Prezenční studium

4 roky

doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.

Předseda :
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.
Člen interní :
doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.
prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D.
doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D.
prof. Eric Daniel Glowacki, Ph.D.
Člen externí :
prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D.
prof. MUDr. Marie Nováková, Ph.D.
Ing. Pavel Jurák, CSc.
prof. Ing. Marek Penhaker, Ph.D.
prof. Ing. Ladislav Janoušek, Ph.D.

Studijní program "Biomedical Technologies and Bioinformatics" si klade za cíl vychovávat absolventy, kteří budou zralými a výraznými vědeckými osobnostmi s velkým odborným a vědeckým rozhledem v oblasti biomedicínského inženýrství, bioinformatiky, biomedicínských technologií, matematické a systémové biologie a analýzy -omics dat. Absolventi také získají znalosti a zkušenosti zasahující do ryze technických oblastí, jako jsou především pokročilé metody zpracování vícerozměrných dat či oblast strojového učení. Na druhé straně se v rámci studia také seznámí s oblastmi experimentální fyziologie, molekulární biologie a genetiky. Také je kladen důraz na získání zkušeností v základním a experimentálním výzkumu a na schopnost extrakce fundamentálních poznatků z daných oblastí. Kromě rozvoje specifických odborných znalostí je kladen důraz i na rozvoj praktických dovedností typu „soft-skills“, jazykových, publikačních a prezentačních dovedností, a schopností práce v týmu i řízení týmu.

Absolvent doktorského studia tohoto programu je zralou vědeckou osobností s velkým rozhledem v oblastech biomedicínského inženýrství, bioinformatiky, matematické a systémové biologie, -omics technologií, ale také v oblasti technických věd. Je připraven řešit náročné výzkumné a vývojové problémy. V praxi je absolvent doktorského studia schopen samostatné tvůrčí činnosti a je připraven samostatně vést výzkum a vývoj ve zmíněných oblastech vědy. Dále je schopen řídit výzkumné týmy a zajišťovat mezioborovou komunikaci a spolupráci. Najde uplatnění v tuzemských i mezinárodních výzkumných institucích a ve firmách, kde je ve velké míře požadován inovativní přístup k řešení problémů – od návrhu řešení po realizaci.

Absolventi studijního programu “Biomedical Technologies and Bioinformatics” naleznou uplatnění jako vědecky erudovaní odborníci ve vědeckých a výzkumných institucích, firmách zabývajících se výzkumem a vývojem, instalacemi a servisem lékařské a laboratorní přístrojové techniky, dále na klinických pracovištích, nemocnicích a vědeckých centrech mezinárodního výzkumu. Absolventi programu budou rovněž dostatečně teoreticky i prakticky připraveni, aby v případě realizace akademické kariéry byli kvalitními výzkumníky se schopností budovat vlastní vědeckou školu a předávat nejnovější vědecké poznatky dalším generacím výzkumníků.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu, který je zpracován v úvodu studia školitelem doktoranda ve spolupráci s doktorandem a následně schválen oborovou radou. V individuálním studijním plánu jsou specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá jejich plnění. Doktorandi jsou s ohledem na své zaměření již od počátku svého studia zapojeni do vědeckých skupin, které jsou specificky zaměřeny na konkrétní oblasti. Rozmanitost řešených témat v rámci biomedicínského inženýrství a bioinformatiky a nutnost studovat velmi specifické oblasti dokládá výčet odborných oblastí:

1. Akvizice a zpracování signálů: a) Zpracování a analýza EKG signálů. b) Experimentální kardiologie. c) Zpracování biologických dat. d) Fúze biologických dat.
2. Zpracování a analýza obrazů: a) Zpracování obrazů v mikroskopii. b) Zpracování a analýza CT obrazů. c) Zpracování obrazů a zobrazování v oftalmologii.
3. Bioinformatika: a) Číslicové zpracování genomických signálů. b) Funkční genomika a systémová biologie. c) Mapování farmakoforu a virtuální screening.
4. Buněčná biologie: Experimentální mikroskopická technika pro buněčné inženýrství.
 


Stěžejními teoretickými odbornými předměty jsou Mentoring 1 a Mentoring 2. Obsahy obou předmětů jsou pro každého doktoranda individuální. Optimální skladba studijních materiálů je navržena školiteli a školiteli specialisty pro každého doktoranda zvlášť tak, aby reflektovala zaměření disertační práce doktoranda a umožnila doktorandovi dosáhnout v dané oblasti (ale i příbuzných, zvláště pak interdisciplinárních, oblastech) hlubokého poznání nutného k dosažení mezinárodně kompetitivních vědeckých výsledků. Studovaná témata jsou probírána s experty na danou problematiku z řad akademických pracovníků VUT v Brně a také s experty ze spolupracujících domácích i zahraničních pracovišť. Odbornou úroveň garantuje garant studijního programu, členové oborové rady a dále školitelé doktorandů. Pro malou skupinu doktorandů s tak rozmanitými oblastmi studia je toto řešení maximálně přínosné a efektivní. Dílčí výstupy z teoretických odborných předmětů Mentoring 1 a Mentoring 2, spolu s praktickými výsledky, jsou studenty rozpracovávány do formy vědeckých časopiseckých článků a publikovány na mezinárodní úrovni.

Sledování a zvyšování kvality studijních výsledků je zajištěno absolvováním předmětů Vědecký seminář 1 a Vědecký seminář 2, které jsou zaměřeny na aktivní hledání možností řešení výzkumných problémů, obhajobu a oponování dílčích výsledků vědecké práce před odborným publikem a identifikaci efektivnějších řešení vedoucích k dosažení originálních publikovatelných výsledků. Oblast výzkumných problémů je stanovena v souladu s tématy dizertačních prací jednotlivých doktorandů. V předmětech Vědecká akademie 1 a Vědecká akademie 2 doktorandi zajišťují týmovou činnost vedením talentovaných studentů bakalářského a magisterského studijního programu. Účelem předmětu je zvýšit schopnosti doktorandů související s týmovým a projektovým managementem při řešení konkrétních výzkumných úkolů souvisejících s tématy dizertačních prací.

