פרויקטי גמר - תואר ראשון בהנדסת חשמל (B.Sc) - לעמוד בחזית הטכנולוגיה - Bioengineering תשפ"ו

101 Development of Microfluidic Chips for Rapid and Sensitive Detection of Infectious Diseases

פיתוח צ'יפים מיקרופלואידים לזיהוי מהיר ורגיש של מחלות מידבקות

שם המנחה: שמואל בורג

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' עמוס דניאלי

הרקע לפרויקט:

אבחון מהיר ורגיש של מחלות מידבקות הוא אתגר מרכזי ברפואה המודרנית, במיוחד בנקודת הטיפול (Point-of-Care) ובאזורים בעלי משאבים מוגבלים. המעבדה עוסקת בפיתוח ביוסנסורים מבוססי פלואורסצנציה לזיהוי ביומרקרים בריכוזים נמוכים במיוחד. באותם תנאים עוצמת האות הפלואורסצנטי חלשה ומוסתרת על־ידי רעשי רקע, כגון פיזור ראמאן של הממס, פלואורסצנציה שיורית ממולקולות שלא נקשרו, או אוטופלואורסצנציה של המשטח הקולט. במעבדה פותחו טכנולוגיות חדשניות שמאפשרות להתגבר על מגבלות אלו, ביניהן Magnetic Modulation Biosensing (MMB), Optical Modulation Biosensing (OMB), High-Throughput OMB (ht-OMB), Chopped Optical Biosensing (COB) ושיטות נוספות לשיפור יחס אות־רעש. פיתוח מערכות מיקרופלואידיות המשלבות עקרונות אלו צפוי לאפשר ביצוע בדיקות מולקולריות או אימונולוגיות מהירות, רגישות, ומדויקות יותר, תוך שימוש בכמויות מזעריות של דגימה ובפרק זמן קצר משמעותית מהשיטות המקובלות כיום.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא לפתח צ’יפים מיקרופלואידיים חדשניים שישלבו מספר ערוצים במבנה אחד, ובכך לאפשר ביצוע סימולטני של מספר בדיקות על אותה דגימה. הצ’יפים יותאמו לעבודה עם טכנולוגיות הפלואורסצנציה והביו־סנסינג שפותחו במעבדה, במטרה לבנות מערכת אינטגרטיבית שתוכל לשמש כבסיס לפלטפורמות אבחון בנקודת הטיפול. הפרויקט מתבצע במסגרת שיתוף פעולה עם חברת תעשייה (מגנטון), המאפשר חיבור בין מחקר אקדמי יישומי לצרכים קליניים ומסחריים.

תכולת הפרויקט:

תכנון ובנייה של צ’יפ מיקרופלואידי הכולל מספר ערוצים עצמאיים.

פיתוח והטמעת מערכת אופטית מותאמת למדידות פלואורסצנציה בצ’יפ.

בדיקה של הצ’יפים עם סמנים פלואורסצנטיים, הערכת רגישות ויחס אות־רעש.

השוואת ביצועים בין ערוצים שונים ובין פורמטים ניסיוניים שונים.

הכנה ליכולת שילוב עתידית של בדיקות מולקולריות/אימונולוגיות על גבי אותה פלטפורמה.

קורסי קדם:

מבוא ללייזרים (מומלץ), מבוא לביולוגיה למהנדסים

דרישות נוספות:

מקורות:

1. https://www.intechopen.com/chapters/1205653

102 Studying Neuroligical Diseases using Spatial Genomics and Image Analysis

חקר מחלות נוירולוגיות באמצעות גנומיקה מרחבית וניתוח תמונה

שם המנחה: יערה קרסיק

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר שחר אלון

הרקע לפרויקט:

מחלות נוירולוגיות הן קבוצה רחבה ומגוונת של מחלות הפוגעות במערכת העצבים המרכזית וההיקפית. הן עשויות להתבטא בפגיעה בתפקוד הקוגניטיבי, החושי או המוטורי, ולהיגרם משילוב של גורמים גנטיים, סביבתיים ותהליכים מולקולריים מורכבים. חרף המחקר הנרחב בתחום, המנגנונים המדויקים המובילים להתפתחותן של מחלות נוירולוגיות רבות עדיין אינם מובנים במלואם, וחסרים טיפולים יעילים עבור רבות מהן. אחד הנושאים המרכזיים הוא להבין כיצד הסביבה המרחבית של הנוירונים ברקמה — הכוללת מבנים פתולוגיים ותאי תמיכה פעילים — משפיעה על התפקוד והגורל של התאים העצביים

מטרת הפרויקט:

בפרויקט נשתמש בטכנולוגיה חדשנית הנקראת ׳ריצוף הרחבה׳ (Expansion Sequencing), המאפשרת מיפוי מולקולרי של תאים בתוך רקמות בסופר רזולוציה. באמצעות שיטה זו ניתן ליצור ולנתח מפות מרחביות-מולקולריות ברמת התאים הבודדים במוח, הכוללות מידע על סיגנלים פתולוגיים (כגון מבנים חלבוניים חריגים ותאים חיסוניים פעילים) לצד הפרופיל המולקולרי של הנוירונים במיקומם הטבעי ברקמה. הפרויקט יכול להתמקד בהיבטים ניסויים (איסוף נתונים מרקמות מודל) או בהיבטים חישוביים (פיתוח ויישום שיטות עיבוד וניתוח נתונים מרחביים), בהתאם להתקדמות ולצרכים המחקריים

תכולת הפרויקט:

הכרת ולמידת פרוטוקול הריצוף המרחבי במעבדה

צילום תוצאות עבור מידע רב-ממדי של ריצוף מרחבי

ניתוח תמונות וניתוח נתונים

הסקת מסקנות וסיכום התוצאות

קורסי קדם:

פיזיולוגיה כמותית

דרישות נוספות:

מקורות:

1. https://www.alonlab.org/technology

2. https://www.aging-us.com/article/203485/text

103 Three-dimensional mapping of cancer organoids

מיפוי תלת־ממדי של אורגנואידים סרטניים

שם המנחה: הילה זק

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר אלון שחר

הרקע לפרויקט:

בבתי חולים בארץ, ובייחוד בהדסה, קיימת כיום היכולת לייצר מודלים תלת־ממדיים מרקמות סרטניות של חולי סרטן. מודלים אלו, הנקראים אורגנואידים, משחזרים חלק מתכונות הגידול הסרטני, וניתנים לגידול בקלות במעבדה. המשמעות היא שניתן לגדל מאות ואף אלפי אורגנואידים מותאמים אישית לכל חולה, מאחר שהם מופקים ישירות מהרקמה הסרטנית שלו.

