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Projets de recherche de croix-campus de fonds d'UMB et d'UMD

L'Université du Maryland, Baltimore (UMB) et l'Université du Maryland, le stationnement d'université (UMD) financent des projets de recherche neufs de croix-campus en tant qu'élément d'un programme commun neuf qui recherche à résoudre de grands défis de santé par la recherche commune qui entraîne sur les compétences principales mondiales d'institutions dans le médicament et l'artificial intelligence.

Les récompenses ci-dessous de recherches sont les premières dans un programme du joint UMB-UMD qui financera les grandes initiatives de recherches qui entraînent sur les inducteurs de l'artificial intelligence et du médicament.

Connu comme AIM-HI (AI + médicament pour à haute impression), le programme a été lancé il y a une année par vice-président pour la recherche Laurie Locascio, Ph.D., en partenariat avec les doyens des deux campus et le support des deux présidents. Locascio est vice-président pour la recherche pour UMD et UMB.

« Le programme d'AIM-HI unit de seules forces des deux campus à la poursuite des efforts de découverte qui influenceront et amélioreront la santé des personnes, « a dit le vice-président pour la recherche Laurie Locascio. Ces équipes des chercheurs partnering pour relever des défis importants de santé. J'ai de grandes attentes pour ce que ces équipes pourront accomplir et le choc qu'il aura sur Marylanders et autour du monde. »

Les concessions neuves supportent les équipes d'UMD-UMB qui vérifient des voies neuves d'aborder des défis médicaux importants dans quatre endroits : douleur chronique, santé mentale, vieillissement et maladies âge-associées, et syndrome de sevrage néonatal d'opioid.

Le programme d'AIM-HI représente une partie de notre meilleure collaboration de recherches, accroissant nos forces pour relever des défis du monde réel de santé. Non seulement ce partnering des compétences dans connaissances de médicament et de puissance de l'informatique de nouvelles et demandes de règlement neuves, mais elles mèneront également aux collaborations neuves innombrables, comme nous tous voyons ce qui est possible quand nous travaillons ensemble. »

Bruce Jarrell, président, UMB

AIM-HI supporte la recherche avec le potentiel intense de contribuer des découvertes scientifiques importantes, l'important financement externe complémentaire sécurisé et, éventuel, de mener aux améliorations signicatives de la qualité de la vie des gens dans le Maryland, de la région et du pays par des soins aux patients ou la demande de règlement améliorés.

Par le programme d'AIM-HI, ces quatre premières récompenses au total recevront jusqu'à $1,8 millions dans le financement sur trois ans.

« Avec ces projets, nous développons des technologies neuves et des approches pour en détendre des mal les plus douloureux et les plus difficiles qui affligent des gens dans la condition, » a dit l'Université du Maryland

Le Président Wallace D. Loh. « Le progrès que nous accomplissons expliquera le pouvoir du partenariat--l'arête que nos institutions travaillant ensemble peuvent fournir au Maryland et au delà de. »

Les awardees d'AIM-HI 2020

Développement d'une plate-forme multi-omics prévisionnelle pour l'étude du vieillissement et des maladies âge-associées
Chercheurs d'UMB : Maureen Kane, école des sciences Pharmacie-Pharmaceutiques ; Marta Lipinski, école de Médicament-Anesthésiologie et du centre de recherche de choc, de traumatisme et d'anesthésiologie (STAR) ; École de Jace Jones de chercheur Pharmacie-Pharmaceutique des sciences UMD : Cummings de Michael, université des sciences d'ordinateur, mathématiques et naturelles (CMNS) - biologie

Les recherches de recherches pour développer un cadre analytique pour recenser des relations fonctionnelles prévisionnelles entre les changements de différents paramètres métaboliques pendant le vieillissement. L'objectif ultime est de produire des hypothèses testables au sujet des mécanismes contribuant au vieillissement dans des conditions de normale et de maladie et l'identification des interventions adaptées.

Traitement de précision pour le syndrome de sevrage néonatal d'opioid

Chercheurs d'UMB : Ament de Seth, école de Médicament-Institut pour les sciences de génome et service de psychiatrie ; École de Médecine d'EL Metwally de Dina - service de pédiatrie, et directeur de l'unité de réanimation néonatale du centre médical d'Université du Maryland (NICU) ; Beitelshees ambre, École de Médecine - programme pour le médicament personnalisé et génomique et le service de médecine ; École de Médecine d'Asaf Keller - présidence du département d'anatomie et de la neurobiologie
Chercheurs d'UMD : Margret Bjarnadottir, Robert H. Smith School des affaires, du service de la science de la gestion et des statistiques ; Ritu Agarwal, Robert H. Smith School de doyen intérimaire d'affaires et présidence des systèmes d'information

L'objectif ultime de recherches est d'améliorer la prise de décision clinique dans la demande de règlement du syndrome de sevrage néonatal d'opioid (NOWS). L'épidémie d'opioid a mené aux spectaculaires progressions dans l'exposition prénatale d'opioid.