Další předměty studijního programu jsou zaměřeny na dovednosti typu „soft skills“, podle nichž jsou předměty pojmenovány: Prezentační a publikační dovednosti, Týmová spolupráce. Cílem „soft skills“ předmětů je připravit doktorandy na vědecky úspěšnou publikační činnost ve vědeckých časopisech kategorii Q1 a prezentaci výsledků na prestižních mezinárodních konferencích indexovaných v Conference Proceedings Citation Index. V rámci předmětů doktorandi prohlubují své znalosti v oblasti odborné problematiky dle svého zaměření v souvislostech s definovanými dovednostmi. Pro studium těchto předmětů jsou využity dílčí výstupy z teoretických odborných předmětů Mentoring 1 a Mentoring 2. Časopisecké články jsou připravovány v optimálních návaznostech, postupy práce na publikacích jsou diskutovány v rámci zkušenějších týmů, výsledky jsou prezentovány kolegům z odborných skupin na pracovišti. Doktorandi se učí efektivně používat vědecké nástroje, optimalizují vědeckou práci a osvojují si zásady sdílení vědeckých výsledků.
Podrobnosti všech předmětů jsou uvedeny v charakteristikách studijních předmětů viz formuláře B-III.


Předměty, které student povinně absolvuje před státní doktorskou zkouškou, jsou následující:
1. “Mentoring 1”
2. “Mentoring 2”
3. “Research Seminar 1”
4. “Research Seminar 2”
5. “Team Work”
6. “Presentation and Publication Skills”
7. “English in Science”
8. “Science Academy 1”
9. “Science Academy 2”
10. "English for The State Doctoral Exam"

Volitelným předmětem je English for post-graduates, který studenty připravuje ke zkoušce z angličtiny před státní doktorskou zkouškou.

Ke státní doktorské zkoušce předkládá doktorand pojednání o své disertační práci. Obsahem je detailní popis práce včetně stanovení základních cílů, důkladné zhodnocení stavu vědeckého poznání v řešené oblasti a popis metod aplikovaných na řešení daného problému. Obhajoba pojednání, které je oponováno, je součástí státní doktorské zkoušky. V další části zkoušky musí student prokázat hluboké teoretické i praktické znalosti v oblastech souvisejících se zaměřením jeho studia. V širším kontextu se jedná o oblast biomedicínského inženýrství, bioinformatiky, biomedicínských technologií, matematické a systémové biologie a analýzy -omics dat. Státní doktorská zkouška probíhá ústní formou a kromě diskuse nad pojednáním k disertační práci se také skládá z tematických okruhů týkajících se povinných předmětů. K obhajobě disertační práce se student hlásí po vykonání státní doktorské zkoušky a po splnění podmínek pro ukončení, jakými jsou účast na výuce, vědecká a odborná činnost (tvůrčí činnost) a minimálně měsíční studijní nebo pracovní stáž na zahraniční instituci nebo aktivní účast na mezinárodním tvůrčím projektu.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu (dále jen ISP), který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem, a který je následně schválen oborovou radou. Individuální studijní plán je pro doktoranda závazný. Jsou v něm specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia a jsou bodově ohodnoceny v kategoriích Studijní oblast, Pedagogická praxe, Vědecká a odborná činnost. V pevně daných termínech probíhá kontrola plnění těchto povinností. Průběžné bodové hodnocení všech aktivit doktoranda je vedeno v dokumentu „Celkové bodové hodnocení doktoranda“ a je součástí ISP. Při zahájení dalšího roku studia pak školitel do ISP zaznamená případné změny a předkládá ke schválení oborovou radou. Nejpozději do 15.10. každého roku studia odevzdává doktorand vytištěný a podepsaný ISP na Vědeckém oddělení fakulty ke kontrole a archivaci.
Během prvních čtyř semestrů skládá doktorand zkoušky z povinných, povinně volitelných anebo volitelných předmětů. Současně se intenzivně zabývá vlastním studiem a analýzou poznatků v oboru stanoveném tématem disertační práce a průběžným publikováním takto získaných poznatků a vlastních výsledků. V dalších semestrech se doktorand již více soustřeďuje na výzkumnou práci, která souvisí s tématem disertační práce, na publikování výsledků své tvůrčí práce a na vlastní zpracování disertační práce.
Do konce druhého roku studia skládá doktorand státní doktorskou zkoušku, kterou prokazuje široký rozhled a hluboké znalosti v oboru souvisejícím s tématem disertační práce. K této zkoušce se musí přihlásit nejpozději do 30. dubna ve druhém roce svého studia. Státní doktorské zkoušce předchází zkouška z anglického jazyka.
Ve třetím a čtvrtém roce svého studia provádí doktorand potřebnou výzkumnou činnost, publikuje dosažené výsledky a zpracovává svoji disertační práci. Součástí studijních povinností v doktorském studijním programu je absolvování části studia na zahraniční instituci v rozsahu nejméně 1 měsíc (doporučovaná délka je alespoň 6 měsíců) nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci, což je nutné doložit nejpozději při odevzdání disertační práce.
Doktorandi v prezenční formě ve čtvrtém roce studia a doktorandi v kombinované formě v pátém roce studia předkládají do konce zimního zkouškového období svému školiteli rozpracovanou disertační práci, který ji ohodnotí. Disertační práci by měl doktorand odevzdat do konce 4. roku v prezenční formě studia, respektive do konce 5. roku v kombinované formě studia.
Student prezenční formy doktorského studia je v průběhu studia povinen absolvovat pedagogickou praxi, tj. působit v procesu výuky. Zapojení doktoranda do pedagogické činnosti je součástí jeho vědecké přípravy. Pedagogickou praxí doktorand získává zkušenosti v předávání poznatků a zdokonaluje prezentační dovednosti. Skladbu pedagogických aktivit (cvičení, laboratorní cvičení, vedení projektů apod.) určí doktorandovi vedoucí daného ústavu po dohodě se školitelem. Povinnost pedagogické praxe se nevztahuje na doktorandy-samoplátce a na doktorandy v kombinované formě studia. Zapojení do výuky v rámci pedagogické praxe potvrdí po jejím splnění školitel v IS VUT.