החזון הוא כי אורגנואידים אלה ישמשו בעתיד, תחילה בחברות סטארט־אפ ובהמשך גם בחברות פארמה ובבתי חולים, להתאמה אישית של טיפולים לחולי סרטן.

במעבדה שלנו מטרת המחקר באורגנואידים היא לפתח כלי מדידה מדויקים עבורם – לקבוע אילו סוגי תאים הם מכילים, ועד כמה התכן המולקולרי שלהם דומה לרקמה הסרטנית המקורית. לשם כך אנו משתפים פעולה עם חברות סטארט־אפ, עם חברת טבע וחברת מרק, עם בית החולים הדסה, ועם גופים רפואיים ומדעיים נוספים בארץ.

הפרויקט עושה שימוש בטכנולוגיה ייחודית שפותחה במעבדה שלנו, המאפשרת ריצוף גנים תלת־ממדי ברזולוציה גבוהה במיוחד, תוך שימור המיקום המרחבי של התאים בתוך האורגנואיד. מדובר בטכנולוגיה היחידה כיום שמספקת מיפוי תלת־ממדי מלא של אורגנואידים. מטרת הפרויקט היא לחזק את התוקף הביולוגי של סיווג תאים באורגנואידים, ובכך לקדם את השימוש בהם ככלי מהימן למחקר ולבדיקות תרופות.

מטרת הפרויקט:

הפרויקט נועד להעריך את דיוק סיווג התאים באורגנואיד סרטני, בהתבסס על נתוני הטכנולוגיה שפותחה במעבדה שלנו, באמצעות השוואתם לנתוני צביעות נוגדנים לחלבונים ייחודיים לכל סוג תא. שילוב המידע הגנומי והחלבוני צפוי לאפשר סיווג מדויק של תאי גידול, תאים תומכים ותאי מערכת החיסון, ליצור מפה מרחבית של זהויות התאים באורגנואידים, ולהגביר את האמינות של השימוש בהם כמודל לפיתוח תרופות.

תכולת הפרויקט:

הסטודנטים יבצעו את המשימות הבאות:

1. ניתוח נתוני גנומיקה במרחב:

   -שימוש בעיבוד תמונה כדי לזהות גבולות של תאים.

   -סיווג תאים לפי פרופיל ביטוי גנים.

2. ביצוע וניתוח צביעות נוגדנים:

   -שימוש במרקרים כמו EpCAM / Vimentin / CD45 ועוד.

   -סיווג תאים לפי פרופיל הצביעה הפלאורסנטית.

3. אינטגרציה של שני מקורות מידע:

   -שילוב בין ביטוי גנים ומרקרים חלבוניים ליצירת מפה של זהויות תאים באורגנואיד.

   -השוואה בין הצביעה הנוגדנית לבין סיווג לפי פרופיל ביטוי גנים.

4. מיפוי אינטראקציות מרחביות:

   -הערכת ההשפעה של קרבה בין סוגי תאים – האם יש תאי מערכת החיסון באורגנואיד והאם הם מגיבים לתאים הסרטניים? לשאלה זו חשיבות קריטית לקראת התאמה של תרופות לחולים על סמך אורגנואידים.

קורסי קדם:

נוירוגנומיקה- ניתן לעשות אותו במקביל לפרויקט

דרישות נוספות:

מקורות:

1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36761758/

104 Non-invasive methods of brain research

שיטות לא פולשניות של מחקר מוח

שם המנחה: 

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר אוזנה ניסן

הרקע לפרויקט:

In our Optical Neuroimaging Laboratory, we investigate non-invasive brain measurements. I have focused on Time-Domain Near Infrared Spectroscopy (TD NIRS).

מטרת הפרויקט:

Data on the use of a phantom on the shoulder with good SNR.

תכולת הפרויקט:

Need to learn how to work with laser, camera and phantom. Process data, improve signal-to-noise ratio

קורסי קדם:

Optics and Spectroscopy, Signal Processing, Statistics

דרישות נוספות:

מקורות:

1. https://cris.biu.ac.il/en/persons/nisan-ozana

105 Electrical Properties of Electrolyte and cells

איפיון תכונות חשמליות של של אלקטרוליט ותאים

שם המנחה: דפנה לבנברג, פיני טנדייטניק

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

בשנים האחרונות עם ההתקדמות הטכנולוגית ושיפור יכולות המדידה עולה הצורך בפיתוח חישנים ואלקטרודות בעלי ממשק לסביבה ביולוגית. פרויקט זה עוסק במדידת אימפדנס של אלקטרוליט / מדיום ביולוגי / cell containing solution [1,2].

במסגרת הפרויקט יבחנו אלקטרודות אשר יבואו במגע עם תמיסות אלקטרוליטיות בעלי מיגוון של ריכוזים של חומרים כימיים וסוגי תאים שונים.

מטרת הפרויקט:

התלמידים יחשפו לתהליכי איפיון תווך ביולוגי בעזרת מדידת אימפדנס

תיבחן אפשרות למידול אלקטרודות , תמיסות ותאי עצב ב Comsol [3] ( תוכנת הסימולציה למודלים פיסיקליים) ו SPICE .

תכולת הפרויקט:

הפרויקט הוא מולטי דיסציפלינארי ומחייב לימוד מגוון נושאים הנדסיים וביולוגיים לאיפון האימפדנס האלקטרוכימי של המערכת.

בעזרת 3D PRINTER נכין התקן למדידת של MEA של חברת MCS [4]

קורסי קדם:

דרישות נוספות:

מקורות:

1. Yoon, Gilwon. "Dielectric Properties of Body Fluids with Various Hematocrit Levels." World Acad. Sci. Eng. Technol 5 (2011): 1646-1649.

2. Franks, Wendy, et al. "Impedance characterization and modeling of electrodes for biomedical applications." Biomedical Engineering, IEEE Transactions on52.7 (2005): 1295-1302.

   ---

106 Interfacing Ion-Based Integrated Circuits with On-Chip Neurons

פיתוח ממשק בין מעגלים משולבים מבוססי יונים לבין נוירונים הגדלים על שבב

שם המנחה: דפנה לבנברג ונועה עדרי פריימן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית / פרופ' אלכס פיש

הרקע לפרויקט:

רכיבים המבוססים על ננו-תעלות (רכיבים ננופלואידיים) מאפשרים שליטה בתנועת יונים ומולקולות טעונות באמצעות אות חשמלי. לאחרונה הודגם כי ניתן לממש רכיבים כדוגמת דיודות וטרנזיסטורים, אשר מאפשרים בניית מעגלים המתנהגים באופן דומה למעגלים אלקטרוניים. בעזרת רכיבים אלו פותח מעגל משולב שבו הזרם הוא זרם יונים – מעגלים אלה מכונים מעגלים יונטרוניים משולבים.

