2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2007

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

Forskningssystemet

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Banebrytende forskning

Portefølje Samisk ikon

Samisk samfunn og kultur

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Demokrati og global utvikling

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Velferd og utdanning

Portefølje Helse ikon

Helse

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Klima og miljø

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Mat og bioressurser

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energi og transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Muliggjørende teknologier

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovasjon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Klima, miljø og energi

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

Samfunnstryggleik og beredskap

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

Velferdstjenester

Forsidebilde

Marin ikon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Hav og kyst

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Mogleggjerande industrielle teknologiar

Tillit og fellesskap

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

Høg kvalitet og tilgjengeleg

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

Sterkare konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Helse

Et innovativt næringsliv ikon

Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Statistikk

Prosjektbanken presenterer statistikk og informasjon om prosjekter med finansiering fra Forskningsrådet fra 2004. Statistikken er fordelt på blant annet tema, år, geografi og organisasjon. Prosjektbanken gir også detaljert informasjon om de enkelte prosjektene.

...eller se sammendrag og annen informasjon om prosjektene i utvalget ditt

Alle porteføljestyrer

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

Hvordan tildelingene fordeler seg på institusjoner, fylker, fagområder o.l....

Her er noen eksempler på søk du kan gjøre i Prosjektbanken

Alle langtidsplanmål

Veiledning: Hvordan bruke Prosjektbanken.no

Om Fritekstsøk

Ingen populærvitenskapelig framstilling tilgjengelig


Prosjektet med prosjektnummer {{project number}} ble ikke funnet

Teknisk beskrivelse

Oisann, her gikk noe galt. Kan du prøve å laste siden på nytt?  Dersom feilen vedvarer, vennligst kontakt oss.         

Se statistikk relatert til dette langtidsplanmålet

Se prosjekter relatert til dette langtidsplanmålet

knyttet til dette LTP-målet har blitt tildelt penger

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til dette LTP-målet

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til denne porteføljen

knyttet til denne porteføljen har blitt tildelt penger

Om Prosjektbanken

Kunnskapsdepartement

Diverse

Helse- og omsorgsdep

Kultur- og likestill

Nærings- og fiskerid

Klima- og miljødepar

Landbruks- og matdep

Medisin og helsefag

Matematikk og naturvitenskap

Trøndelag - Trööndelage

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Innovasjon i stat og kommune

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Forskningsinfrastruktur

LTP3 Rettede internasjonaliseringstiltak

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Bioøkonomi og forvaltning

LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier

LTP3 IKT og digital transformasjon

LTP3 Nano-, bioteknologi og teknologikonvergens

LTP3 Tillit og fellesskap

LTP3 Velferdstjenester

LTP3 Kultur, sivilsamfunn og medienes rolle

LTP3 Utenforskap, inkludering, kulturmøter og migrasjon

LTP3 Samfunnssikkerhet og beredskap

LTP3 Global utvikling, ulikhet, og demokratibygging

LTP3 Samfunnsikkerhet, sårbarhet og konflikt

UoH-sektor

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Muliggjørende teknologier

Portefølje Helse

Portefølje Innovasjon

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Demokrati og global utvikling

Portefølje Mat og bioressurser

Portefølje Velferd og utdanning

Programmer

Infrastruktur og institusjonelle tiltak

Danmark

Island

Forskerprosjekt

Forskningsinfrastruktur

Annen støtte (t.o.m. 2019)

Kompetanse- og samarbeidsprosjekt

Politikk- og forvaltningsområder

Internasjonalisering

Digitalisering og bruk av IKT

Bransjer og næringer

Bioteknologi

IKT forskningsområde

FNs Bærekraftsmål

Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor

Grunnforskning

Anvendt forskning

Global helse

Responsible Research & Innovation

Utviklingsarbeid

Etiske, juridiske og samfunnsmessige aspekter

Velferd

Covid19

Bioøkonomi

Kultur

Nanoteknologi/avanserte materialer

Arbeid

Landbruk

Utdanning

Antimikrobiell resistens

Forskning og innovasjon

Klimarelevant forskning

Samfunnssikkerhet

Controlling the flow of attention: Transition dynamics of attention and distraction across external and internal domains

We often choose to distract our minds, either externally (e.g., looking at our phone) or internally (e.g., thinking about weekend plans). It is currently not clear how, when, or why we (choose to) become distracted, nor do we have a mechanistic understanding of flow states, in which there is minimal distraction. This is a pressing issue, as distraction is omnipresent in our society, obstructing our capacity to focus both on personal goals and the many challenges humanity faces. To advance our understanding on how distraction occurs, we must overcome the current practice in which different attentional states are studied in isolation. I propose to capture the different research fields on attention in a single space defined by the dimensions “direction” (external vs. internal) and “locus” (on-task vs. distracted), distinguishing four attentional states (i.e., On-Task-External, On-Task-Internal, External Distraction, and Mind Wandering). The objective of the MIND-FLOW project is to map the dynamical transitions between these states and to causally influence the amount of time people spend in each of them. I will use behavioral measures, eye-tracking, and pupillometry to capture these states and quantify the dwelling times and a transition matrix through computational modeling. Inspired by recent empirical work on attention switching and neurobiological models of mind wandering, I hypothesize (i) the existence of an Off-Focus state through which these dynamical transitions occur, (ii) that internal bias and goal value determine which areas are visited most, and (iii) that contextual manipulations can alter the relative times spent in each area. I will test these predictions by a model-comparison approach and within-subject experimental manipulations of context volatility and task difficulty. Bridging these different fields of attentional research will increase cross-talk between them and provide building blocks for interventions targeting healthy attentional engagement.