1. kolo (podání přihlášek od 01.04.2026 do 30.04.2026)

1. Adaptivní řídicí systém pro mikrobiální kultivace

   V posledním desetiletí se objevilo několik poloautomatických a robotických platforem pro kultivaci mikroorganismů. Přestože jsou vybaveny integrovanými senzorickými a řídicími systémy, které umožňují reprodukovatelné a škálovatelné experimenty, je nutné parametry kultivace nastavovat ručně.

   Tento PhD projekt se zaměřuje na rozšíření senzorických schopností malých bioreaktorových platforem, jako jsou Chi.Bio nebo Pioreactor, a integraci těchto měření do automatizovaného adaptivního řídicího systému.

   Syntézou dat v reálném čase s přesným hardwarovým řízením projekt poskytuje rámec pro optimalizaci podmínek kultivace bakterií během datově řízeného dávkového nebo kontinuálního režimu. Cílem výzkumu je v konečném důsledku řídit tyto kultivace prostřednictvím plně kybernetického bioinformatického přístupu, který umožní autonomní spouštění metabolických přepínačů pro řízení produkce cenných sekundárních metabolitů.

   Projekt bude realizován na Ústavu biomedicínského inženýrství s předpokládanou spoluprací s národními (Fakulta chemická VUT; Masarykova univerzita) a mezinárodními partnery (HES-SO Valais Wallis, Švýcarsko; Polytechnická univerzita ve Valencii, Španělsko).

   Váš úkol:

   • Vyvinout hardwarové řešení pro kultivaci bakterií s řadou senzorů pro měření různých signálů.
   • Vyvinout unikátní softwarovou adaptabilní inteligentní techniku ovládající hardware malých modulárních bioreaktorů pro odhalení kultivačních podmínek pro různé mikroby.
   • Publikovat výsledky ve vědeckých časopisech a na mezinárodních konferencích.

   Požadavky:

   • Magisterský titul v relevantním oboru, např. mikroelektronika, biomedicínské inženýrství.
   • Silné programátorské dovednosti, nejlépe Python nebo C++.
   • Znalost jednodeskových počítačů a otevřených hardwarových platforem.
   • Dobré komunikační dovednosti v angličtině.
   • Zájem o moderní biotechnologie a bioinformatiku.

   Nabízíme:

   • Spolupráci v aktivním a interdisciplinárním týmu - Skupina bioinformatiky a systémové biologie (BioSys_BUT).
   • Projektem (Grantová agentura České republiky) spolufinancovanou pozici (finanční podpora nad rámec státního stipendia).
   • Možnosti profesního rozvoje, včetně účasti na mezinárodních konferencích, workshopech a specializovaných školeních.

   Školitel: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

2. Identifikace patogenních bakterií v reálném čase z nanoporového sekvenování

   Nedávné pokroky v sekvenačních technologiích třetí generace zpřístupnily rutinní sekvenování DNA mikrobiálních vzorků v klinickém prostředí. To výrazně rozšiřuje naše možnosti identifikace a analýzy nebezpečných bakteriálních druhů a umožňuje efektivnější přístup v prevenci jejich šíření v lidské populaci. Přestože se celogenomová sekvenace stává přední technikou v klinické mikrobiologii, jejímu výlučnému rozšíření stále brání velká časová a výpočetní náročnost zpracování sekvenačních dat. Analýza sekvenačních dat stále zabírá od desítek hodin, pro individuální vzorky, až po dny a týdny při masivním nasazení paralelizovaného sekvenování velkého množství vzorků. Časově nejnáročnější fáze tohoto procesu je basecalling tj. dekódování DNA ze surových „raw“ signálů. Ten u nanopórového sekvenování začíná již v průběhu sekvenace a u vysoce přesných modelů nezbytných pro klinickou diagnostiku probíhá ještě dny po skončení sekvenačního běhu. Téma dizertační práce je zaměřeno na navržení nové metody na bázi technik strojového učení umožňující identifikaci příznaků rezistence a virulence bakterií přímo ze surových signálů bez nutnosti dekódování DNA sekvence. Výhodou tohoto přístupu je, že k identifikaci příznaků není zapotřebí kompletní genetická informace bakterií, stačí částečná informace dostupná již během prvních hodin sekvenačního běhu. K identifikaci potencionálních epidemiologických rizik tak může dojít ještě před skončením sekvenace. Práce bude primárně řešena na Ústavu biomedicínského inženýrství, přičemž se očekává spolupráce s Centrem molekulární biologie a genetiky, FN Brno a s Mendelovou univerzitou v Brně v rámci řešení probíhajících grantových projektů GAČR a AZV. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Vítková Helena, Ing., Ph.D.