Nos calibres de courant ne nous permettent pas de prévoir quels bébés développeront la suppression ou comment ils réagiront à la demande de règlement. Pour relever ce défi clinique urgent, l'équipe développera des biomarqueurs cliniques et génomiques pour prévoir la suppression et la réponse au traitement dans une seule, racial diverse cohorte à UMMC et des hôpitaux filiales.

Un cadre à plusieurs étages d'apprentissage automatique pour le classement par ordre de priorité dans l'appréciation des risques pour la santé mentale

Chercheur d'UMB : Deanna L. Kelly, École de Médecine, psychiatrie, centre de recherche psychiatrique du Maryland

Chercheurs d'UMD : Philip Resnik, université des arts et institut universitaire de sciences humaines, de linguistique et d'Université du Maryland de l'informatique avancé (UMIACS) ; Carol Apercevoir-Wilson, école d'A. James Clark du bureau d'études, élém. élect. et de l'ingénierie informatique ; John Dickerson, université d'ordinateur, mathématiques, et les sciences naturelles, de l'informatique, et UMIACS

Ce projet recherche à aboutir une variation fondamentale dans la façon penser à l'apprentissage automatique dans la santé mentale en traitant le paradigme dominant de la catégorie ou de la régression niveau individuel pas comme fin en soi, mais plutôt en tant que fourniture des composantes nécessaires dans un cadre plus grand, où le besoin central est de donner la priorité à des ressources disponibles effectivement, des contraintes du monde réel données de moyen.

L'apprentissage automatique est porté en équilibre pour avoir un grand choc sur notre capacité de recenser les gens qui souffrent des problèmes de santé mentale.

Et la maladie mentale est l'un des la plupart des défis importants dans la santé : en seuls termes économiques, la maladie mentale dépasse des maladies cardio-vasculaires et est également plus que le coût projeté de cancer, de maladies respiratoires continuelles, et de diabète combiné.

Une capacité accrue de recenser les gens qui ont besoin de l'aide va ajouter un afflux des cas neufs qui exigent l'évaluation et potentiellement l'action d'un certain genre, augmentant de manière significative la tension sur un écosystème de santé mentale qui ne peut pas facilement écailler.

Aborder la douleur chronique : La machine apprendre-a activé la découverte et la détection de biomarqueur

Chercheurs d'UMB : Robert Ernst, école de médecine dentaire - pathogénie microbienne ; Richard Traub, école de médecine dentaire - neurale et sciences de douleur ; École de médecine dentaire d'Alison Scott - pathogénie microbienne
Chercheurs d'UMD : Pamela Abshire, école de Clark du bureau d'études - électrique et ingénierie informatique et institut pour la recherche de systèmes ; Reza Ghodssi, école de Clark du bureau d'études - électrique et ingénierie informatique et institut pour la recherche de systèmes ; Behtash Babadi, école de Clark du bureau d'études - électrique et ingénierie informatique et institut pour la recherche de systèmes

Cette équipe de recherche multidisciplinaire est seulement positionnée pour apporter les cotisations importantes à la douleur chronique de compréhension dans le tractus gastro-intestinal (GI) en avançant la compréhension scientifique et la technologie de l'analyse de biomarqueur.

La recherche proposée utilisera un modèle animal de l'hypersensibilité de douleur de comorbid qui combine la douleur et la tension orofacial pour induire l'hypersensibilité continuelle de douleur viscérale pour rechercher en collaboration des biomarqueurs nouveaux et localisés liés à la douleur de GI par : 1) représentation de spectrométrie de masse ainsi qu'analyse proteomic, lipidomic et de séquence d'ARN ; 2) détecteurs biochimiques miniaturisés et multiplexés pour mesurer des biomarqueurs localisés chez les rats ; 3) approches d'apprentissage automatique pour faciliter l'analyse de représentation de spectrométrie de masse et la corrélation des facteurs en travers des modalités de détection multiples.

Ce travail a pu également servir d'épreuve-de-concept aux développements futurs dans la santé caractéristique caractéristique.