When a liquid droplet is placed on a solid surface with a temperature significantly higher than the boiling point of the liquid, the droplet hovers above the surface on a thin layer of its own vapor, a phenomenon known as the Leidenfrost effect. While this effect is highly undesirable in certain cooling applications due to the reduced energy transfer between the solid and evaporating liquid caused by the poor heat conductivity of the vapor, it can be of significant interest in various processes where avoiding contact with the surface is advantageous.  The LeidenForce project aims to comprehensively study the Leidenfrost effect and propose novel applications, either to mitigate its adverse effects or leverage its advantages. LeidenForce intends to (i) shift the fundamental understanding of the transition to the Leidenfrost state, (ii) optimize the heat transfer between the droplet and the substrate, (iii) utilize the isolated droplet to manipulate small amounts of liquid in unconventional scenarios (e.g., on a liquid surface, within a channel), and (iv) harness the vapor film to capture or confine particles using an external electrical field.  The practical implications will be leveraged by non-academic institutions involved in aviation (such as AIRBUS), metallurgy (CRM), cryogenics (Air Liquide), and space exploration (Centre Spatial de Liège). In aviation, managing cryogenic fuel is a crucial step toward achieving zero-emission flights. In metallurgy, innovative cooling methods will be developed based on mitigating the Leidenfrost effect. Air Liquide will address cooling issues by introducing particles into the evaporating liquid to modify the Leidenfrost effect. Lastly, at the Centre Spatial de Liège, Leidenfrost droplets will be utilised to delicately clean surfaces by trapping particles within these contactless droplets.

Advanced Leidenfrost Effect

Developing climate-resilient and eco-sustainable railway earthwork by mitigating geohazards while balancing biodiversity

The resilient and sustainable development of railway networks is fundamental for economic and social progress, especially under the current climate. To achieve this, we must embrace new innovative solutions while replicating best practices that benefit nature. Alongside increasing the infrastructure resilience and safety, we need transformative changes in railway earthwork asset development that go beyond prioritising decarbonisation and digitalisation and seek to restore nature, safeguard biodiversity and produce positive outcomes for human societies. Leveraging cutting-edge technologies like AI, earth observation, statistical analysis, advanced numerical modelling, laboratory tests and sensor technologies, RESOLVE seeks to integrate conventional engineering practices with life sciences, empowered by data science. Furthermore, RESOLVE will pioneer synergistic solutions that tackle climate change adaptation in railway earthwork assets while creating opportunities for nature restoration. This attempt involves developing nature-based solutions (NBS) and environmentally friendly construction materials, with the additional aim of fostering biodiversity restoration beyond ground reinforcement. Highly skilled researchers and practitioners, capable of dealing with such problems are scarce and in high demand by academia and industry. Thus, formed with 11 world leading research organisations and 3 companies across Europe and internationally with expertise and facilities in these areas, RESOLVE aims to ensure comprehensive, robust and implementable solutions are obtained for railway network climate resilience built and eco-sustainable development. The network is carefully designed to enables research and innovative staff exchange across all aspects. RESOLVE secondees will enjoy a highly integrated, interdisciplinary and intersectoral staff exchange, sharing know-how and skills development environment through the planned secondments, networkwide events and local trainings.

Complex lipid membranes for science and technology

“CLIMB-Complex lipid membranes for science and technology” is a doctoral network of leading European lipid-research laboratories with highly complementary research expertise and training capabilities, which will allow participating PhD students to develop a wide range of research and transferable skills attractive to employers in both academic and industrial sectors. The research themes focus on the hypothesis that comprehensive understanding of the role of compositional complexity on “yet to be explored” structural properties and membrane-driven interactions is key to developing complex lipid-based nanomaterials that mimic the cellular environment and function as high-performance sustainable materials. A central aspect of the CLIMB programme is the development and physicochemical characterization of structure and stability of aggregates formed by novel lipid mixtures including natural extracts and novel protective polymer/peptoid-based coatings. Scientific results will be made available to non-academic partners to assess its possible translation into applications in the fields of mRNA delivery, bio-sensor development, and “green” formulations, areas in line with some of the grand challenges identified by EU. These objectives will be achieved by combining advanced and complementary experimental approaches from chemistry, physics, biology, and computational sciences. Through close collaboration with a network of both small and large industrial partners, the trainees will receive direct hands-on experience, and will gain insights into how lipid-based materials are used in innovative applications. In summary, CLIMB aims to advance the current knowledge on the interplay between structure, functions, interaction, and compositional complexity in lipid membrane. The generated results will contribute to important knowledge transfer between academia and the companies involved, promoting and increasing the success rate for innovations of grand societal challenges.