3. Integrativní metody pro interpretaci genetických variant s využitím multiomických dat

   Technologie vysokokapacitního sekvenování zásadně proměnily diagnostiku geneticky podmíněných onemocnění. Zatímco sekvenování celého exomu (WES) umožňuje komplexní detekci variant, jeho rutinní klinické využití je stále omezeno obtížemi v interpretaci dat, zejména u variant nejistého významu (VUS). Současně transkriptomické profilování pomocí RNA sekvenování (RNA-Seq) poskytuje funkční důkazy, které mohou významně zlepšit prioritizaci variant a posouzení jejich patogenity. Přesto dosud chybí robustní výpočetní rámce pro systematickou integraci genomických a transkriptomických dat.

   Tento doktorský projekt si klade za cíl vyvinout pokročilé bioinformatické a na strojovém učení založené metody pro integrační analýzu genomických a transkriptomických dat, které zlepší interpretaci genetických variant a podpoří personalizovanou medicínu. Výzkum se zaměří na metodický vývoj umožňující plynulý přechod od cíleného sekvenování genových panelů k WES a současně na využití bulk RNA-Seq dat pro hodnocení funkčních důsledků genetických variant. Důraz bude kladen na návrh algoritmů, in silico modelování, anotaci variant a integraci multiomických dat v klinicky relevantních kohortách.

   Náplň práce:

   • Vývoj bioinformatických algoritmů pro integrovanou analýzu sekvenačních dat.
   • Návrh výpočetních metod pro interpretaci a prioritizaci variant nejistého významu s využitím transkriptomiky.
   • Integrace genomických a RNA-Seq dat včetně pokročilé anotace.
   • Aplikace metod strojového učení pro klasifikaci variant.
   • Prezentování vědeckých výsledků v mezinárodních recenzovaných časopisech a na konferencích.

   Projekt bude realizován v úzké spolupráci s CIIRC ČVUT, 1. lékařskou fakultou Univerzity Karlovy a Fakultní nemocnicí Ostrava, což zajistí přístup k reálným sekvenačním datům i ke klinicky relevantním výzkumným otázkám.

   Školitel: Provazník Valentýna, prof. Ing., Ph.D.

4. Kvantitativní a automatizovaná analýza medicínských obrazových dat z moderních CT systémů

   Počítačová tomografie (CT) patří mezi nejrozšířenější zobrazovací metody používané pro diagnostiku široké škály onemocnění a patologických stavů. Nedávný pokrok v technologii CT vedl k zavedení moderních skenerů do klinické praxe, které umožňují víceenergetické rentgenové zobrazování prostřednictvím vícevrstvých detektorových architektur a v některých případech i detekci na úrovni jednotlivých fotonů. Tyto systémy umožňují generování různých typů parametrických obrazů, včetně virtuálních monoenergetických obrazů a map materiálové dekompozice. Takové možnosti výrazně zvyšují diagnostickou hodnotu CT zobrazování a zároveň umožňují významné snížení radiační dávky, což je pro lékařskou komunitu zásadní.

   Tato dizertační práce se zaměří na vývoj pokročilých metod zpracování a analýzy obrazu pro multiparametrická CT data získaná pomocí vícevrstvých detektorových systémů, se zvláštním důrazem na techniky strojového učení a hlubokého učení. Student bude navrhovat, implementovat a důkladně validovat algoritmy pro klíčové úlohy, jako jsou předzpracování obrazu, segmentace, detekce, klasifikace a predikce klinického výsledku, přičemž bude explicitně zohledňovat specifické vlastnosti a výzvy spojené s multiparametrickými CT obrazy.

   Cílem projektu je vyvinout komplexní systém počítačem podporované diagnostiky, který zlepší diagnostickou přesnost, robustnost a reprodukovatelnost, urychlí interpretaci obrazových dat a sníží mezi- i vnitroexpertní variabilitu, stejně jako rutinní pracovní zátěž v klinické praxi.

   Výzkum bude probíhat na Ústavu biomedicínského inženýrství v úzké spolupráci s externími partnery. Mezi ně patří národní klinické instituce (FN Brno, VFN Praha, FNUSA/ICRC Brno) a mezinárodní průmyslové a výzkumné organizace (Philips Healthcare, Nizozemsko; DKFZ Heidelberg, Německo). Tyto spolupráce podpoří klinickou validaci vyvíjených metod a umožní průběžnou interakci s lékařskými odborníky.

   Školitel: Chmelík Jiří, Ing., Ph.D.

5. Modelování mikrobiálních drah s využitím multi-omických dat

   Modelování různých signálních drah se stalo nedílnou součástí holistického přístupu používaného k pochopení rozmanitých mikroorganizmů, zejména po vzniku výzkumných přístupů umožňujících integraci multi-omických dat.

   Tento PhD projekt se zaměřuje na rozšíření našich znalostí o tom, jak lze konkrétní omické technologie, např. sekvenování genomu, sekvenování transkriptomů, HPLC, hmotnostní spektrometrie atd., integrovat do statických a dynamických modelů popisujících chování různých organismů a jejich interakce s prostředím.

   Nabízí zejména příležitosti k prozkoumání interakcí antimikrobiálních látek, např. houbových pigmentů, s mikroby způsobujícími degradaci potravin, např. bakteriemi rodu Clostridium. Projekt bude realizován na Ústavu biomedicínského inženýrství s předpokládanou spoluprací s národními (Ústavem biotechnologie, VŠCHT Praha) a mezinárodními partnery z akademické sféry (LMU Mnichov, Německo; HZAU, Čína) a soukromého sektoru (VTT, Finsko).

   Váš úkol:

   • Vyvinout softwarové řešení pro odvozování statiských a dynamických modelů popisujících mikrobiální interakce.
   • Nastavit pravidla pro integraci dat z různých omických technologií.
   • Publikovat výsledky ve vědeckých časopisech a na mezinárodních konferencích.

   Požadavky:

   • Magisterský titul v relevantním oboru, např. systémová biologie, bioinformatika, mikrobiologie.
   • Silné programátorské dovednosti, nejlépe Python nebo R.
   • Znalost různých omických technologií.
   • Dobré komunikační dovednosti v angličtině.
   • Zájem o moderní biotechnologie a bioinformatiku.

