Kaitsmisele tuleb Tõnis Tasa doktoritöö

26. augustil 2019 kell 14.15 J.Liivi 2‒405 kaitseb Tõnis Tasa oma dissertatsiooni „Bioinformatics approaches in personalized pharmacotherapy” („Bioinformaatika meetodid personaalses farmakoteraapias”) filosoofiadoktori kraadi saamiseks (informaatikas).

Juhendajad:
prof Jaak Vilo (TÜ arvutiteaduse instituut);
dots Tuuli Metsvaht (TÜ kliinilise meditsiini instituut);
juhtivteadur Lili Milani (TÜ genoomika instituut).

Oponendid:
prof Inge Jonassen (Bergeni Ülikool, Norra);
prof William Hope (Liverpooli Ülikool, Ühendkuningriik).

Kokkuvõte:
Kogutavate terviseandmete hulk kasvab kiiresti. Tänu neile andmetele on meditsiinilise ravi pakkumisel võimalik senisest enam arvesse võtta individuaalseid bioloogilisi andmeid. See doktoritöö käsitleb mitmeid personaalses meditsiinis esinevaid probleeme ja näitab, et ravi individualiseerimiseks kasutatavad andmed tulevad väga erinevatest allikatest.

Inimestevahelised erinevused teevad ravimite metabolismi ennustamise keerukaks, siiski on ravi käigus kogutavad kontsentratsioonimõõtmised ravimiefekti hindamisel heaks allikaks. Me arendasime välja täppisdoseerimise tööriista, mis võimaldab vankomütsiini ravil vastsündinutele määrata ravi tõhustavat personaalseid doose kasutades selleks nende endi ravi
käigus kogutud kontsentratsioone.

Suurema osa ravimiteraapiate puhul ei ole võimalik pidevalt ravimi kontsentratsioone koguda. Nende ülejäänud ravimite puhul on heaks informatsiooniallikaks geneetika. Paljude ravimimetabolismiga seotud geneetiliste variantide mõju on piisav, et tingida muutuseid ravi läbiviimisel. Me uurisime geneetika ja ravimite kõrvalmõjude omavahelisi seoseid kasutades rahvastikupõhist lähenemist. See toetus Eesti Geenivaramu geeniandmetele ja teistele laiapõhjalistele terviseandmete registritele. Me leidsime ja valideerisime seose, et CTNNA3 geenis olev geenivariant tõstab oksikaamide ravil olevate inimeste jaoks kõrvalmõjude sagedust.

Arvutuslik geneetika toetub kvantitatiivsetele meetoditele, millest kõige levinum on ülegenoomne assotsiatsiooni analüüs (GWAS). Sagedasti kasutatav GWASi järelsamm on aega nõudev GWASist ilmnenud p väärtuste visuaalne hindamine teiste samas genoomi piirkonnas olevate geneetiliste variantide kontekstis. Selle sammu automatiseerimiseks arendasime me kaks tööriista, Manhattan Harvester ja Cropper, mis võimaldavad automaatselt huvipakkuvaid piirkondi tuvastada ja nende headust hinnata.

DSpace - https://dspace.ut.ee/handle/10062/64630