促进炎症疾病患者的早期诊断和更精准的治疗。随着瑞典厄勒布鲁大学的X-HiDE研究项目进入下一阶段，该项目现与欧洲和美国的11家公司及4所其他大学合作，朝着这一目标迈进。
X-HiDE研究计划专注于炎症，这是许多常见疾病（包括癌症、糖尿病和心血管疾病）的共同因素。随着获得知识基金会支持的X-HiDE计划进入第二阶段，研究重点将从广泛绘制炎症机制转向描述和比较不同疾病之间的炎症模式。
通过研究脓毒症、自身免疫性疾病系统性红斑狼疮（SLE）、心血管疾病和颗粒诱导的肺病等模型疾病，研究人员旨在识别与每种疾病相关的独特炎症模式以及多种疾病共有的模式。
"我们的目标是绘制不同疾病和疾病阶段的细胞和分子炎症模式，以更好地理解生物机制与临床结果之间的联系。这些知识对于识别生物标志物和制定更精准的治疗策略至关重要。"
罗伯特·克鲁斯（Robert Kruse），厄勒布鲁县临床研究实验室部门主管、X-HiDE研究负责人
X-HiDE项目第一阶段取得显著成果
在X-HiDE项目的前四年中，建立了一个跨学科网络，汇集了来自学术界和工业界的研究人员，他们共同致力于增加对炎症作为疾病原因的认识。两名研究人员获得了博士学位，七名晋升为副教授，五名晋升为高级讲师。
获得的研究资助比例相当可观，顶级期刊的出版物数量和引用率对于瑞典高等教育机构和厄勒布鲁大学整体而言都高于平均水平。
"X-HiDE还推动了医学与人工智能重点领域之间的合作，这促成了ARC的核心应用领域之一——生命科学与健康，并且人工智能现在正作为医学课程的一部分实施，"厄勒布鲁大学生物医学教授、X-HiDE项目经理埃娃·萨恩达尔（Eva Särndahl）表示。
以患者利益为中心
在第二阶段，将加强与国际学术和工业合作伙伴的合作，包括安特卫普大学、约翰霍普金斯大学、阿斯利康（AstraZeneca）和Sprint Biosciences。一个关键里程碑将是为模型疾病（脓毒症、系统性红斑狼疮（SLE）和心血管疾病）建立共享的患者队列。这将包括来自已经建立的队列的患者——研究人员跟踪的患者群体。
通过使用可以同时测量数千种蛋白质的新技术分析X-HiDE队列的患者样本，并使用机器学习将这些数据与临床数据关联起来，研究人员希望创建一个分子特征图谱。
"最终，我们希望这些知识能够成为开发更简单、更可靠工具的基础，帮助更容易地检测炎症疾病，减轻患者负担，并改善治疗效果，"免疫学副教授、X-HiDE科学协调员卡琳·伦德伯格（Karin Lundberg）表示。
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