המערכת העצבית בטבע מבוססת גם היא על תנועת יונים ליצירת אותות חשמליים, המהווים את הבסיס לפעילות הנוירונים. כיום ניתן לגדל נוירונים על שבב ולהשפיע על פעילותם באמצעות גירוי חשמלי המועבר דרך אלקטרודות.

בפרויקט זה נבקש לבחון את היתכנותו של ממשק ישיר בין מעגלי חישוב יוניים, המבוססים על רכיבים ננופלואידיים, לבין נוירונים הגדלים על שבב.

מטרת הפרויקט:

ליצור ממשק ראשוני בין המעגל היונטרוני לבין הנוירונים הגדלים על שבב

תכולת הפרויקט:

1. ביצוע סקר ספרות על תחום המעגלים היונטרוניים המשולבים ועל המערכת העצבית.
2. התנסות בהפעלת מעגל יונטרוני משולב ולמידת עקרונות פעולתו.
3. התנסות בהפעלה ובמדידה של פעילות חשמלית בנוירונים הגדלים על שבב.
4. גיבוש הבנה של הצרכים והאתגרים בממשק בין המערכות.
5. הגדרת דרישות ופיתוח אב-טיפוס ראשוני של ממשק בין המעגל היונטרוני לבין הנוירונים.

קורסי קדם:

• פיזיולוגיה כמותית
• מעגלים משולבים

דרישות נוספות:

מקורות:

1. Sabbagh, Barak, Noa Edri Fraiman, Alex Fish, and Gilad Yossifon. "Designing with Iontronic Logic Gates─ From a Single Polyelectrolyte Diode to an Integrated Ionic Circuit." ACS Applied Materials & Interfaces 15, no. 19 (2023): 23361-23370.

2. KAGAN, Brett J., et al. In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. Neuron, 2022, 110.23: 3952-3969.

107 Using Graph Neural Networks to Predict Topological Properties of Artificial Neural

חיזוי תכונות טופולוגיות ברשתות נוירונים מלאכותיות באמצעות Graph Neural Networks

שם המנחה: דפנה רוזנברג

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ארז יערה

הרקע לפרויקט:

בעקבות ניתוחים מוחיים משתנות תבניות הפעילות והקישוריות בין רשתות ואיזורים שונים במוח. גרייה חשמלית במוח עשויה להביא לשיפור בשיקום הרשתות המוחיות לאורך זמן באמצעות השפעה על דפוסי הפעילות והקישוריות. ניתן לבחון שינויים אלו ואת יכולות השיקום באמצעות רשתות נוירונים מלאכותיות ומהונדסות המדמות את המבנה והתפקוד של רשתות מוחיות ולנתח את התגובה שלהן לגרייה חשמלית. אחת הדרכים לאפיין שינויים אלו היא באמצעות שינוי במבנה הטופולוגי של הרשת בעקבות הגירוי החשמלי. מבנים טופולוגיים מתארים את האופן המרחבי שבו רכיבי הרשת (למשל, נוירונים או אזורים מוחיים) מקושרים זה לזה מבחינה פונקציונלית. ניתן להגדיר ולנתח מבנים טופולוגיים באמצעות כלים מתורת הגרפים ויישומם על הקישוריות ברשת. בפרויקט נשתמש בנתונים שיתקבלו מסימולציות ממוחשבות של רשתות מהונדסות ונבחן את היכולת להבין ולחזות את השינויים הטופולוגיים שבהן באמצעות Graph Neural Networks (GNNs). Graph Neural Networks (GNNs) הם מודלים של למידה עמוקה שמבוססים על גרפים ומאפשרים ללמוד קשרים מקומיים וגלובליים בין רכיבים ברשת ולכן מתאימים לחיזוי תכונות טופולוגיות של רשתות נוירונים. הבנה וחיזוי של תכונות טופולוגיות הן חיוניות לצורך פיתוח ממשקים עצביים, שיקום עצבי במוח לאחר ניתוח, אופטימיזציה של פרוטוקולי גירוי וחקר הדינמיקה המבנית של רשתות מוחיות.

מטרת הפרויקט:

פיתוח מודלים של GNNs לחיזוי מאפיינים טופולוגיים של רשתות נוירונים מהונדסות לפני ואחרי גירוי חשמלי. במסגרת הפרויקט תיבדק הרגישות של המודלים לשינויים טופולוגיים ברשת. הנתונים יתקבלו מסימולציות ממוחשבות של גידול רשתות או ממידול של נוירונים כך שישקפו מבנים ותהליכים המאפיינים רשתות מהונדסות אמיתיות.

תכולת הפרויקט:

1. לימוד תאורטי וקריאה בספרות על מחקרים בתחום.
2. סימולציה של רשתות נוירונים לפני ואחרי גירוי חשמלי.
3. בניית גרפים וחילוץ תכונות טופולוגיות מהנתונים
4. פיתוח ואימון מודלי GNN (GCN, GAT, GraphSAGE)
5. הערכת הביצועים של המודלים.

קורסי קדם:

מבוא ללמידת מכונה (אפשר במקביל)

דרישות נוספות:

ניסיון עם פיתון, למידה עמוקה (אופציונלי)

מקורות:

1. Kim T, Chen D, Hornauer P, Emmenegger V, Bartram J, Ronchi S, Hierlemann A, Schröter M and Roqueiro D (2023) Predicting in vitro single-neuron firing rates upon pharmacological perturbation using Graph Neural Networks. Front. Neuroinform. 16:1032538. doi: 10.3389/fninf.2022.1032538

2. Zhang XM, Liang L, Liu L, Tang MJ. Graph Neural Networks and Their Current Applications in Bioinformatics. Front Genet. 2021 Jul 29;12:690049. doi: 10.3389/fgene.2021.690049. PMID: 34394185; PMCID: PMC8360394.

3. J. Suárez-Varela et al., "Graph Neural Networks for Communication Networks: Context, Use Cases and Opportunities," in IEEE Network, vol. 37, no. 3, pp. 146-153, May/June 2023, doi: 10.1109/MNET.123.2100773.

4. Asad Khan, Sakander Hayat, Yubin Zhong, Amina Arif, Laiq Zada, Meie Fang, Computational and topological properties of neural networks by means of graph-theoretic parameters, Alexandria Engineering Journal, Volume 66,2023 , Pages 957-977, ISSN 1110-0168, https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.11.001.

