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
Orliac EJ, Trejo Banos D, Ojavee SE, Läll K, Mägi R, Visscher PM, Robinson MR. 2022. Improving GWAS discovery and genomic prediction accuracy in biobank data. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 119(31), e2121279119. View
McCartney DL, Hillary RF, Conole ELS, Banos DT, Gadd DA, Walker RM, Nangle C, Flaig R, Campbell A, Murray AD, Maniega SM, Valdés-Hernández MDC, Harris MA, Bastin ME, Wardlaw JM, Harris SE, Porteous DJ, Tucker-Drob EM, McIntosh AM, Evans KL, Deary IJ, Cox SR, Robinson MR, Marioni RE. 2022. Blood-based epigenome-wide analyses of cognitive abilities. Genome Biology. 23(1), 26. View
Patxot M, Trejo Banos D, Kousathanas A, Orliac EJ, Ojavee SE, Moser G, Sidorenko J, Kutalik Z, Magi R, Visscher PM, Ronnegard L, Robinson MR. 2021. Probabilistic inference of the genetic architecture underlying functional enrichment of complex traits. Nature Communications. 12(1), 6972. View
Robinson MR, Patxot M, Stojanov M, Blum S, Baud D. 2021. Postpartum hemorrhage risk is driven by changes in blood composition through pregnancy. Scientific Reports. 11, 19238. View
Ojavee SE, Kousathanas A, Trejo Banos D, Orliac EJ, Patxot M, Lall K, Magi R, Fischer K, Kutalik Z, Robinson MR. 2021. Genomic architecture and prediction of censored time-to-event phenotypes with a Bayesian genome-wide analysis. Nature Communications. 12(1), 2337. View
ReX-Link: Matthew Robinson
Karriere
since 2020 Assistant Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2017 – 2020 Assistant Professor, University of Lausanne, Switzerland
2013 – 2017 Postdoc, University of Queensland, Australia
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