   Nabízíme:

   • Spolupráci v aktivním a interdisciplinárním týmu - Skupina bioinformatiky a systémové biologie (BioSys_BUT).
   • Projektem (Grantová agentura České republiky) spolufinancovanou pozici (finanční podpora nad rámec státního stipendia).
   • Možnosti profesního rozvoje, včetně účasti na mezinárodních konferencích, workshopech a specializovaných školeních.

   Školitel: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

6. Moderní metody zpracování obrazu v aplikacích magnetické rezonance srdce

   Nukleární magnetická rezonance představuje jeden z nejmodernějších zobrazovacích systémů v lékařství. Rozvoj těchto metod a lepší dostupnost těchto systémů přináší další oblasti, ve kterých lze tyto metody pro diagnostiku použít. To sebou nese mnohem větší objemy dat získaných touto modalitou a z toho vyplývající potřebu nových metod, které umožní zpracování těchto dat a zároveň přinesou pokročilejší a přesnější diagnostiku. Jednou z těchto oblastí je kardiologického vyšetřování pomocí magnetické rezonance, což je téma této dizertační práce. Vůbec prvním krokem je správná orientace srdce tedy nalezení radiologických rovin, které jsou důležité pro správné nasnímání srdce pomocí nukleární magnetické rezonance. Zde se ukazuje, že využití metod založených na strojovém učení (deep learning) by mohlo umožnit automatickou detekci z přehledových dat a tím dokážou, jak urychlit průběh vyšetření, tak rovněž to snímání zpřesnit. Dalším navazujícím krokem je návrh vhodných metod pro podporu diagnostiky srdečních onemocnění. Jsou to jak segmentační metody, které mohou vést k podrobnější analýze stavu srdce (srdeční objemy, tloušťka myokardu a další), tak další pokročilé metody založené na hlubokém učení pro podporu diagnostiky (detekce změn v tkání, lézí, anatomických odlišností apod.). Předpokládá se však spolupráce s externími partnery – národními klinickými pracovišti (FN Brno, VFN Praha, FNUSA/ICRC Brno) a zahraničními institucemi (IRST IRCCS Meldola Itálie, Philips Healthcare Nizozemí, DKFZ Heidelberg Německo), umožňující klinické vyhodnocení výsledků a jejich diskusi s odbornými lékaři. V rámci studia absolvují doktorandi půlroční stáže na atraktivních partnerských univerzitách v zahraničí. UBMI zajišťuje doktorandům stipendium a/nebo částečný úvazek nad rámec státního stipendia při zapojení do grantového projektu nebo zapojení do výuky.

   Školitel: Harabiš Vratislav, Ing., Ph.D.

7. Návrh inhibitorů interakce RAGE/DIAPH1 založený na struktuře: Zaměření na novou intracelulární signální osu v neurodegeneraci

   Receptor pro koncové produkty pokročilé glykace (RAGE) hraje klíčovou roli v mediaci neurozánětu spojeného s Alzheimerovou chorobou a neurodegenerací, a to jak prostřednictvím extracelulárních interakcí (vazba AGE), tak intracelulárních signálních drah. Nedávné poznatky naznačují, že cytoplazmatický konec RAGE přímo interaguje s diaphanózním forminem-1 (DIAPH1), čímž spouští klíčovou signální kaskádu, která vede k přeskupení cytoskeletu, aktivaci NF-κB a produkci reaktivních forem kyslíku (ROS). Zatímco tradiční antagonisté RAGE, jako je Azeliragon, se zaměřují na inhibici extracelulárních interakcí AGE, jejich klinický úspěch je omezený. Naproti tomu intracelulární osa RAGE-DIAPH1 představuje nevyužitou terapeutickou příležitost. Tento projekt využívá techniky výpočetního návrhu léčiv založené na struktuře, včetně simulací molekulární dynamiky, výpočtů volné vazebné energie MM-PBSA/MM-GBSA a modelování QSAR, k promyšlenému vývoji nových antagonistů DIAPH1-RAGE. Slibné hlavní sloučeniny budou validovány pomocí buněčných testů (měření signalizace ROS a MAPK), po nichž bude následovat in vivo hodnocení na modelech Alzheimerovy choroby indukované STZ. Tento inovativní přístup se zaměřuje na dobře validovanou, ale dosud nedostatečně prozkoumanou dráhu, která má významný terapeutický potenciál pro léčbu neurodegenerativních onemocnění.

   Váš úkol:

   • Provádět originální výzkum vedoucí k disertační nebo diplomové práci.
   • Stát se nezávislým výzkumníkem s pokročilými dovednostmi ve výzkumných technikách a projektovém řízení.
   • Zapojení do akademické obce, prezentace na konferencích a publikování.
   • Prohloubit znalosti a dovednosti v oblasti vedení, mentoringu a výuky.
   • Budovat profesionální profil prostřednictvím networkingu a získávání dovedností pro kariérní ambice.

   Požadavky:

   • Magisterský titul v relevantním oboru, např. bioinformatika, chemoinformatika.
   • Znalost chemicko-informatických nástrojů, jako je molekulární dokování, simulace, QSAR a farmakofory.
   • Prokázat silné komunikační dovednosti pro publikování výzkumných výsledků a týmovou práci.

   Nabízíme:

   • Molekulární operační prostředí (MOE), Schrödinger Suite (Glide, Maestro, Desmond) pro objevování léčiv.
   • Spolupráci v aktivním a interdisciplinárním týmu - Skupina bioinformatiky a systémové biologie (BioSys_BUT).
   • Možnosti profesního rozvoje, včetně účasti na mezinárodních konferencích, workshopech a specializovaných školeních.

