1,1 miljarder till naturvetenskap och teknikvetenskap

I takt med att den globala befolkningen växer ökar efterfrågan på biomassa i form av mat, bränsle och fibrer. För att möta det stigande behovet omvandlas ekosystem i allt större utsträckning till produktionsekosystem, det vill säga system som syftar till att öka produktionen av biomassa genom att fokusera på endast ett fåtal kommersiella arter. Dessa förenklade, så kallade homogeniserade system, sammanlänkas dessutom alltmer genom internationell handel.

Omvandlingen av ekosystem till produktionsekosystem kan öka produktiviteten och förutsägbarheten på kort sikt, men i ett längre tidsperspektiv kan det få negativa konsekvenser. När artrikedomen minskar hotas resiliensen i dessa system, vilket påverkar systemens förmåga att hantera störningar såsom torka, eld och sjukdomar. Detta kan leda till allvarliga produktionschocker. Samtidigt har produktionsekosystem blivit alltmer sammankopplade vilket inte bara öppnar upp för nya risker, utan även för att dessa risker sprids.

Syftet med forskningsprojektet är att studera samspelet mellan denna förenkling av produktionsekosystem och kopplingen till global handel och hur det kan påverka spridning av risk.

Grunden till allt liv, från de minsta encelliga organismerna till de största valarna, bygger på ett komplicerat samspel mellan molekylära byggstenar. Trots att liv kan ha många olika former så är majoriteten av byggstenarna desamma.

Det DNA som utgör vårt arvsanlag, och de proteiner som byggs utifrån instruktionerna som finns lagrad i DNA, består båda två av långa kedjor av mindre molekyler som kallas kvävebaser respektive aminosyror. Men vad har dessa molekyler för ursprung? Bildades de spontant på jorden för första gången för hundratals miljoner år sedan, innan det första livet uppstod, eller kommer de någon annanstans ifrån?

Ett av de första bevisen för att dessa byggstenar kan ha kommit från rymden var meteoriter som fallit ner på jorden, som man upptäckte innehöll en rik flora av olika sorters aminosyror och kvävebaser. Senare har man också hittat spår av dessa molekyler i prover man tagit från kometer med hjälp av rymdsonder, och eventuellt också i observationer av avlägsna rymdobjekt med hjälp av teleskop på jorden.

Michael Gatchell ska undersöka olika mekanismer som skulle kunna leda till att små organiska molekyler som kvävebaser och aminosyror skapas i rymdlika miljöer.

Vi ska utveckla ett AI-system, Genesis, som ska automatisera förståelsen för människans celler. Genesis är en så kallad robotforskare, ett laborationssystem som utnyttjar artificiell intelligens för att utföra automatiserade upprepningar av vetenskapliga experiment. Robotforskaren skapar hypoteser, väljer ut effektiva experiment för att skilja mellan hypoteser, utför experiment genom att använda automatiserad laborationsutrustning och analyserar slutligen resultaten. Genesis kommer att ha kapacitet att utföra 10 000 parallella cykler för att skapa och testa hypoteser.

Vår robotforskare kommer att arbeta med jästceller. Det mesta i jäst fungerar likadant som i människor, men jästceller är mycket enklare att arbeta med. Det är också lättare att förstå mekanismer i jäst. Så för att ta reda på hur människans celler fungerar är det därför bäst att först förstå hur jäst fungerar.

Varför är det viktigt att forska om detta?

AI-system har övermänskliga krafter som kompletterar mänskliga forskares arbete. De kan helt felfritt komma ihåg en stor mängd fakta, utföra logiska resonemang utan misstag, utföra näst intill optimala sannolikhetsresonemang, dra lärdom av stora mängder data, extrahera information från miljoner vetenskapliga tidskrifter, med mera. Dessa krafter gör att AI har potential att förändra vetenskapen, och – genom vetenskapen – göra skillnad i samhället. Till exempel genom bättre teknik, bättre mediciner och högre livsmedelssäkerhet.

Alzheimerdemens och Parkinson är exempel på vanliga sjukdomar som bryter ned hjärnan. Ett typiskt kännetecken för sjukdomarna är att det bildas onormala proteinklumpar i de hjärnregioner som drabbas. Detta är kopplat till nervcellsdöd. Proteinklumparna består av trådar – amyloida fibriller. Tidigare forskning har lärt oss om hur de bildas och fokus har varit att stoppa fibrillbildningen och neutralisera små proteinklumpar (oligomerer) som visat sig vara särskilt farliga för hjärnan.

Vår tidigare forskning på Parkinson-proteinet alfasynuklein har visat att fragment av fibrilltrådar är giftigare än långa fibrilltrådar. Det här projektet fokuserar därför istället på de fibriller som redan har bildats. Vi vill undersöka hur stabila de är, under vilka förhållanden de kan brytas ned och om instabila fibriller är farligare för hjärnan än sådana som är mer stabila.

