Data Science for Life Science & Health

Het lectoraat Data Science for Life Sciences & Health wordt geleid door lector Wynand Alkema en richt zich op het gebruik van bestaande technologieën en de ontwikkeling van nieuwe technologieën rond data science. Met de ontwikkeling van nieuwe technieken om snel en efficiënt wetenschappelijke data te verzamelen, verwerken, modelleren en analyseren draagt het onderzoeksgebied Data Sciences for Life Sciences & Health bij aan het verbeteren van de gezondheidszorg en het milieu.

Projecten

Het lectoraat Data Science for Life Sciences & Health werkt met verschillende partijen in de medische, farmaceutische en agrarische wereld samen aan diverse projecten. Hieronder zijn twee projecten toegelicht:

CureQ-project
Een van de projecten, CureQ, biedt bijvoorbeeld inzicht het begrijpen van de oorzaken van de ziekte van Huntington en het ontwikkelen van nieuwe behandelmethoden voor deze ziekte. Hiervoor worden op grote schaal data verzameld van patiënten die aan Huntington lijden en ook van de modelsystemen waarmee deze ziekte wordt bestudeerd. De data worden gegenereerd door de medische centra die deelnemen in het project. Het lectoraat verzorgt de opslag en integratie van deze data volgens het FAIR data principe en is betrokken bij de geïntegreerde analyse van deze data.

PestiSide-project
Een deel van de bestrijdingsmiddelen die in de agrarische sector worden gebruikt om ziektes en onkruid te bestrijden, komen in de grond en in het grondwater terecht. Voor het verkrijgen van inzicht in zowel de waardes en de verspreiding van deze stoffen als mogelijke schadelijke effecten voor mensen, dieren en planten, heeft het lectoraat een dataplatform ontwikkeld waar volgens de FAIR data principes alle data rond deze stoffen bij elkaar zijn gebracht. Deze data zijn vervolgens eenvoudig te analyseren en te visualiseren via een interactief dashboard, waarin ook de links naar de wetenschappelijke literatuur zijn verwerkt.