108 Classification of patterns of dynamic electrical activity in the brain using deep learning

סיווג תבניות של דינמיקה של פעילות חשמלית במוח באמצעות למידה עמוקה

שם המנחה: דפנה רוזנברג

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ארז יערה

הרקע לפרויקט:

אלקטרוקורטיקוגרפיה (ECoG) היא שיטה למדידת פעילות חשמלית ממוח האדם על ידי הקלטת האותות באמצעות מערך אלקטרודות מיוחדות המונחות על גבי המוח החשוף בזמן ניתוחי מוח של מטופלים. טכנולוגיה ייחודית זו מאפשרת הקלטה של פעילות מוחית ברזולוציה גבוהה בזמן ובמרחב שלא ניתן למדוד בטכנולוגיות אחרות שאינן פולשניות, מה שהופך אותה לכלי יעיל לצרכים קליניים ומחקריים. באמצעות האותות הנמדדים ניתן לאפיין תבניות של פעילות מסונכרנת בין איזורים שונים במוח, הנקראת קישוריות מוחית תפקודית (פונקציונלית). תבניות אלו עשויות להשתנות לאורך הזמן בהתאם לסוגים שונים של משימות קוגניטיביות או תהליכים פנימיים ספונטניים. מודלים של למידה עמוקה ובפרט מודלים המבוססים על עיבוד סדרות זמן כמו LSTM או temporal CNN הינם בעלי פוטנציאל ללמוד את הדינמיקה של תבניות הקישוריות לאורך זמן ולאתר מצבים מוחיים משתנים ובכך לתרום להבנה טובה יותר של דינמיקה מוחית ולהוות בסיס לפיתוח של ממשקי אדם-מכונה ושיטות טיפול חדשניות במחלות מוחיות.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא לפתח מודל מבוסס למידה עמוקה לניתוח סדרתי של תבניות קישוריות המשתנות לאורך הזמן על בסיס אותות אלקטרוקורטיקוגרפיה (ECoG) שנמדדו ממוח של מטופלים. המודל ישמש לזיהוי שינויים לאורך הזמן, לאפיון חלונות זמן בעלי פרופיל הקישוריות דומה, ולזיהוי מעברים דינמיים בין תבניות קישוריות במהלך משימות קוגניטיביות שונות.

תכולת הפרויקט:

1. למידת שלבי העיבוד המוקדם של אותות ECoG וחישוב קישוריות מוחיות
2. חילוץ תכונות טופולוגיות של קישוריות מוחית והפקת פיצ׳רים לאורך הזמן
3. בניית מודל ואימון לאיתור שינויים, סיווג דינמי או חיזוי תבניות.
4. הערכת ביצועי המודל והשוואה בין מודלים שונים.
5. הצגת התוצאות באמצעות כלים ויזואליים.

קורסי קדם:

מבוא ללמידת מכונה, מבוא ללמידה עמוקה (אפשר במקביל)

דרישות נוספות:

נוירופיזיולוגיה של מערכות ו/או כל ידע על מערכות מוחיות.

מקורות:

1. Moataz Assem, Michael G. Hart, Pedro Coelho, Rafael Romero-Garcia, Alexa McDonald, Emma Woodberry, Robert C. Morris, Stephen J. Price, John Suckling, Thomas Santarius, John Duncan, Yaara Erez, High gamma activity distinguishes frontal cognitive control regions from adjacent cortical networks, Cortex, Volume 159,2023,Pages 286-298, ISSN 0010-9452, https://doi.org/10.1016/j.cortex.2022.12.007.

2. Miller, K.J. A library of human electrocorticographic data and analyses. Nat Hum Behav 3, 1225–1235 (2019). https://doi.org/10.1038/s41562-019-0678-3

3. Ko AL, Weaver KE, Hakimian S, Ojemann JG. Identifying functional networks using endogenous connectivity in gamma band electrocorticography. Brain Connect. 2013;3(5):491-502. doi: 10.1089/brain.2013.0157. Epub 2013 Sep 21. PMID: 23879617; PMCID: PMC3796331.

4. Xie, Z., Schwartz, O., & Prasad, A. (2018). Decoding of finger trajectory from ECoG using deep learning. Journal of Neural Engineering, 15(3), 036009. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aa9dbe

109 Discovery and Characterization of Novel Transcript Isoforms in Renal Cell Carcinoma Using Long-Read Single-Cell RNA-seq

גילוי ואפיון של איזופורמים חדשים בסרטן תאי כליה באמצעות Long-Read Single-Cell RNA-seq

שם המנחה: Dana Markiewitz

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' קליסקי תומר

הרקע לפרויקט:

We have recently generated long-read single-cell RNA-seq datasets from Renal Cell Carcinoma (RCC) patients, combining 10x Genomics and Oxford Nanopore Technologies (ONT). Very few such datasets currently exist, making this resource unique and highly valuable.

Long-read sequencing allows direct observation of full-length transcript isoforms, enabling the detection of novel splicing events that may be missed in short-read data. Identifying isoforms specific to RCC could reveal tumor-specific RNA processing patterns and molecular mechanisms, potential biomarkers, or therapeutic targets.

מטרת הפרויקט:

This project will focus on identifying and quantifying RCC-specific transcript isoforms, benchmarking against normal kidney datasets, and applying AI-based splicing prediction tools to investigate the genomic origins of these splicing alterations. The work offers direct engagement with cutting-edge cancer transcriptomics and provides a strong foundation for future graduate research.

Aims:

1. Identify and quantify novel transcript isoforms unique to RCC.

2. Compare isoform expression with publicly available datasets from normal kidney and nuclei from kidney tumors (when available).

3. Investigate the origins of splicing changes using AI-based tools for sequence feature analysis.

תכולת הפרויקט:

Stage 1 – Transcript Quantification and Novel Isoform Detection

• Align long reads from our lab’s RCC datasets to a reference genome using ONT and other command-line tools.

• Quantify transcripts and identify putative novel isoforms.

• Distinguish true novel isoforms from 3′-bias noise — incomplete reads caused by reverse transcriptase drop-off during first-strand synthesis.

• Benchmark results by comparison with normal kidney and tumor nuclei datasets.

Stage 2 – AI-Based Splicing Analysis (high-risk, high-gain)

• Use SpliceAI or similar models to predict the effects of genomic sequence features on splicing patterns.

• Relate predicted splicing regulatory elements to observed isoform changes in RCC.

• Explore potential biological mechanisms and relevance to tumor phenotype.