Varför är det viktigt att forska om detta?

Idag lever cirka 160 000 personer i Sverige med demenssjukdom och cirka 20 000 personer har Parkinson. Man räknar med att i framtiden kan mer än varannan svensk drabbas av en neurodegenerativ sjukdom. Det behövs därför bättre läkemedel.

Vårt mål är att kartlägga de faktorer som styr fibrillernas stabilitet för att se om stabilisering av fibriller skulle kunna vara en framgångsrik behandlingsstrategi för Parkinson och andra neurodegenerativa sjukdomar.

Idag produceras stora mängder så kallade temporala händelsedata inom både industri och samhälle tack vare ett växande antal datadrivna applikationer. I händelsedata finns mycket värdefull information som kan göra nytta i samhället om det används på rätt sätt.

Genom att analysera data på ett mer effektivt sätt skulle det vara möjligt att få djupare förståelse för komplexa och sammankopplade processer. Aktuella exempel inkluderar studier av patientjournaler för diagnostik och behandlingsplanering, analys av systemövervakningshändelser och larm för processkontroll och prediktivt underhåll, samt studien av individers dagliga tidsanvändning för att förstå beteendemönster och sociala processer.

Med dagens teknik är det lätt att programmera en dator till att bearbeta stora datamängder och identifiera olika slags mönster. Men det är svårt för datorn att avgöra vilka mönster som är viktiga för en viss situation. Något som vi människor å andra sidan är väldigt bra på. I vårt projekt kombinerar vi datorns och människans bästa egenskaper som tillsammans kan analysera stora datamängder och hitta nya insikter för att ta bättre beslut.

Projektet vilar på tre delar. Vi ska

• utveckla interaktiva datautvinningsmetoder för att hitta mönster i händelsesekvenser
  
• utveckla nya tekniker för att presentera och visuellt bearbeta de intressanta mönstren
  
• designa visuella interaktionsformer för att människan och datorn ska kunna arbeta tillsammans och nå fram till ett gemensamt resultat.
  

Elektronikens snabba utveckling, från den första datorn som tog upp ett helt rum till dagens smarta telefoner, har revolutionerat våra liv. En del i nästa utvecklingssteg är att göra elektroniken kroppsnära genom att framställa mjuka och töjbara elektroniska komponenter som kan efterlikna vår egen hud. För att skapa avancerade människa-maskin-gränssnitt krävs att elektronikmaterialen utvecklas med liknande mekaniska egenskaper som mänsklig vävnad.

Gummiliknande material, även kallat elastomerer, har rätt egenskaper och mycket forskning har redan gjorts för att inkludera elektronledande eller jonledande material i dessa. Men hittills har elektronisk hud som använts inom robotik och medicinska sensorer varit baserad på antingen jonledande eller elektronledande elastomerer, vilket begränsar användningsområdet.

Varför är det viktigt att forska om detta?

I vårt projekt ska vi för första gången skapa organiska ledande elastomerer med simultan elektron- och jonledningsförmåga. Det skulle öppna många möjligheter för säkra, hudliknande, kroppsnära och implanterbara komponenter för till exempel biomedicinska sensorer, konstgjorda muskler och andra implantat som kan förbättra livet för bäraren. Det kan vi göra genom att använda billiga och biokompatibla organiska material.

Mihai Mihaescu har utvecklat en ny datamodell som simulerar luftens rörelse genom svalget, dess interaktion med luftvägarnas fasta strukturer (exempelvis brosk och slemhinnor) samt de ljud som bildas till följd av luftens rörelse genom luftvägarna.

Syftet med forskningen är att skapa en detaljerad förståelse för hur interaktionen mellan luftflödet och luftvägarnas strukturer bildar ljud vid snarkningar. En nödvändighet för att bättre kunna skilja patienter med Obstruktivt Sömnapnésyndrom, OSAS, från de som endast snarkar. För att skapa en modell för en mer detaljerad bedömning av diagnostiserad OSAS används en kombination av medicinsk bilddata, strömningsmekaniska beräkningar på luftflöde och ljudbildning samt kliniska uppgifter.

Varför är det viktigt att forska om detta?

Modellen är viktig för utvecklingen av diagnostiken av respiratoriska sjukdomar som sömnapné. Dels på grund av sjukdomens omfattning globalt, dels på grund av nuvarande undersöknings- och behandlingsmetoders påträngande, komplicerade och kostsamma natur. Med hjälp av den här typen av modellering kommer läkare att kunna simulera och analysera behandlingsalternativ före exempelvis en operation.

Datamodellen kan även få spridning inom användnings- och forskningsområden som diagnostik och behandling av kommunikationsproblem såsom tal- och röststörningar.