   Školitel: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

8. Nové výpočetní přístupy v získávání bakteriálních genomů z metagenomů

   Nedávné pokroky v sekvenačních technologiích zpřístupnily rutinní sekvenování metagenomických vzorků z různých prostředí, což výrazně rozšiřuje naše možnosti identifikace a analýzy bakteriálních druhů v těchto systémech. V minulosti musely být všechny nově popsané bakterie izolovány a jejich kultura zpřístupněna veřejnosti, což představovalo značný problém, jelikož mnoho mikrobiálních druhů je současnými technikami nekultivovatelných. Tento požadavek však změnila iniciativa SeqCode, která zavedla nomenklaturní kód umožňující popis prokaryot přímo ze sekvenčních dat, čímž výrazně rozšířila možnosti jejich klasifikace a studia. K potvrzení jejich existence se proto využívají výpočetní metody, jako je bakteriální nábor, který umožňuje detekci konkrétních bakterií v metagenomických databázích. Nicméně dosud neexistuje standardizovaná metodika pro tuto techniku a současné přístupy, často využívající BLAST, mohou vést k falešně pozitivním výsledkům kvůli podobným genetickým segmentům sdíleným mezi různými druhy. Cílem výzkumu je proto najít co nejpřesnější metodu kvantifikace. Použitá metodika bude zahrnovat zpracování krátkých NGS i dlouhých TGS sekvenačních čtení tak, aby byly pokryty všechny aktuálně používané sekvenační technologie. Navržená metoda by mohla přispět k efektivnější detekci nových mikroorganismů a lepšímu pochopení jejich role v metagenomech jak klinických, tak environmentálních vzorků. Projekt bude primárně řešen na Ústavu biomedicínského inženýrství, přičemž se očekává spolupráce s Centrem molekulární biologie a genetiky, FN Brno, s Mendelovou univerzitou v Brně a Farmaceutickou fakultou Masarykovy univerzity. Doktorandi absolvují v rámci studia šestiměsíční stáže na prestižních partnerských univerzitách v zahraničí. ÚBMI poskytuje doktorandům stipendium a/nebo částečný pracovní úvazek nad rámec státního stipendia, pokud se zapojí do grantového projektu nebo do výuky.

   Váš úkol:

   • Vyvíjet pokročilé výpočetní metody pro „recruitment“ bakteriálních genomů.
   • Prezentovat výsledky výzkumu na mezinárodních konferencích a publikovat ve vědeckých časopisech.
   • Psát a podávat žádosti o juniorské výzkumné granty (např. PhD Talent, IGA apod.).

   Požadavky:

   • Znalost programování (např. Python, R); výhodou je zkušenost s prostředím Linux a skriptováním v Bash.
   • Základní zkušenosti s bioinformatickými nástroji a softwarovými aplikacemi.
   • Silné analytické myšlení a schopnost pracovat samostatně i v výzkumném týmu.
   • Znalost angličtiny umožňující efektivní komunikaci, psaní i prezentování.

   Nabízíme:

   • Účast na projektech GAČR a AZV, které řeší aktuální a relevantní vědecké výzvy.
   • Možnost stát se součástí progresivního a rostoucího výzkumného týmu (BioSys_BUT).
   • Příležitost prezentovat výsledky výzkumu na prestižních mezinárodních konferencích.
   • Flexibilní pracovní dobu, možnost home office a týmové akce.

   Školitel: Jakubíčková Markéta, Ing., Ph.D.

9. Objektivní hodnocení zrakových a neurologických drah pomocí chromatické pupilometrie

   Pupilometrie se se postupně stává cenným neinvazivním nástrojem pro hodnocení vizuálních a neurologických funkcí. Zejména chromatická pupilometrie, která využívá různé vlnové délky světla ke stimulaci specifických retinálních a nervových drah, má významný potenciál v oftalmologii a neurologii.

   Toto téma je zaměřeno na vývoj a aplikaci chromatického pupilografu, který umožní přesné hodnocení reakce zornice při kontrolovaných chromatických podnětech. Hlavním cílem projektu je vývoj chromatického pupilografu určeného pro klinické i výzkumné aplikace a jeho použití ke sběru dat, přičemž se budou získávat údaje o zornicových reakcích jak u zdravých jedinců, tak u pacientů. Projekt rovněž zahrnuje návrh měřících protokolů, analýzu obrazů a signálů, identifikaci biomarkerů a komunikaci s oftalmology a dalšími specialisty. Projekt bude realizován na UBMI ve spolupráci s CEITEC MU a Fakultní nemocnicí u sv. Anny v Brně.

   Požadujeme magisterský titul v relevantním oboru, například informatice nebo biomedicínském inženýrství. Dále očekáváme programátorské dovednosti, ideálně v jazycích Python, MATLAB nebo C++, a znalost technik zpracování obrazu. Výhodou jsou zkušenosti se základní elektronikou nebo se systémy strojového vidění. Uchazeč by měl mít dobré komunikační schopnosti v angličtině a zájem o oftalmologický výzkum.

   Nabízíme práci v aktivním a interdisciplinárním týmu s možností spolupráce s řadou špičkových odborníků. Poskytujeme přátelské a podpůrné výzkumné prostředí a umožňujeme profesní rozvoj, včetně účasti na mezinárodních konferencích, workshopech a specializovaných školeních.

   Školitel: Kolář Radim, doc. Ing., Ph.D.