קורסי קדם:

תכנות פייתון

דרישות נוספות:

Basic knowledge of R and bash scripting in Linux

מקורות:

1. Predicting Splicing from Primary Sequence with Deep Learning https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.12.015

2. High throughput single cell long-read sequencing analyses of same-cell genotypes and phenotypes in human tumors https://doi.org/10.1038/s41467-023-39813-7

110 Characterization of Rare Genetic Kidney Disease through 5' end Single-Cell RNA Seq - International Collaboration with U of Toronto

אפיון מחלת כליות גנטית נדירה באמצעות ריצוף RNA של תא בודד בקצה 5' - שיתוף פעולה בינלאומי עם אוניברסיטת טורונטו

שם המנחה: Dana Markiewitz

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' קליסקי תומר

הרקע לפרויקט:

The ubiquitin ligase NEDD4L is a candidate gene for essential hypertension on both functional and genetic grounds. This gene is characterized by alternative start sites that affect its activity and have direct implications in a rare genetic kidney disease. Although commonly single-cell RNAseq is performed on the 3' end of the transcripts, we plan to use a unique data of 5' end scRNAseq to analyse the different isoforms of NEDD4L, its location and abundance in different nephron segments and the impact of variable genotypes on their expression. This will allow us to decipher the mechanisms related to hypertension. The findings will have a critical impact on current research for Liddle syndrome and other related genetic disorders.

This project is an international collaboration with Dr. Mathieu Lemaire and Dr. Daniela Rotin from the SickKids Research Institute (U of Toronto).

מטרת הפרויקט:

1. Download and preprocess 5' end scRNAseq data of 19 healthy human kidney samples.

2. Characterize and quantify expression of specific NEDD4L isoforms in the different segments of the nephron.

3. Analyse impact of variable genotypes in expression of isoform 1

תכולת הפרויקט:

• Download and preprocess 5' end scRNAseq data

• Perform appropriate quality control

• Cluster and Label distinct nephron segments

• Quantify NEDD4L isoform expression in segments

• Analyze genotype impact on isoform expression and distributions

• Enable result visualization in Genome Browser

קורסי קדם:

תכנות פייתון, ביולוגיה חישובית

דרישות נוספות:

bash scripting for Linux

מקורות:

1. Single-Cell RNA Sequencing Reveals mRNA Splice Isoform Switching during Kidney Development https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32651222/

111 Characterizing Alternative Polyadenylation (APA) in kidney tumors using single-cell RNA-seq

אפיון פוליאדנילציה אלטרנטיבית (APA) בסרטן כליה באמצעות ריצוף RNA-seq של תא בודד

שם המנחה: עונג יצחק הלוי

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' קליסקי תומר

הרקע לפרויקט:

בשנים האחרונות נעשה שימוש בריצוף RNA חד-תאי (scRNA-seq) בתפוקה גבוהה למדידת ביטוי גנים באלפי תאים. מידע זה משמש לזיהוי תת-אוכלוסיות של תאים ולאפיון מנגנונים מולקולריים בכליה ובגידולים סרטניים בכליה. עם זאת, ניתן למצוא שכבה נוספת של הטרוגניות תאית מעבר לביטוי גנים, באיזופורמים חלופיים של תעתיקי mRNA, ואלה לא אופיינו במלואם. מנגנון אחד כזה הוא פוליאדנילציה אלטרנטיבית (APA), לפיו גן מכיל אתרי ביקוע ופוליאדנילציה מרובים, ובכך מאפשר לייצר תעתיקי mRNA מרובים באורכים שונים מאותו גן. מנגנון ה-APA תורם להגדלת מגוון התעתיקים על ידי השפעה על יציבות ה-mRNA, התרגום והלוקליזציה בתא.

בפרויקט זה, הסטודנטים ישתמשו במערך נתונים חד-תאיים של RNA-seq של תאים סרטניים ותאים רגילים ממערכי נתונים מפורסמים, נתונים ממערכת ה-microfluidic drop-seq מהמעבדה וכן ריצוף long-read שבוצע באמצעות Oxford Nanopore technology על מנת לחקור APA בגידוליים סרטניים בכליות.

באופן יותר ספציפי, אנחנו נשאף למצוא הבדלים בין תאים נורמליים וסרטנים (גידולי Renal Cell Carcinoma וגידולי ווילמס).

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא מציאת רשימת גנים שיאפשרו גילוי סמנים לאיתור מוקדם, זיהוי, וניטור של מחלות וגידולי כליה וזיהוי מנגנונים מולקולריים ספציפיים שניתנים לתיקון על ידי טיפול מתאים.

תכולת הפרויקט:

• הבנת התופעה הביולוגית-מולקולרית ולמידת רקע מתאים.
• עיבוד וניתוח מקדים של נתונים, עיבוד דאטה גולמי והכנה מותאמת של מטריצות ביטוי גנים כקלט להמשך שלבי עיבוד הנתונים. (יבוצע בסביבת linux)
• הכרה עמוקה של כלי עיבוד לנתונים בילוגיים, קוד בR שכולל שימוש בחבילות וכלים שונים.
• ניתוח תוצאות והבנתם הביולוגית, זיהוי דפוסים וגנים קורלטיביים לדפוסים.
• בחינת הקשר בין הדפוסים והגנים שהתקבלו בקרב תאים בריאים לבין תאי הסרטן.
• סיכום התוצאות לכדי ספר פרויקט.

קורסי קדם:

• מבוא להסתברות וסטטיסטיקה
• מבוא לביולוגיה למהנדסים
• ביולוגיה חישובית - ביואינפורמטיקה
• נוירוגנומיקה

דרישות נוספות:

• מבוא ללמידת מכונה
• הכרות עם מערכות UNIX
• רקע ביולוגי
• רקע בשפת התכנות R

מקורות:

1. Patrick, R., Humphreys, D. T., Janbandhu, V., Oshlack, A., Ho, J. W., Harvey, R. P., & Lo, K. K. (2020). Sierra: discovery of differential transcript usage from polyA-captured single-cell RNA-seq data. Genome Biology, 21(1), 167.

2. Hao, Y., Hao, S., Andersen-Nissen, E., Mauck III, W. M., Zheng, S., Butler, A., ... & Satija, R. (2021). Integrated analysis of multimodal single-cell data. Cell, 184(13), 3573-3587.

   ---

112 Characterization and identification of patterns of brain activity in patients with brain tumors

אפיון וזיהוי תבניות של פעילות מוחית בחולים עם גידולי מוח

שם המנחה: חמדה וינר

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ארז יערה

הרקע לפרויקט:

בפרויקט זה, הסטודנטים ישתמשו בנתוני הדמיה מוחית (fMRI and MRI) כדי לחקור דפוסי קישוריות מוחית (functional connectivity) בקרב מטופלים עם גידולי מוח, ולהשוות אותם לקבוצת ביקורת בריאה. ידוע שגידולי מוח משפיעים על פעילות המוח, אך היקף ההשפעה ואופייה עדיין אינם מובנים היטב. על ידי השוואת דפוסי קישוריות בין מטופלים לאנשים בריאים, נוכל לקבל תובנות על הדרכים בהן גידולים משפיעים על תפקוד רשתות מוחיות. במחקרים קודמים מצאנו שהרשת הפרונטו-פריאטלית, הקשורה בין השאר לתפקודי קשב, מושפעת במיוחד מגידולים מוחיים. מוקד המחקר בפרויקט יהיה הבנת ההבדלים של קישוריות מוחית עם רשת זו.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא להשוות את דפוסי הקישוריות המוחית של מטופלים עם גידולי מוח לאלו של אנשים בריאים. לצורך כך ייושמו שיטות שונות של ניתוח קישוריות פונקציונלית במוח.

