampanjer og offentlige debatter, noe som har ført en økning i antall menn som testes for prostatakreft. En utfordring inne prostatakreftdiagnostikk er å kunne skille de kreftformene som er aggressive og livstruende, fra se som er ufarlige. Dette gjøres i dag ved å vurdere innsamlede kliniske data fra MR-bilder, blodprøver og vevsprøver fra prostata. På grunn av begrensinger i klassifiseringssystemet, har overbehandling av ufarlig prostatakreft blitt en økende belastning for både pasienter og helsesystemet. I tillegg kommer det at dagens klassifisering i enkelt tilfeller også mislykkes med å detektere aggressive kreftformer. Målet for vår forskning er derfor å forbedre klassifiseringen av aggressiv og ufarlig prostatakreft, både ved første diagnose og for pasienter under aktiv overvåkning av sykdommen.        

Vi utvikler for tiden en robust klassifikator for aggressiv prostatakreft baser på molekylære data fra vevsbiopsier, som er invasiv i prostata. Vår visjon derimot, er at aggressiv prostatakreft skal kunne detekteres kun ved minimalt invasive metoder (f.eks blodprøver) eller ikke-invasive metoder som MR-avbilding. For å oppnå dette har vi valgt å fokusere vår forskning på detaljert storskala analyse av frosset vev donert av pasienter med prostatkreft. Vi analysere prøvene molekylært med nye avanserte målemetoder for å få en forståelse av hvordan vevsstrukturer, molekylære sammensetninger og bildesegmenter kan knyttes mot hverandre. Dette er hovedtema i ProstOmics, et pågående samarbeidsprosjekt hvor Gruppe for bioinformatikk bidrar med beregningsbaserte analyser.     

Forskningsaktivitet og retninger

Utvikling og validering av en robust geneskpresjonssignatur som kan skille aggressiv og ufarlig prostatakreft fra kliniske pasientprøver

Integrasjon av data fra ProstOmics med store mengder fritt tilgjengelige data for å knytte molekylære signaturesr med vev og MR-bilde-strukturer. Dette for å forbedre ikke-invasiv klassifisering av aggressiv prostatakreft

Undersøke potensialet for epigenetiske markører for deteksjon av aggressiv prostatakreft i blod, urin og sekret fra prostata.

I tillegg er jeg involvert i kjernefasiliteten for bioinformatikk (BioCore) og tilsvarende tjenester for bioinformatikk gjennom Elixir, der jeg assisterer andre forskere med bioinformatikk-analyser i ulike prosjekter. Jeg er også ansvarlig for et årlig kurs i sekvenseringsanalyse (arrangert annethvert år gjennom NORBIS).  

Vitenskapelig, faglig og kunstnerisk arbeid

Et utvalg av nyere tidsskriftspublikasjoner, kunstneriske produksjoner, bok, inklusiv bokdeler og rapport-del. Se alle publikasjoner i databasen

Tidsskriftspublikasjoner