Meine Forschung konzentriert sich auf den Bereich der Neurowissenschaften, und insbesondere wollen wir die molekularen Grundlagen von Krankheiten verstehen. Dies hat uns dazu veranlasst, uns mit Zellen, ihrer Struktur und den Organellen zu befassen, die die verschiedenen zellulären Funktionen ausführen. Zunehmend Mitochondrien, sie haben immer mehr Aufmerksamkeit erhalten.
Anomalien auf mitochondrialer Ebene werden für das Verständnis von Krankheitsprozessen von grundlegender Bedeutung und können sogar interessante Angriffspunkte für neuartige Medikamente oder therapeutische Strategien bieten. Hier an der Universität von Aveiro konnten wir Werkzeuge entwickeln, die für die Untersuchung von Mitochondrien von Interesse sind. Nicht nur die Mikroskopie und die traditionelleren Ansätze, sondern auch automatisierte Analysewerkzeuge in Verbindung mit bioinformatischen Strategien zu optimieren, um in der Lage zu sein, die mitochondriale Funktion zu quantifizieren und detaillierter zu analysieren.
Zu den jüngsten Fortschritten gehören die Algorithmen des maschinellen Lernens zur Bildsegmentierung und Quantifizierung mitochondrialer Parameter. Und auch die Hochdurchsatz-Bildgebungsplattformen und Deep-Learning-Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der mitochondrialen Charakterisierung. Zu den Technologien, die derzeit zur Weiterentwicklung der mitochondrialen Analyse eingesetzt werden, gehören hochauflösende Mikroskopie, Live-Bildgebungssysteme, computergestützte Analysetools in Verbindung mit maschinellen Lernprotokollen und CRISPR-Cas9-Genom-Editing für die mitochondriale Morphologie und biologische Analyse.
Zu den aktuellen experimentellen Herausforderungen auf dem Gebiet der Mitochondrien gehören die Entwicklung zuverlässiger und genauer Messungen mitochondrialer Parameter, die Berücksichtigung der Heterogenität mitochondrialer Populationen, die Analyse des Zusammenspiels zwischen mitochondrialer und zellulärer Biologie und die Entwicklung nicht-invasiver Werkzeuge zur Untersuchung von Mitochondrien in vivo. Unser Tool erhöht die Effizienz und Zuverlässigkeit und ermöglicht eine robuste automatisierte Analyse der Mitochondrien. Darüber hinaus können wir das Potenzial der Hyaluronsäure-Rezeptor-Modulation in der personalisierten Medizin für Mitochondrien erforschen.