Improvement of the quality and safety of fermented beverages through the management and control of spoilage microorganisms

SpoilControl will train the next generation of polyvalent researchers in the field of sustainable fermentation technologies, able to meet current and future challenges created by microbial spoilage and improve the quality & safety of fermented beverages. Europe is the historical leader of fermented drinks, whose competitiveness is intensively challenged. Microbial spoilage in fermented food is a growing concern from a financial viewpoint (economic losses) and from a health perspective (increasing presence of pathogens, particularly in improperly homemade or artisanal productions). Such quality & safety issues are amplified by societal and environmental changes: the consumer trend toward low-input products, sustainable practices, small-scale productions and climate changes are associated with increased risks of microbial spoilage. In addition, the fermentation sector cruelly lacks a global framework & training between beverages, resulting in efforts duplication & investments partitioning. SpoilControl will unfold an original strategy based on multiple beverages (wine, spirits, beer, cider, kombucha, kefir), multiple disciplines (from environmental & life sciences to engineering or economics), multiple solutions (development of sustainable biological, chemical and physical treatments). The consortium covers the whole fermentation chain from Fermentation to Glass with 34 partners including universities, SMEs, large companies, innovation cluster, start-up, analysis laboratories, technical institutes and homebrewers’ group. SpoilControl will have multiple impacts: at the scientific level, the study of non-conventional microbial species will be useful besides the fermentation sector; at the societal level, SpoilControl will improve public awareness of safety issues in fermented food and promote best practices for all end-users (industrials, consumers); the development of innovative solutions and treatments will have immediate and long-term economic impact.  

To develop autonomous robots that are able to comply with social conventions and expectations, and avoid rejection from humans requires that robots must be aware of the social context in which they operate. To this extent, robots need to be endowed with high levels of reactivity, proactivity, responsiveness, and intelligibility. The Doctoral Network - Industrial Doctorates on Social aWareness for sErvicE roboTs (SWEET) aims at training a new generation of research and professional figures able to advance the development of socially aware robots capable of perceiving, interpreting, and responding to human emotions, intentions, and cultural differences. The training program will offer a diverse curriculum, encompassing theoretical knowledge, hands-on technical skills, and real-world application scenarios. The network's interdisciplinary approach includes various fields, such as artificial intelligence, machine learning, human-robot interaction, computer vision, and cognitive sciences. Doctoral candidates will be immersed in cutting-edge research and innovation, gaining insights from the experience of both industrial and academic acclaimed research groups. The network will place a strong emphasis on ethical considerations and responsible innovation, deploying socially aware robots aligned with societal values and promoting inclusivity.  Doctoral Candidates will also have the opportunity to participate in a unique coaching program for continuous professional development of their soft and leadership individual skills. Integration Milestones following a Scenario-Based Learning approach will provide co-working activities where collaborative design/implementation is fostered. The inter-sectoral collaboration between academia, user groups’ representatives, business developers, and robot manufacturers of the project will further strengthen the novelty and impact of the research and training, and that research results are economically, socially, and technically feasible.

Social aWareness for sErvicE roboTs

Random sampling for trustworthy pooling layers in graph neural networks

Graph neural networks (GNNs) are deep learning architectures that hold the promise of durably changing our way of, e.g., predicting inter-molecular chemical affinity to accelerate drug discovery or smartly balancing power loads on the electricity grid. My project focuses on pooling layers, a major building block of neural networks, including GNNs. In a nutshell, pooling layers generate local summaries of the data to enable faster computations and generate discriminative multiscale representations. The traditional periodic-sampling-based pooling that has proven so successful for data defined on regular grids such as time series or images becomes ill-defined when the underlying space of the data loses its regularity – such as data defined over graphs. Today’s existing solutions stem from a trial-and-error approach often driven by two practical and somewhat short-sighted objectives: computation efficiency and empirical predictive performance. The aim of my project is to add trustworthiness as a main objective in the design of novel pooling layers for GNNs. To achieve this, I will bridge the fields of signal processing, point processes, and random numerical linear algebra with graph machine learning to incorporate random methods (mainly random sampling and random projections) into the design of pooling layers for GNNs.  Indeed, randomized approaches are provably well adapted to three pillars of trustworthiness: technical robustness,  transparency, and privacy. The outcome of my project will be an extensively tested, theoretically-grounded,  trustworthy, ready-to-be-deployed, open-source, GNN-based toolbox, along with its user guide for practitioners. It will be the first GNN architecture benefiting from the theoretical guarantees random pooling layers come with. Such trustworthy GNNs will have an impact in the increasingly many fields in which GNNs are pushing the state-of-the-art: including circuit chip design,  physics, drug discovery and network neuroscience.

InSilicoHealth- Training the virtual twin professionals to support healthy ageing

InSilicoHealth aims to train doctoral candidates in the field of virtual human twin technology, with a specific focus on addressing challenges related to healthy aging in Europe in three core domains: heart, musculoskeletal, and brain. There is a two-way transfer between the research projects and the interdisciplinary training programme,  in which candidates will receive a broad education that spans different fields relevant to digital health. A compelling interdisciplinary joint degree-DN programme for 11 DCs is proposed answering four interdisciplinary research objectives, shouldered by intersectoral training components (i.e., academic and non-academic secondments) to prepare a new generation of outstanding digital health professionals.   InSilicoHealth will provide a comprehensive and forward-looking programme that combines research, interdisciplinary training, and collaboration with industry to address the complex challenges of healthy ageing, using virtual human twin technology. The DCs will be actively encouraged to surpass the technology-driven focus and to explicitly addressing the ethical, legal societal implications of VHT technologies. By providing the DCs with a 360° view on the methodological, technological, ethical, social, and regulatory challenges associated with this digital revolution of healthcare, InSilicoHealth is conceptualized as a steppingstone for a sustainable EU-based, doctoral programme on in silico health.

