Robinson Group
Medizinische Genomik
Modellierung umfangreicher Gesundheitsdaten
Häufige und komplexe Krankheiten wie Typ-2 Diabetes, Fettleibigkeit, Schlaganfälle und Herz-Kreislauferkrankungen gehören weltweit zu den häufigsten Todesursachen. Unser begrenztes Verständnis darüber, wie sich genetische Variation und Umweltfaktoren auf unsere Gesundheit auswirken, macht es unmöglich, optimal auf Symptome zu reagieren, diese zu behandeln und sie letztendlich zu verhindern.
Um zu verstehen, wie Genetik und Lebensstil das Krankheitsrisiko beeinflussen, entwickelt die Robinson-Gruppe statistische Modelle sowie Berechnungswerkzeuge für die Anwendung auf große Mengen an Gesundheitsdaten.
Es ist immer noch sehr wenig darüber bekannt, warum bei verschiedenen Menschen erste Symptome in unterschiedlichem Alter auftreten oder warum der Schwergrad der Symptome von Mensch zu Mensch variiert. Die Robinson-Gruppe arbeitet daran, die einer Krankheit zugrundeliegenden Prozesse und Beziehungen zwischen verschiedenen Krankheiten besser zu charakterisieren. Die Wissenschafter_innen erhoffen sich dadurch bessere Möglichkeiten, das allgemeine Krankheitsrisiko einer Person, den Zeitpunkt der Erkrankung sowie die möglichen Reaktionen auf verschiedene Behandlungen vorauszusagen.
Die Robinson-Gruppe untersucht außerdem bislang unbeantwortete Fragen, die wesentlich für das Verständnis von Veränderungen in wichtigen Phasen unseres Lebens sind: Wie interagieren die Genome von Mutter und Kind während der Schwangerschaft und der ersten Lebensjahre des Kindes? Was macht eine gesunde Schwangerschaft aus? Wie beeinflusst das Genom unser Wachstum? Welchen Einfluss hat die Genetik darauf, ein langes, gesundes Leben führen zu können?
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Laufende Projekte
Statistische Modelle für die genetische Basis häufiger und komplexer Krankheiten | Die genetische Basis des Erkrankungszeitpunkts | Die Genetik des Alterns | Die Gesundheit der Mutter | Genomische Vorhersagen individueller Gesundheit
Publikationen
Depope A, Mondelli M, Robinson MR. 2024. Inference of genetic effects via approximate message passing. 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ICASSP: International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 13151–13155. View
Ojavee SE, Darrous L, Patxot M, Läll K, Fischer K, Mägi R, Kutalik Z, Robinson MR. 2023. Genetic insights into the age-specific biological mechanisms governing human ovarian aging. American Journal of Human Genetics. 110(9), 1549–1563. View
Bernabeu E, Mccartney DL, Gadd DA, Hillary RF, Lu AT, Murphy L, Wrobel N, Campbell A, Harris SE, Liewald D, Hayward C, Sudlow C, Cox SR, Evans KL, Horvath S, Mcintosh AM, Robinson MR, Vallejos CA, Marioni RE. 2023. Refining epigenetic prediction of chronological and biological age. Genome Medicine. 15, 12. View
Ojavee SE, Kutalik Z, Robinson MR. 2022. Liability-scale heritability estimation for biobank studies of low-prevalence disease. The American Journal of Human Genetics. 109(11), 2009–2017. View
Patxot M, Stojanov M, Ojavee SE, Gobert RP, Kutalik Z, Gavillet M, Baud D, Robinson MR. 2022. Haematological changes from conception to childbirth: An indicator of major pregnancy complications. European Journal of Haematology. 109(5), 566–575. View
ReX-Link: Matthew Robinson
Karriere
Seit 2020 Assistant Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2017 – 2020 Assistant Professor, University of Lausanne, Schweiz
2013 – 2017 Postdoc, University of Queensland, Australien
2009 – 2013 NERC Junior Research Fellow, University of Sheffield, UK
2008 PhD, University of Edinburgh, UK
Ausgewählte Auszeichnungen
2019 SNSF Eccellenza Grant awardee
2010 NERC Research Fellowship