10. Obrazová analýza retinálních cév a fotoreceptorů

    V posledním desetiletí znamenal rychlý pokrok ve zobrazování sítnice – zejména prostřednictvím adaptivní optiky (AO) – zásadní posun v možnostech dosahovat rozlišení až na úroveň jednotlivých buněk. Tato technologická revoluce otevírá cestu k in vivo studiu dosud neprobádaných mikroskopických struktur sítnice, ale zároveň přináší potřebu zcela nových metod zpracování těchto dat. Toto doktorské téma se zaměřuje na detailní analýzu vaskularity sítnice a fotoreceptorové vrstvy s využitím moderních algoritmů, včetně pokročilé segmentace a detekce patologických změn, multimodální registrace obrazů z různých zdrojů a automatizovaného hodnocení kvality obrazu a potlačení artefaktů. V projektu se předpokládá využití hlubokého učení pro přesnou segmentaci a klasifikaci struktur, rozvoj explainable AI pro lepší interpretaci výsledků v klinické praxi, návrh metodologie pro longitudinální sledování mikrostruktur sítnice pro predikci progrese onemocnění a aplikace multimodálních obrazových dat v personalizované medicíně. Projekt nabízí prostor pro zapojení do aktuálních výzkumných směrů, které jsou řešeny ve spolupráci s Univerzity of Leipzig; konkrétně sledování vlivu těhotenství na cévní systém oka, hodnocení účinků nových farmakologických terapií na mikrostrukturu sítnice, integrace dat z vícerozměrných analýz (kombinace obrazových znaků s klinickými a funkčními parametry). Požadujeme magisterský titul v relevantním oboru, jako je informatika nebo biomedicínské inženýrství a programovací dovednosti, nejlépe v Pythonu, MATLABu nebo C++. Uchazeč by měl mít zkušenosti s metodami zpracování obrazu a algoritmy strojového učení, dobré komunikační schopnosti v angličtině a zájem o výzkum v oftalmologii. Nabízíme práci v aktivním a interdisciplinárním týmu s možností spolupráce s řadou odborníků. Poskytujeme přátelské a podpůrné výzkumné prostředí a umožňujeme profesní rozvoj, včetně účasti na mezinárodních konferencích, workshopech a specializovaných školeních.

    Školitel: Kolář Radim, doc. Ing., Ph.D.

11. Pokročilé zpracování obrazových dat v pneumologii

    Tématem dizertační práce je komplexní analýza obrazových dat v rámci experimentální metody v pneumologii. Konkrétně se jedná o data z experimentálního videoendskopu, který je navržen pro snímání parenchymu plicní tkáně. Tato metoda je aktuálně vyvíjena a může přinést nové možnosti v diagnostice a screeningu plicních onemconění. V rámci řešení tématu proběhne komplexní zpracování dat od předzpracování, obrazové analýzy až ke klasifikaci obrazu se zaměřením na detekci patologické tkáně. Obrazová data z klasických zobrazovacích technik (plicní RTG, CT vyšetření a další) budou také využita pro zpracování.

    Řešení tématu bude součástí projektu pro vývoj výše popsaného zařízení ve spolupráci s Fakultou elektrotechniky a informatiky VŠB-TUO a společností VAN-TEC medical, s.r.o.

    Školitel: Mézl Martin, Ing., Ph.D.

12. Spektrální video-oftalmoskopie pro hodnocení krevní cirkulace a okysličení sítnice

    Za poslední desetiletí se zobrazování sítnice výrazně posunulo od anatomie k funkčním metrikám, jako je hodnocení průtoku a rychlosti toku krve či okysličení tkáně. Toto téma cílí na vývoj oftalmologického přístroje a metod zpracování obrazu pro hodnocení okysličení sítnice a krevního oběhu. V posledních třech letech byl navržen video-oftalmoskop, který snímá videosekvence sítnice při osvětlení světlem o specifických vlnových délkách a současně zaznamenává biosignály (EKG, PPG, respirační). Hlavním cílem zde bude vytvořit metodiku pro odhad okysličení a najít potenciální biomarkery pro diagnostiku onemocnění sítnice i systémových chorob. Řešení bude probíhat především na UBMI ve spolupraci se zahraničními partnery (University of Minnesota, USA; Lappeenranta University of Technology, Finsko).

    Náplní práce bude analýza video-sekvencí sítnice se zaměřením na tvorbu parametrických map (pulzace cév, odhad saturace kyslíkem) a opto-mechanické úpravy video-oftalmoskopu pro spektrální snímání sítnice. Očekává se magisterské vzdělání v relevantním oboru (např. informatika či biomedicínské inženýrství), programovací dovednosti (ideálně Python, MATLAB nebo C++), znalost metod zpracování obrazu a základů strojového učení, zájem o praktické experimenty v oblasti optiky a elektroniky, dobrá angličtina a motivace pro oftalmologický výzkum. Nabízíme spolupráci v aktivním interdisciplinárním týmu, přátelské a podporující výzkumné prostředí a profesní rozvoj prostřednictvím účasti na mezinárodních konferencích a workshopech i zapojení do mentoringu studentů a výuky.

    Školitel: Kolář Radim, doc. Ing., Ph.D.