Innovative electrochemical CO2 Conversion to Versatile Feedstock

ICO2NIC will couple developments in polymer membrane-based CO2 capture technology with a novel Gas Diffusion electrochemical cell for CO2 to formic acid conversion. Valorisation of formic acid via innovative biological processing routes will deliver high value products and materials.  By making CCU (carbon capture and utilization) profitable, the ICO2NIC approach will enable global emitters to capture and valorise waste CO2, paving the way for a significant reduction in global emissions. The ICO2NIC consortium will form a complete value chain, from CO2 emitter (TUPRAS), to end users (TUPRAS, P&G), inclusive of carbon capture and purification (CPT), electrochemical conversion (AVT), and downstream processing (B.Fab, NPI). This industrial representation will enable validation of an integrated business model that has the potential to deliver a viable economic model for all parties (without external financial aid). Leading RTOs will support the integration of RES through digital monitoring and control systems (IDE), and confirm the cost efficiency, environmental performance and scalability of the proposed concept through development of a robust TEA and process design (SINTEF) and LCA (TNO); paving the way for capture of 6.45 Mt of CO2 from TUPRAS’ refineries by 2040, and up to 75 Mtpa CO2 in the EU refinery sector in the long term. 

Building decentralIsed, DistributEd And Local micro-GRids for dEcarbonisation Electrification challeNge

The IDEAL4GREEN project addresses the urgent challenges of climate change and the global shift towards sustainable energy systems. It focuses on developing and integrating microgrids, which are crucial in managing the variability of renewable resources and achieving decarbonisation targets. The project aligns with the EC's commitment to carbon neutrality by 2050 by empowering energy communities and optimising local supply and demand. The project proposes a comprehensive doctoral training network aimed at developing skilled engineers with interdisciplinary and inter-sectoral expertise. This network diverges from conventional university-based research, maintaining strong industry links and emphasising practical implementation. IDEAL4GREEN consists of 8 beneficiaries and 11 partner organisations, recruiting 15 doctoral candidates to undertake research on microgrids' planning, design, operation, control, and impact assessment. The research encompasses innovative frameworks and methodologies for integrating microgrids and transforming traditional grids into sustainable energy systems. This includes developing advanced control algorithms, cybersecurity, improving mechanisms for microgrid islanding and reconnection, and enhancing the resilience and reliability of interconnected microgrid systems. The project also explores the planning, policy, and economic feasibility of interconnected grids and microgrids. It emphasises creating complete and integrated microgrid design frameworks, utilising integrated energy system modelling, and investigating regulatory policies. In terms of training, the DCs will engage in a mix of academic and industrial experiences, including secondments and networking meetings, ensuring their exposure to both theoretical knowledge and practical skills. The training program covers various aspects, such as advanced technical skills, collaborative communication, critical thinking, problem-solving, and adaptability.  

Midlene fra FORNY20-FORNY2020 fordelt på år

Midlene fra FORNY20-FORNY2020 fordelt på fylker

Midlene fra FORNY20-FORNY2020 fordelt på fagområde

Business developer

High-throughput single sperm microfluidic filter

Som nasjonal forskningsinfrastruktur har Biobank Norge (BN1 2011-15, BN2 2016-20, BN3 2020-24) vært helt sentral i etableringen av et moderne og avansert landsdekkende biobanknettverk ved alle partnerinstitusjoner og oppfylt en helt sentral forutsetning for å fremme fremragende forskning.
Biobank Norge 4 vil gradvis videreutvikles for å: i) møte nye og presserende behov knyttet til et nytt nasjonalt datalandskapet, tidligere ledet av Direktoratet for e-helse (NDE), nå FHI og Helsedirektoratet, ii) legge grunnlaget for å fremme persontilpasset medisin, og iii) utvikle biobanknettverket for å møte datakritiske, analytiske utfordringer som oppsto under COVID-19-pandemien med stor relevans for nasjonal beredskap generelt. På grunn av juridiske utfordringer med datadeling i skyløsning, ble utviklingen  HAP stanset, men BN er sterkt involvert i en alternativ løsning utviklet av universitetene basert på TSD (UiO), HUNT Cloud (NTNU) og SAFE (UiB). BN arbeider med en vei inn for tilgang til alle biobanker, en løsning som vil integreres med Helsedataservice og deres forskerportal for tilgang til registerdata.
For å nå våre mål samarbeider BN4 også med nasjonale og europeiske «søsterinfrastrukturer», inkludert andre Forskningsråds-finansierte infrastrukturer som ELIXIR, NorCRIN, NSC (Norwegian Sequencing Center) og BioMedData. BN4 vil støtte det pågående arbeidet på helsenorge.no for å legge til rette for en digital dialog med forskningsdeltakere og biobankdonorer. Denne synergien vil optimalisere bruken av de betydelige infrastrukturinvesteringer som allerede er gjort ved å utnytte ekspertise og kunnskap hos partnerinfrastrukturer. BN4 innebærer også en sammenslåing med MoBa sin infrastruktursøknad (iMoBa). Dette felles initiativet styrker BN4 vesentlig på flere områder, bl.a. gjennom en enhetlig og strategisk sammenhengende plan for utvikling av gode digitale administrative løsninger, inklusive databanker for tilbakeføring av analyseresultater som i sin tur kan benyttes av alle forskere etter søknad. Vi bidrar i videreutvikling av metadata- og visualiseringsverktøy for store genetiske databaser, og sammenstilling av et FAIR-kompatibelt, harmonisert genotypedatasett på tvers av kohorter, et viktig bidrag innen persontilpasset medisin.
BN har også et startet et strukturert  forskningssamarbeid med industrielle aktører, bl.a. med et oppstartsselskap delvis støttet av Forskningsrådet.
BN er sterkt involvert i den europeiske forskningsinfrastrukturen for biobanker, BBMRI-ERIC og leder gjennom NTNU, i samarbeid med BBMRI-ERIC, et nylig startet (01.01.2024) EU-prosjekt for å utvikle et nytt konsept for en europeisk forskningsinfrastruktur for store medisinske kohorter (INTEGRATE LMedC).