התוצרים הסופיים של הפרויקט:

• מפות קישוריות פונקציונלית עבור כל מטופל ובאופן ממוקד עבור אזורים ספציפיים (בדגש על הרשת FPN)
• פיתוח מסווג (classifier) המבחין בין דפוסי קישוריות בריאים לדפוסים המושפעים מגידול
• ניתוח השוואתי בין קבוצת המטופלים לקבוצת הביקורת הבריאה

תכולת הפרויקט:

במסגרת הפרויקט הסטודנטים ידרשו לבצע את המטלות הבאות:

• היכרות עם נתוני MRI ו-fMRI של מטופלים ושל נבדקים בריאים
• לימוד והפעלה של תוכנות ניתוח הדמיה מוחית למשל - FSL, FreeSurfer
• לימוד ויישום של שיטות שונות לניתוח קישוריות פונקציונלית, כולל: Brain parcellation, Seed-based analysis, Independent Component Analysis
• כתיבת קוד לעיבוד וניתוח מפות קישוריות
• ביצוע ניתוחים סטטיסטיים מתאימים לצורך השוואה בין קבוצות
• פיתוח אלגוריתם למיון דפוסי קישוריות על סמך הנתונים

קורסי קדם:

ניתוח אותות

דרישות נוספות:

מדעי נתונים ביולוגיים

קורס נוירופיזיולוגיה של מערכות ו/או כל ידע על מערכות מוחיות.

מקורות:

1. Ayan S. Mandal, Moataz Assem, Rafael Romero-Garcia, Pedro Coelho, Alexa McDonald, Emma Woodberry, Robert C. Morris, Stephen J. Price, John Suckling, Thomas Santarius, John Duncan, Yaara Erez. Tumour-infiltrated cortex participates in large-scale cognitive circuits Cortex 2024. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2024.01.004

2. Shashidhara S, Spronkers FS, Erez Y. Individual-subject Functional Localization Increases Univariate Activation but Not Multivariate Pattern Discriminability in the "Multiple-demand" Frontoparietal Network. J Cogn Neurosci. 2020 Jul;32(7):1348-1368. doi: 10.1162/jocn_a_01554. https://doi.org/10.1162/jocn_a_01554

3. Ayan S Mandal, Rafael Romero-Garcia, Jakob Seidlitz, Michael G Hart, Aaron F Alexander-Bloch, John Suckling, Lesion covariance networks reveal proposed origins and pathways of diffuse gliomas, Brain Communications, Volume 3, Issue 4, 2021, fcab289, https://doi.org/10.1093/braincomms/fcab289

113 Eye-Tracking and Eye Muscle Electrophysiology Measurements for Personalized Characterization of Gaze Direction

בניית מודל למידת מכונה לאפיון אישי של כיוון המבט על-בסיס אותות חשמליים של שרירי הפנים

שם המנחה: שיר הרטמן

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ארז יערה

הרקע לפרויקט:

ניתן ללמוד רבות מתנועות עיניים על תהליכים נוירולוגים, תפיסתיים ותפקודיים. מחקרים רבים מתבססים על למידת תנועות עיניים כדי להמשיך ולפתח טכנולוגיות וכלים קלינים, למשל באבחון קליני של מחלות נוירולוגיות, בהבנת התנהגות משתמשים, ובפיתוח ממשקי מוח-מחשב.

יש כמה דרכים למדוד תנועות עיניים. השיטה הסטנדרטית היא שימוש במכשיר עוקב עיניים. עוקב עיניים הינו ציוד טכנולוגי מתקדם שמיועד למדידה ולרישום של תנועות העיניים ברזולוציה גבוה בזמן (תדר דגימה 1000 הרץ) ובמרחב (0.1-0.2 מעלות סטייה). בין השאר, טכנולוגיה זו משמשת לזיהוי המידע שעליו מסתכלים ולהבנה של האופן שבו אנו פועלים בסביבה ויזואלית. עם זאת, מכשיר עוקב העיניים מצריך שימוש במצלמה ודורש מנח מדויק של הראש ועל כן אינו מתאים למדידה במערכות רבות.

במחקר זה אנו משתמשים במערך אלקטרודות ייחודי המודבקות על הפנים ומאפשר להקליט את הפעילות האלקטרופיזולוגית של שרירי הפנים ובניהם שרירי העיניים. מטרת הפרויקט היא לבנות מודל מבוסס למידת מכונה לסיווג כיוון המבט על בסיס מדדים שונים: מדידה חשמלית באמצעות מערך אלקטרודות ייחודי ומדידה מבוססת מצלמה (עוקב עיניים). נרצה לבנות מודלים מותאמים אישית שיכולים לאפיין כל נבדק בצורה מדויקת. נבחן את השימוש במדדים השונים לצורך בניית המודל, כמו גם שילוב של הנתונים המתקבלים משתי צורות המדידה. שילוב זה רלוונטי במיוחד לפיתוח ממשקים חכמים, מערכות ניטור נוירולוגי, והבנה טובה יותר של מנגנוני שליטה עינית.

מטרת הפרויקט:

הפרויקט יעסוק בשילוב מדדים שונים (מבוססי פעילות חשמלית ומבוססי מצלמה), לצורך אפיון תנועות עיניים באופן אישי. הסטודנטים יפתחו תהליכי עיבוד אותות, יחקרו פיצ'רים משני סוגי הנתונים, יבנו מודלים המנבאים תנועות עיניים, ויבחנו האם ניתן לשפר את איכות האפיון באמצעות שילוב המידע.

תכולת הפרויקט:

עבודת הסטודנטים תכלול: לימוד תאורטי וקריאה בספרות על מחקרים בתחום, עיבוד מקדים של הנתונים, חילוץ פיצרים משני סוגי הנתונים, בניית מודלים לניבוי תנועות עיניים, שימוש במודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה, השוואה בין ביצועי המודלים מבוססים כל מערך נתונים בנפרד ומבוססים על השילוב של שניהם.