Xiaogai Li har genom att integrera biomekanik, hårdvaruutveckling och datavetenskap utvecklat nya förfinade datamodeller av spädbarns anatomiska detaljer som fontanell och hjärna för att bättre kunna undersöka den biomekanik som kopplas till Shaken Baby Syndrome, SBS.

Projektet ska etablera de första biomekaniska bevisen och generera det första biomekaniska ”casebiblioteket” i syfte att bättre kunna särskilja mellan SBS och förlossningsrelaterade hjärnskador och för att säkrare kunna ställa korrekta diagnoser.

Forskningen utgör ett viktigt inlägg i forskningsfältet kring SBS och de framtagna modellerna kan bli viktiga för såväl forensiska som kliniska bedömningar av spädbarnsrelaterat våld. Modellerna kan även få bredare spridning inom användnings- och forskningsområden som barnsäkerhetsdesign, andra skydd för spädbarns huvuden och annan klinisk diagnostik.

Nathalie Feiner ska fördjupa sig i parallell evolution hos sex arter av murödlor i Medelhavsområdet. Anledningen till att just murödlorna är intressanta är att de kan variera oerhört mycket i utseende inom samma art. Medan vissa är bruna och oansenliga kan andra vara färgsprakande och prickiga. Detta särdrag, som visar att evolutionen upprepar sig gång på gång, ska Nathalie Feiner nu studera närmare.

Genom att titta på en specifik celltyp, neural crest, som bildas i det tidiga embryot ska hon bland annat använda sig av den Nobelprisade gensaxtekniken Crispr-Cas9 för att lösa gåtan kring den parallella evolutionen hos de olika ödlearterna. Men först ska murödlor fångas in på sex platser i Medelhavsområdet, något som görs med hjälp av tandtrådsriggade metspön.

Nathalie Feiner hoppas att forskningsprojektet ska göra det möjligt att förstå orsakerna till parallell evolution och de färgglada ödlornas ursprung. Men också hur utvecklingsbiologin sätter spelreglerna som avgör vad evolutionen kan åstadkomma. Något som är av yttersta vikt för att få en djupare förståelse för evolutionen i stort.

För ungefär 580 miljoner år sedan, under ediacaraperioden, dök de första tecknen på komplext liv upp. Dessa nya livsformer, så kallade ediacarer, var mycket större och mer avancerade än de mikrober som tidigare dominerat livet på jorden i flera miljarder år. Fossiler från den här tiden har förbryllat paleontologer över hela världen som inte har kunnat enas om vad det här var för livsformer. Nu börjar man bli mer eniga om att ediacarafaunan bestod av de allra första djur som utvecklades på jorden. Men hur gick utvecklingen vidare när ediacaraperioden övergick i kambrium?

Det är den här brytpunkten då livet på jorden förändras för alltid, som Ben Slater vill beskriva. Vad är det som händer med ediacarerna under den här övergångsperioden till kambrium? Hur levde de, vad åt de, hur rörde de sig? Vad var det som fick dem att utvecklas mot det som vi nu kallar liv?

I projektet kommer en metod användas som består av så kallade SKF:er, små kolhaltiga fossiler, som är mikroskopiska fragment av mjuka djur och andra organismer. SKF:er ger helt nya möjligheter att studera dessa tidiga livsformer och kan fylla gapet mellan de mystiska ediacarerna och de mer bekanta djuren som följer i kambrium.

Om det går att minska vårdskadorna för patienter som behandlas med respirator – ventilator – kan tiden på intensivvårdsavdelningen kortas ned och patienterna tillfriskna snabbare. Det handlar främst om att minska skadorna på lungorna och diafragman som drabbas hårt av att patienten inte kan andas själv. För att få ett bra resultat behövs individuella justeringar av behandlingen, till exempel hur högt tryck det ska vara på luften som pumpas in i lungorna.

Av förståeliga skäl går det inte att göra kliniska tester på intensivvårdspatienter. I ett samarbete mellan en professor i beräkningsvetenskap, en läkare och en forskare inom bildanalys och datorgrafik, vill vi i det här projektet få fram en virtuell patient som läkarna kan prova olika justeringar på innan man sätter in det på patienterna.

Målet är att få fram en tillräckligt realistisk simuleringsmodell av diafragman för att kunna lägga vår virtuella patient i en ventilator och utvärdera hur patienten mår. Förenklat sagt är det ett datorprogram som beskriver processen i kroppen och vad som händer när man ändrar olika parametrar. Till exempel vilket tryck det ska vara på inluften i ventilatorn och vad som händer om man justerar perioden som patienten ligger där.

Metoden med en virtuell patient kan bli attraktiv även för att lösa andra typer av problem och för fortsatt forskning. Vi samarbetar till exempel med forskare som vill simulera blodplättars roll i koagulering av blodet vid sårskador.