Going forward, BN4 will transition into an exciting next phase of infrastructural development, targeted at: 1) new and urgent needs related to the rapidly evolving national data landscape under NDE, 2) laying foundations to advance precision medicine, and 3) tooling our network to respond to data-critical challenges that have emerged under the COVID-19 pandemic and have a clear relevance for national preparedness in general. In this work, BN4 will facilitate seamless integration of BN-related data on to a future centralized solution. This includes piloting procedures for the first time with population-based data, which will lay the groundwork for future roll-out of other cohort studies and other types of biodata. In addition, BN will be instrumental in developing protocols to handle genetic data and will also play a vital role in other essential activities as reflected throughout this application. To achieve our goals BN4 collaborates closely with sister infrastructures such as ELIXIR, the NSC (Norwegian Sequencing Center), and BioMedData to achieve FAIRness with the genetic data. BN4 will also join ongoing work in helsenorge.no building tools that facilitate the dialogue with research participants and biobank donors. This synergy of efforts will greatly enable BN4 to leverage significant infrastructure investments that have already been made, avoiding duplicative efforts and exploiting expertise and know-how at our partner infrastructures. 
A novel feature of BN4 is our merger with the infrastructure proposal for MoBa (iMoBa). This joint initiative greatly strengthens BN4 on several arenas, including the development and implementation of a unified and strategically coherent plan for solutions within the Health Data Program, extending metadata and visualization tools to cover large genetic databases, and the assembly of a FAIR-compliant, harmonized dataset for research towards precision medicine.

Biobank Norway 4 - a national biobank research infrastructure

I dette prosjektet ønsker vi å studere den kliniske effekten av COVID19-pandemien, samt konsekvensene av nasjonale smitteverntiltak på ulike nivå i nært samarbeid med Trøndelag fylkeskommune, Frosta kommune, Trondheim kommune og FHI. Den største befolkningsbaserte, prospektive helseundersøkelsen i Norge, HUNT-studien, er allerede gjennomført fire ganger i Trøndelag  i tidsrommet 1984-2019. Basert på den siste HUNT 4-studien (2017-2019), med 60% oppmøte i Frosta kommune, og 54% blant alle inviterte, har vi en utmerket base av helsedata og biologiske markører innsamlet rett før SAR-CoV2-viruset ble påvist i Norge for å studere både biologiske, økonomiske og sosiale konsekvenser av pandemien og effekten av ulike grader av nedstengning.
Vi vil bygge på et allerede etablert samarbeid med den offentlige helsetjenesten på fylkes- og kommunenivå. Vi vil studere i) generell helse og velvære ii) kort og langvarig effekt av COVID19, iii) total og årsaks-spesifikk dødelighet og evt endringer i utvikling av andre sykdommer, iv) betydning for mental helse og effekter av sosioøkonomisk posisjonering, v) om vi kan påvise særlige konsekvenser for ungdom og eldre, vi) en klinisk kartlegging av smittede i befolkningen og en oppfølging av vaksinasjonsrespons og evt spesielle bivirkninger basert på den samme kohorten. Studien startet opp 1.9.2021, 5000 er hittil inkludert med et oppmøte på 63% av de inviterte

In spite of a relatively low infection rate both nationwide and regionally by the corona virus, SARS-CoV2, we have reasons to believe that the national control measures and the fear of being infected and taken seriously ill, have affected public health significantly.
There were, however, also serious outbursts of COVID-19 in at least one municipality in Trøndelag, Frosta kommune, that lead to the first total lockdown in Norway, setting the entire municipality in quarantine.
In this project, we want to study the effect of the pandemic on multiple levels in close collaboration with Trøndelag county council and Frosta municipality. The largest, population based, prospective study in Norway, the HUNT study, has been conducted in Trøndelag through 4 waves, between 1984-2019. Based on the HUNT 4 study (2017-2019), with a 60 % attendance rate in Frosta, and 54% overall, we have an excellent bases of recent prospective health data and biological markers to study both biological, economic and social consequences of the pandemic. 
We will build on an already established collaboration with public health services on county and municipality level and focus specifically on this work packages
WP1 - General health and well being 
WP2 - Overall and cause-specific mortality and disease trajectories 
WP3 - Mental Health 
WP4 - Socioeconomic positions (SEP),
WP5 - Adolescents (Young HUNT), 
WP6 - The elderly (HUNT 70+) 
WP7 - Clinical follow-up of all infected as well as nearest family/social contacts
WP8 - Vaccination oohort 
Collecting new information from HUNT 4 participants extensively screened, 1 -2 years prior to the introduction of the SARS-Cov2 virus, constitute an excellent design to study all these aspects of the pandemic.