קורסי קדם:

אין

דרישות נוספות:

מדעי נתונים ביולוגיים, כל ידע בתחום מדעי המוח , יכולות תכנות בפייתון או matlab, מבוא ללמידת מכונה.

מקורות:

• Buschman, T. J., & Kastner, S. (2015). From behavior to neural dynamics: An integrated theory of attention. Neuron, 88(1), 127–144.

• Carrasco, M. (2011). Visual attention: The past 25 years. Vision Research, 51(13), 1484–1525.

• Carter, B. T., & Luke, S. G. (2020). Best practices in eye tracking research. International Journal of Psychophysiology, 155, 49–62.

114 Patterns of brain activity in patients with brain tumors before and after tumor removal

תבניות של פעילות מוחית בחולים עם גידולים מוחיים לפני ואחרי הוצאת הגידול

שם המנחה: חמדה וינר

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ארז יערה

הרקע לפרויקט:

אלקטרוקורטיקוגרפיה (ECOG) היא טכניקה מבטיחה המקליטה פעילות מוחית במוח האדם באמצעות אלקטרודות ייעודיות המונחות ישירות על קליפת המוח. טכניקה זו היא כלי קליני שימושי למיפוי תפקוד המוח מכיוון שהיא מספקת נתונים ייחודיים עם רזולוציה גבוהה בזמן ובמרחב, שלא ניתן להשיג עם שיטות מדידה אחרות שאינן פולשניות. בין השאר, ממשקי מוח-מחשב (Brain computer interfaces, BCI) וכן יישומים קליניים אחרים משתמשים בשיטה הנ"ל.

הראנו בעבר כי נתוני ECOG שנאספו במהלך ניתוח מוח בערות של מטופלים עם גידול מוחי, מכילים מידע הקשור לאזורי מוח והתפקודים אליהם הם קשורים. עם זאת, הקשר של פעילות זו לתבניות של קישוריות עם אזורי מוח אחרים, הן באזורים בריאים והן באזור הגידול, עדיין לא ידועים.

בפרויקט זה , נשתמש במספר מדדים כדי לחקור שינויים של האותות העצביים במוח האדם, גם באופן מקומי באזור הגידול תוך שימוש בנתוני ECOG, וגם באופן שבו הם קשורים לאזורים ורשתות בכל המוח באמצעות fMRI (functional MRI). כמו כן, הפרויקט יכלול שיטות של למידת מכונה על מנת לנבא תוצאות קוגניטיביות ולסווג רקמות תבניות קישוריות של לפני הוצאת הגידול ואחרי הוצאת הגידול.

דימות מוחי מדויק (precision neuroimaging) הינו גישה מתפתחת המתמקדת בהבנת פעילות המוח ואזורים תפקודיים ברמת האדם האינדיבידואל. גישה זו כוללת שימוש במידע רווי נתונים משיטות דימות שונות ויש לכך השלכות חשובות בפיתוח שיטות רפואה מותאמת אישית.

פרויקט זה יעסוק בשילוב נתונים משיטות הדימות השונות תוך מטרה מכוונת לשימוש קליני.

מטרת הפרויקט:

מטרת פרויקט זה היא לפתח שיטות לעיבוד מידע וזיהוי מדדי פעילות אותות עצביים בנתוני ECOG ושילובם עם כלי מדידה אחרים כמו שיטת ה-fMRI, על מנת לזהות אזורים תפקודיים במוח ברמת המטופל האינדיבידואל. כלים אלו שנפתח ישמשו בסיס להבנת העקרונות של ארגון אזורים ורשתות במוח והבנה עמוקה יותר של השפעת גידול על פעילות מוחית.

תכולת הפרויקט:

הסטודנטים יפתחו כלים לניתוח אותות מוחיים משיטות מדידה שונות וישתמשו במודלים סטטיסטיים וויזואליזציה של התוצאות. העבודה תכלול: כתיבת קוד, ניתוח נתונים, מודלים סטטיסטיים, וקריאת ספרות.

קורסי קדם:

• ניתוח אותות

דרישות נוספות:

מדעי נתונים ביולוגיים

קורס נוירופיזיולוגיה של מערכות ו/או כל ידע על מערכות מוחיות.

מקורות:

1. Moataz Assem, Michael G. Hart, Pedro Coelho, Rafael Romero-Garcia, Alexa McDonald, Emma Woodberry, Robert C. Morris, Stephen J. Price, John Suckling, Thomas Santarius, John Duncan, Yaara Erez. High gamma activity distinguishes frontal cognitive control regions from adjacent cortical networks, Cortex, Volume 159, 2023, Pages 286-298. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2022.12.007.

2. Ayan S. Mandal, Moataz Assem, Rafael Romero-Garcia, Pedro Coelho, Alexa McDonald, Emma Woodberry, Robert C. Morris, Stephen J. Price, John Suckling, Michael G. Hart, Yaara Erez. Tumour-infiltrated cortex participates in large-scale cognitive circuits medRxiv 2022.12.19.22283690. https://doi.org/10.1101/2022.12.19.22283690

3. Crone N.E., Sinai A. & Korzeniewska A. (2006). High-frequency gamma oscillations and human brain mapping with electrocorticography. Progress in Brain Research 159, 275–295. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(06)59019-3

115 A Machine Learning Model for Predicting Sensor Localization in Brain Networks

מודל מבוסס למידת מכונה לחיזוי מיקום הסנסור ברשת מוחית.

שם המנחה: שיר הרטמן

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ארז יערה

הרקע לפרויקט:

ניתוחי מוח למחלות שונות כוללים במקרים רבים הסרה של איזורים פתולוגיים מסוימים, למשל איזור עם גידול סרטני. לצורך שימור ושיקום יכולות תפקודיות קריטיות כמו דיבור, תנועה, ותפקודים קוגניטיביים אחרים, יש צורך למפות איזורים תפקודיים במטופלים. אלקטרודות ייעודיות המונחות ישירות על המוח החשוף מאפשרות להקליט פעילות מוחית חשמלית בטכנולוגיה מבטיחה הנקראת אלקטרוקורטיקוגרפיה (ECOG). במחקרים קודמים הראינו כי נתוני ECOG הנאספו ממספר סנסורים במהלך ניתוח מוח בערות של מטופלים עם גידול מוחי, מכילים מידע הקשור לרשתות מוחיות הקשורות לתפקודים שונים. עם זאת, אנחנו מאמינים שיש שוני בארגון הרשתות בין המטופלים. מציאת שיטות להתאמה אישית של ארגון הרשתות במוח ברמת הפרט הינה שלב קריטי במיפוי המוח.