13. Stanovení rizika náhlé srdeční smrti

    Implantabilní kardioverter-defibrilátor (ICD) je nejčastěji používanou terapeutickou strategií pro prevenci náhlé srdeční smrti (SCD). Problémem však je, že v současné době neexistuje spolehlivá metoda pro přesné určení pacientů s rizikem náhlé srdeční smrti. Současné postupy jsou převážně založeny na hodnocení ejekční frakce levé komory a funkční třídy NYHA. Nicméně mnoho pacientů vybraných podle těchto kritérií nemá z ICD žádný prospěch a jsou vystaveni rizikům, včetně komplikací při implantaci ICD a potenciálně zbytečných výbojů. Předchozí studie navrhly širokou škálu prediktorů rizika náhlé srdeční smrti, jako jsou pozdní potenciály, variabilita srdeční frekvence, periodická dynamika repolarizace, citlivost baroreflexu a syndrom dlouhého QT intervalu. Přestože první výzkumy přinesly slibné výsledky, žádný z těchto prediktorů nebyl široce přijat v klinické praxi. Ultra-vysokofrekvenční EKG (UHF-ECG) je inovativní technologie, která analyzuje frekvenční pásma v rozsahu 150 až 1000 Hz. UHF-ECG umožňuje sledovat časové rozdíly v depolarizaci různých segmentů srdce. Letos byla představena nová metoda nazvaná broad-band ECG (BBECG), která kombinuje informace z nízkofrekvenčních i vysokofrekvenčních pásem. Tento přístup umožňuje lepší sledování srdečních segmentů vzdálených od povrchu hrudníku. Obě metody v současné době spoléhají na průměrování frekvenčních pásem, což znamená, že potenciálně cenné informace v jednotlivých frekvenčních pásmech zůstávají nevyužité. Tento výzkum se zaměří na identifikaci nových prediktorů rizika náhlé srdeční smrti pomocí technik, jako jsou UHF-ECG a BBECG. Nejvýznamnější prediktory budou integrovány do klasifikačního modelu založeného na umělé inteligenci. Data jsou již k dispozici od 265 pacientů s ICD, kteří jsou dlouhodobě sledováni. Mezi nimi ICD úspěšně zabránilo život ohrožujícím epizodám u 78 pacientů. Kromě toho budou pro tento výzkum využity také veřejné databáze. Tato tématika je součástí mezinárodního projektu, který je aktuálně hodnocen pro financování v rámci Marie Skłodowska-Curie Actions Doctoral Networks. Výzkum bude prováděn v úzké spolupráci s partnery tohoto projektu, včetně výzkumných a komerčních institucí z devíti evropských zemí. Výsledky tohoto výzkumu mají potenciál významně zlepšit stratifikaci pacientů pro implantaci ICD, minimalizovat zbytečné zákroky a zlepšit výsledky péče o pacienty.

    Školitel: Smíšek Radovan, Ing., Ph.D.

14. Výpočetní analýza bioremediační kapacity v mikrobiálních společenstvech

    Díky své rozmanitosti představují nemodelové bakterie nevyčerpatelný zdroj pro mikrobiální biotechnologii. Zatímco nástroje, včetně výpočetních, pro studium čistých bakteriálních kultur jsou vyvinuty alespoň do určité míry, jejich protějšky pro smíšené kultury jsou nedostatečně rozvinuté nebo zcela chybí.

    Tento PhD projekt se zaměřuje na výpočetní metody pro komplexní analýzu mikrobiálních konsorcií s cílem odhalit jejich funkční kapacitu pro průmyslovou biotechnologii, bioremediaci a produkci chemikálií s přidanou hodnotou, především bioplastů.

    Nabízí také příležitosti k vytvoření komplexního výpočetního postupu pro analýzu rozmanitosti vybrané smíšené bakteriální kultury, k vytvoření metagenomu této komunity a k porovnání jejího pozorovaného chování prostřednictvím analýz dalších omických dat odhalujících probíhající biologické a metabolické procesy.

    Projekt bude realizován na Ústavu biomedicínského inženýrství s předpokládanou spoluprací s národními (Fakulta chemická VUT; Masarykova univerzita) a mezinárodními partnery (HES-SO Valais Wallis, Švýcarsko; LMU Mnichov, Německo).

    Váš úkol:

    • Vyvinout výpočetní nástroj pro těžení a integraci informace z různých omických technik.
    • Vyvinout unikátní softwarové řešení pro krátká NGS i dlouhá TGS čtení pro pokrytí všech v současnosti používaných sekvenačních technik.
    • Publikovat výsledky ve vědeckých časopisech a na mezinárodních konferencích.

    Požadavky:

    • Magisterský titul v relevantním oboru, např. mikrobiologie, bioinformatika.
    • Silné programátorské dovednosti, nejlépe Python nebo R.
    • Znalost sekvenačních technik.
    • Dobré komunikační dovednosti v angličtině.
    • Zájem o moderní biotechnologie a bioinformatiku.

    Nabízíme:

    • Spolupráci v aktivním a interdisciplinárním týmu - Skupina bioinformatiky a systémové biologie (BioSys_BUT).
    • Projektem (Grantová agentura České republiky) spolufinancovanou pozici (finanční podpora nad rámec státního stipendia).
    • Možnosti profesního rozvoje, včetně účasti na mezinárodních konferencích, workshopech a specializovaných školeních.

    Školitel: Sedlář Karel, doc. Mgr. Ing., Ph.D.

15. Vysokofrekvenční elektrická stimulace pro neinvazivní neuromodulaci centrálního a periferního nervového systému

    Tento PhD projekt se zaměřuje na vývoj a mechanistické porozumění vysokofrekvenčním (>1 kHz) elektrickým stimulačním průběhům pro neinvazivní neuromodulaci centrálního a periferního nervového systému. Na základě našich nedávných publikací (DOI: 10.1038/s41467-025-64059-w; DOI: 10.1002/mds.30134) projekt zkoumá, jak stimulace v kilohertzovém rozsahu — jak amplitudově modulované, tak nemodulované nosné signály — moduluje neuronální aktivitu způsoby, které se zásadně liší od konvenčních nízkofrekvenčních sinusových nebo pulzních stimulačních paradigmat.

    Téma doktorského projektu může zahrnovat více úrovní výzkumu, od biofyzikálních mechanismů v nervové tkáni až po translační studie u lidí, v závislosti na vzájemné dohodě. Experimentální přístupy zahrnují výpočetní modelování, modely bezobratlých, studie na zdravých dobrovolnících i ve vybraných klinických populacích. Projekt je vysoce interdisciplinární a zahrnuje úzkou spolupráci s kliniky a místními nemocnicemi (např. FNUSA)

    Školitel: Glowacki Eric Daniel, prof., Ph.D.