The COVID 19 pandemic - risk factors, severity, and the consequences of nationwide control measures on public health

Biobank Norge (BN) ble etablert i 2010 som en infrastruktur for optimal bruk av biobankressurser i et konsortium med likeverdige partnere; NTNU (koordinator), Universitetene i Oslo, Bergen og Tromsø, Folkehelseinstituttet (FHI), de fire regionale helseforetakene, Oslo universitetssykehus (OUS) og Kreftregisteret med Janus serumbank. 
Som nasjonal forskningsinfrastruktur har Biobank Norge (BN1 2011-15, BN2 2016-20 og BN3 2020-24) vært helt sentral i etableringen av et moderne og avansert landsdekkende biobanknettverk ved alle partnerinstitusjoner og oppfylt en helt sentral forutsetning for å fremme fremragende forskning.
Kliniske og populasjonsbaserte forskningsbiobanker har gjennomgått en bemerkelsesverdig utvikling innenfor denne infrastrukturen både i antall og kvalitet, med en betydelig vekst i antall forskere som etterspør biobanktjenester, biologiske prøver og ikke minst data (analyseresultater) derivert fra biobankprøver. I BN3 har vi prioritert følgende områder: i) etablere en integrert modell for presisjonsmedisin med bl.a. utvikling av nasjonale «use case», ii) videreutvikle sykehusbaserte (kliniske) biobanker på tvers av helseregionene, iii) etablere biobanker innen den kommunale helsetjenesten, iv) utvikle modeller for samarbeid mellom industriell partnere og kliniske biobanker, v) tydeliggjøre juridiske og etiske utfordringer for sykehusbaserte forskningsbiobanker, vi) fortsette vårt nasjonale investeringsprogram gjennom anskaffelse og installasjon av et automatisert - 80 lager ved OUS, vii) utvikle datahåndteringsløsninger og analyseverktøy for bruk av registerdata viii) etablere gode prinsipper og retningslinjer for styring og utvikling av digitale biobanksamlinger (databanker) for å øke verdien av digitaliserte data, ix) forbedre biobankkvalitet gjennom kvalitetsstudier og akkreditering, bl.a. basert på den nye biobankstandarden (ISO 20387, Biotechnology-Biobanking) og x) ha et fortsatt sterk fokus på etikk, personvern og deltagerkommunikasjon.
BN representerer Norge som fullt medlem av BBMRI-ERIC, den offisielle og legale europeiske forskningsinfrastrukturen for biobanker, i "Manangement Committe" og "Assembly of Members". BN har helt siden etableringen av BBMRI-ERIC i 2013, vært sterkt engasjert i det europeiske samarbeidet og leder gjennom NTNU, i samarbeid med BBMRI-ERIC, et nylig startet (01.01.2024) EU-prosjekt for å utvikle et nytt konsept for en europeisk forskningsinfrastruktur for store medisinske kohorter (INTEGRATE LMedC).

In Biobank Norway 3, we will establish an operating team, with a special focus on the establishment of a national forum for an integrated model for precision medicine, quality biobanking, HAP-integration and investments. The  team functions will be established as a virtual organization. As an infrastructure, we have reached a point where sufficient resources and dedicated focus on driving the infrastructure on a daily basis is a clear necessity. Management will be lead by the project PI and the coordinator. 
In summary the other work streams are  i) establish a national forum for an integrated model for precision medicine, ii) building hospital based (clinical) biobanks bridging regional boundaries, biobanking within community health care, develop models for collaboration between industrial partner and clinical biobanks, and clarify legal and ethical challenges for hospital based research biobanks, iii) continue our investment program through installation of a fully automated - 80 storage facility at OUS, iv) develop data processing solutions and analysis tools for re-use of register data in alignment with the “Helseanalyseplattformen” (HAP-integration), in collaboration with the Norwegian Directorate for e-Health, v) to study and establish better principles for management and development of digital biobank collections to increase the value of digitized data vi) improved biobank quality through evidenced base quality studies and accreditation and vii) a continuous focus on ethics issues. privacy matters and donor communication, establishing a digital two-way communication between study participants and researchers. Common Service ELSI  will also focus on return of results, genetic re-call and informed consent under GDPR.

Biobank Norway 3 - a national biobank infrastructure

Globalt er den ledende årsaken til tapte leveår iskemisk hjertesykdom (IHD). I EU er 13,2 millioner. pasienter diagnostisert med IHD, 700 000 i de nordiske landene. IHD forårsaker brystsmerter, hjerteinfarkt, redusert fysisk kapasitet og reduserer forventet levealder. IHD er ikke forårsaket av en enkelt mekanisme. Mange risikofaktorer og sykdomsmekanismer er kjent, men for å etablere presise subklassifiseringer og risikostratifisering av IHD må vi håndtere komplekse data. For tiden blir pasienter med IHD diagnostisert og behandlet ved bruk av standardregimer som skal passe for alle. Dette fører til ineffektiv, kostbar, og potensielt skadelig overbehandling av sykdommen. Samtidig blir ikke pasienter med særlig høy risiko identifisert og behandling ikke optimalisert. 
Målet med dette prosjektet har vært å utvikle og klinisk implementere persontilpasset medisin (PM) med det formålet å unngå unødig overbehandling så vel som underbehandling ved IHD.
I dette nordiske tverrfaglige samarbeidet (Danmark, Norge, Island) har vi etablert og slått sammen store nordiske kohorter med godt beskrevne IHD-genotyper og -fenotyper, ved å kombinere eksisterende data samt rekruttere nye data, f.eks. fra elektroniske pasientjournaler (EPJ). Ekkokardiografidata fra en stor gruppe pasienter behandlet ved Oslo universitetssykehus (OUS) ble hentet ut og anonymisert, og maskinlæringsalgoritmer (ML) ble utviklet og trent på en sikker off-line plattform for automatisert å måle anatomiske og fysiologiske parametere i stor skala. Målet var å bruke de OUS-utviklede ML-algoritmene på en stor dansk ekkokardiografidatabase, men tekniske og regulatoriske problemer hindret prosjektet å nå dette målet før ansettelsesperioden for de aktuelle forskerne måtte avsluttes.
Overordnet sett har formålet med prosjektet vært å skille mellom ulike undergrupper av IHD, og ut fra den dype fenotypiske karakteriseringen identifisere årsaken til IHD hos den enkelt pasient. Med bruk av en maskinlæringstilnærming har vi laget en klinisk integrerende IHD-algoritme, for å kunne estimere risikoen for fremtidige komplikasjoner hos den enkelte pasient. Datagrunnlaget vil rutinemessig oppdateres med kliniske data, supplert med data fra de nordiske nasjonale registre og biobanker.
For studier av primær profylakse er muliti-omics-data hentet fra den prospektive, longitudinelle, norske HUNT-studien, som polygene risikoskårer for IHD, lipidbaserte metabolitter, proteinscan og LP(a)-analyser. Detter er biomarkørene som vil berike våre analyser og gi mer presise risikovurderinger og som kan replikeres og valideres i den danske kost-, kræft- og helbræd-studien.
Ikke overraskende har tilgang til registerdata transnasjonalt vært forbundet med både tekniske og juridiske utfordringer, men etter hvert har vi alle de nødvendige data på plass for å fullføre analysene for studiedelen av primærprofylakse og har satt av ressurser til denne oppgaven i løpet av neste tre måneder.
Alle tilleggsanalysene og detaljerte valideringen av IHD som en klinisk enhet, har banet vei for nye prosjekter og studier, og har også tiltrukket seg interesse fra industrien.
Dette nordiske samarbeidet for bedre og mer målrettet diagnostikk og behandling av pasienter med IHD, er av betydelig verdi for pasienten, helsevesenet og samfunnet generelt og vil kunne  redusere bruk av medisiner, antall sykehusinnleggelser og helseutgifter.

Globally, the leading cause of years of life lost is ischemic heart disease (IHD). In the EU 13.2 mio. patients
are diagnosed with IHD, 700,000 live in the Nordic countries. IHD causes chest pain, myocardial infarcts, reduced physical capacity and reduces life-expectance.  IHD is not caused by a single mechanism but rather by a variety of different ones. Many risk factors and disease mechanisms are known, but we urgently need to manage complex data that can drive precise sub-classifications and risk stratification. At present, patients with IHD are generally diagnosed and treated using one-size-fits-all standard regimes. This leads to inefficient, costly, potentially harmful
over-management. At the same time, patients with high risk are not identified and treatment not
optimized. The objective is to develop and clinically implement personalized medicine (PM) with the dual purpose of avoiding both overtreatment as well as under-treatment in IHD.
In this Nordic interdisciplinary collaboration, we intend to establish and merge large Nordic cohorts with
well-described IHD genotypes and clinical expressions by combining existing and new data. The purpose is to
differentiate between different subgroups of IHD, and from the better characterization identify each patient's
cause of IHD. Using a machine learning approach, we will create a clinical integrative IHD algorithm, that will
aggregate the available data and in each diagnostic subgroup estimate the risk for future complications in
the individual patient. The data foundation will be routinely obtained clinical data, supplemented by data from
the Nordic national registries and biobanks,
This Nordic collaboration will target this patient group to cross-validate and benchmark the results in a new and unprecedented manner, a major value to the patient, the healthcare system and society in general, reducing use of medication, hospital visits and healthcare expenses.

NordPerMed: PM-Heart - Precision Diagnostics and Predictions in Ischemic Heart Disease including Identification of Over-Treated Patients

Den høye kvaliteten på norske befolkningsbiobanker og helseregistre legger til rette for svært gode forskningsmuligheter. 
I dette prosjektet har vi koblet helseopplysninger fra to store norske helseundersøkelser med opplysninger fra norske helseregistre for bedre å forstå risiko for sykdom og sykdomsforløp. Vi har inngående studert sammenhengen mellom arv og miljø ved å koble helsedata med genetisk informasjon fra ca. 70,000 deltakere fra Helseundersøkelsen i Trøndelag (HUNT), ca 35 000 deltagere i Tromsøundersøkelsen.
For å kunne utnytte den omfattende informasjonen som ligger i denne typen storskala datasett på best mulig måte, trenger vi gode og tilpassede statistiske metoder og modeller. En viktig del av prosjektet har derfor vært å utvikle både mer treffsikre metoder og gode analyse-"pipelines". Så langt har vi sett spesielt på statistiske metoder som kan kompensere for en høy grad av slektskap og ubalanse mellom antall case (syke) og kontroller i såkalte genomvide assosiasjonsstudier (GWAS). Dette har vært en spesiell utfordring for HUNT og i 2018  kunne vi publisere en ny metode for GWAS-analyser, SAIGE (Zhou et al, Nature Genetics 2018), som løste disse utfordringene.
Vi har etablert et nasjonalt nettverk gjennom en strategisk fordeling av vitenskapelige stillinger blant partnerinstitusjonene for forskere innen biostatistikk og bioinformatikk og som også har kunnet bygge egne, selvstendige forskningskarrierer. Vi har også lagt til rette for hospitering og faglig utveksling for å hjelpe unge forskere til å møte nye miljø og faglige utfordringer på en best mulig måte. 
I takt med det stadig økte tilfanget av helseopplysninger og personsensitive data er det viktig å ivareta deltakernes personvern og integritet på best mulig måte. En viktig del av prosjektet og treningen hat også vært å bygge opp kompetanse rundt etiske spørsmål knyttet til forskning på biobanker og helseregistre og hva som kreves for å fremme sikker lagring og håndtering av sensitive data.

We present an ambitious but realistic three year proposal to leverage existing digital biologic information from three of the largest prospective cohort studies in Norway, enriched with linkages to a comprehensive list of health registries, to better understand the biology for health and disease within diverse disease domains.

We will build national methodological competence and capacity in the analysis of large-scale biobanks and health registries by focusing on relevant methodological developments.

We will investigate complex ethical questions on the horizon, such as gene-based follow up of participants, in order to secure that the interest of large-scale biobank research and the participants are harmonious and compatible with an ethical commitment to the principle of reciprocity.

We will expand our strong interdisciplinary research team within our three partner universities in Norway, and continue to collaborate with world leaders in biostatistics and bioinformatics.

We will use this foundation to mentor and train six postdoctoral fellows at the multidisciplinary interface of applied and methodologically driven biostatistics and bioinformatics to meet the increasing complexity of the new era of precision medicine.

Our proposal is in compliance with the overarching strategies of the partner universities to build strong statistical and bioinformatics expertise and capacity, and the proposal will be in synergy with our ongoing RCN and NIH supported efforts.

National training initiative to make better use of biobanks and health registry data

Biobank Norge (BN) ble etablert i 2010 som en infrastruktur for optimal bruk av norske biobanker med likeverdige partnere fra NTNU (koordinator), Universitetene i Oslo, Bergen og Tromsø, Folkehelseinstituttet, alle de fire regionale helseforetakene samt Kreftregisteret med Janus serumbank. BN representerer Norge i styringskomiteen for BBMRI-ERIC, den europeiske forskningsinfrastrukturen for biobanker. Både kliniske og befolkningsbaserte forskningsbiobanker har utviklet seg betydelig innenfor BN1. I Biobank Norge 2 (BN2), har vi tatt vesentlige skritt framover og prioritert følgende områder: 1) Nye investeringer i automatiserte fryselagre for Janus Serum Bank (-20) og for et nytt større biobank anlegg for Helse Vest (-80). 2) De to nasjonale biobankfasilitetene, allerede oppgradert med 45 NOK i BN1, er kontinuerlig styrket gjennom BN2 (WP 1 og WP 4-8). 3) Partnere innenfor de regionale helseforetakene har økt innsatsen for å bygge prospektive kliniske biobanker (WP2) for fremtidig forskning samt igangsette et multisenter biobanknettverk (WP3) for oppbygging av en vevsbiobank, med prostatakreft som et pilotprosjekt. 4) Nasjonale løsninger for bioinformatikk og biostatistikk med særlig vekt på håndtering av Big Data (WP 4) er utviklet i samarbeid med Elixir. 5) Bedre kommunikasjon med giversamfunnet (WP 5) basert på en dynamisk samtykkemodell er under utvikling i samarbeid med helsenorge.no. 6) Utvikling av bedre biobankregistre og -kataloger (WP 6) samt lettere tilgang til registerdata i samarbeid med Helseregistre for Forskning (HRR). 7) En nasjonal kommunikasjonsplattform for sekvenseringsstudier (WP 7) for å etablere en felles pipeline for sekvensering av biobankprøver er utviklet i samarbeid med Nasjonalt sekvenseringssenter og Elixir. 8) Vi har utviklet en nasjonal modell for innovasjon og industrielt samarbeid (WP 8) basert på norske biobanker, registre og industrielle aktører, og 9) Etablert serviceplattformer for biobanking (CS 1) og ELSI (etiske, juridiske og samfunnsmessige forhold) (CS 2).

Since 2010, Biobank Norway, has been established as an efficient, unified infrastructure for optimal utilization of these resources and is presently a large consortium with equal partners including the four major universities, NIPH, all four regional health authorities and the Cancer registry and biobank. As observatory members of the ESFRI-initiated, BBMRI-ERIC, we also represent Norway in the management committee of this European legal biobank research infrastructure. Both clinical and population based research biobanks have markedly developed and flourished within our infrastructure with a strong link to associated technology platforms for utilizing the biological samples, including chip-array genotyping and sequencing studies. Our goal is to take the development and utilization of Biobank Norway major steps forward with this proposal combined with our strong national and international networks. By building on the long tradition of population studies and accompanying biobanks, Biobank Norway has increased the number of users exponentially, offering a wide range of well described, richly annotated biospecimen and corresponding health related data, which has contributed to several hundred research projects and scientific results presented in a large number of high-profiled publications. Other deliverables have new data base solutions, a custom designed LIMS and sample tracking system, a comprensive documentation of "Best biobank Practice", ISO-certification of both our National Biobanks and the appointment of HUNT biobank as the "European Research Biobank of the year 2013".  In the present application we seek funding to consolidate these major achievements, but equally important to improve, expand and develop the infrastructure further. Biobank Norway 2 will focus on new investments, prospective clinical biobanks, tissue biobanking,improved donor communication, better tools for handling of big data and common services for biobanking and ethical issues.

FORNY20-FORNY2020

High-throughput single sperm microfluidic filter

Tildelt: kr 0,50 mill.

Budsjettformål:

FORNY20-FORNY2020

Finansieringskilder

Temaer og emner