בפרויקט זה נשתמש בכלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי לחזות את הרשתות המוחיות שבהן נמצאים הסנסורים השונים. במהלך הפרויקט נשתמש גם בשיטות שונות של עיבוד אותות על מנת לקבל מאפיינים שונים על כל אות חשמלי במטרה להשתמש במאפיינים אלה לחיזוי הרשת אליה שייך כל סנסור. בנוסף, נרצה לבצע סיווג של הרקמה עליה מונח כל סנסור: בין רקמה חולה לרקמה בריאה, במטרה לתרום לאפיון מדויק יותר של אזורים פתולוגיים.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא הבנה ושימוש בכלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה לסיווג של כל סנסור אל הרשת אליה שייך תוך התמקדות ברשת ספציפית, דבר היכול להוביל למיפוי מוח אישי. הפרויקט יכלול ניתוח נתונים, שימוש במודלים מעולמות הלמידה עמוקה ומודלים סטטיסטים על מנת למפות את ארגון הרשתות במוח ברמת הפרט.

• חישוב וחילוץ של פיצ'רים המתאימים למודלים של למידה.
• בניית מודלים ובחירת מודל אחד טוב עם אחוזי ההצלחה הגבוהים ביותר.
• סיווג הרקמה עליה מונח כל סנסור כרקמה חולה או בריאה, על בסיס מאפיינים של אות ה-ECOG.
• פיתוח כלי להצגה טובה וברורה של הנתונים.

תכולת הפרויקט:

1. לימוד תאורטי וקריאה בספרות על מחקרים בתחום.
2. עיבוד מקדים של הנתונים וחילוץ פיצרים לטובה בניית המודל.
3. בניית מודלים לחיזוי מיקום האלקטרודות במוח האדם ברמת הפרט.
4. שימוש במודלים סטטיסטים.
5. בניית מודל סיווג עבור זיהוי רקמה חולה לעומת בריאה.
6. שימוש ופיתוח כלים בכלים בעיבוד אותות והצגת נתונים.

קורסי קדם:

אין

דרישות נוספות:

מקורות:

1. Assem, M., Hart, M. G., Coelho, P., Romero-Garcia, R., McDonald, A., Woodberry, E., Morris, R. C., Price, S. J., Suckling, J., Santarius, T., Duncan, J., & Erez, Y. (2023). High gamma activity distinguishes frontal cognitive control regions from adjacent cortical networks. Cortex, 159, 286–298. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2022.12.007

2. Penny, W. D., Duzel, E., Miller, K. J., & Ojemann, J. G. (2008). Testing for nested oscillation. Journal of Neuroscience Methods, 174(1), 50–61. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.06.035

116 Dynamics of neurons' cytoskelaton on a nanometric level

דינמיקת שלד התא של נוירונים ברמה ננומטרית

שם המנחה: עוז מועלם

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

שלד התא של נוירונים הוא חיוני לפעילות תקינה של הנוירון, ופגיעה בשלד התא מובילה לפגיעה בפעילות העצבית. קיים צורך בפיתוח שיטות וטיפולים חדשים לטיפול בפגיעות עצביות, והבנה של דינמיקת השלד התאי של נוירונים ברמה הננומטרית עשוייה לעזור לנו להבין מנגנונים טבעיים של תיקון שיוכלים להוות בסיס לשיקום עיצבי.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרוייקט היא לאפיין דינמיקה של שלד התא בנוירונים. לשם כך נשתמש ונפתח תוכנות לעיבוד וניתוח תמונות על מנת לאפיין את הדינמיקה של שלד התא של נוירוניים שגודלו במעבדה ושמאפיינים של שלד התא סומנו בהם. לבסוף נקבל ניתוח סטטיסטי מלא של מאפייני התמונה הרלוונטיים לדינמיקת שלד התא.

תכולת הפרויקט:

לימוד תאורטי וקריאה בספרות של מחקרים רלבנטיים

ניתוח ועיבוד תמונות על מנת להוציא מאפיינים חשובים, בעזרת תוכנות שונות כגון ImageJ

ניתוח מתקדם של המאפיינים באמצעות קוד בפייתון

קורסי קדם:

קורס תיכנותי כלשהו

דרישות נוספות:

ידע בעיבוד תמונה

מקורות:

https://www.nature.com/articles/s41592-022-01507-1

117 Analyzing the Effects of Magnetic Nanoparticles on Neural Network Growth and Electrical Activity Patterns

ניתוח ההשפעות של ננו-חלקיקים מגנטיים על הגדילה והפעילות החשמלית של רשתות נוירונליות

שם המנחה: דפנה לבנברג

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

השימוש בננו חלקיקים מגנטיים להפעלת מניפולציות מגנטיות על תאים, ארגון רשתות נוירונים והכוונת תרופות לאזורי מטרה נעשה פופולרי ומהווה מוקד מחקר בשנים האחרונות.

התקשורת בין נוירונים היא באמצעות סיגנלים חשמליים, וזו למעשה אחראית על כל התפקודים העצביים, ולכן הבנת ההשפעה של נוכחות חלקיקים מגנטיים על הגדילה ועל הפעילות החשמלית של נוירונים היא קריטית והכרחית בכדי לקדם שימוש נרחב ויישומים חדשניים של שליטה מגנטית ברשתות נוירונים.

מטרת הפרויקט:

במסגרת הפרויקט נמדוד פרמטרים שונים של גדילה ושל פעילות חשמלית שנחלץ מהדאטא של ההקלטות החשמליות של הנוירונים (כמו אמפליטודה ותדירות שישמשו כמדדים להשוואה בין הקלטות שונות), ונבדוק מהו משך ההקלטה לניתוח הפרמטרים שנותן את התוצאות הרובסטיות ביותר לניתוח ולאיפיון הפעילות ברשתות. לבסוף, על סמך הממצאים, נאפיין ההקלטות שמקורן ברשתות ממוגנטות וברשתות נוירונליות רגילות ונשווה בין הממצאים.

תכולת הפרויקט:

• הסטודנטים ילמדו על השימוש בננו חלקיקים מגנטיים במעבדה ועל הסיגנלים שמתקבלים בהקלטות חוץ תאיות.
• הסטודנטים יאפיינו את הגדילה של נוירונים עם ובלי חלקיקים מגנטיים.
• הסטודנטים יפתחו קוד לעיבוד של הדאטה ולחילוץ מאפיינים מתוך ההקלטות החשמליות.
• הסטודנטים ישוו את הפרמטרים המאפיינים את הפעילות עבור הקלטות באורכים שונים ויראו אם הפרמטרים משתנים כתלות במשך ההקלטה.
• מאפייני הפעילות של הקלטות עם בלי חלקיקים יושוו.

קורסי קדם:

פיזיולוגיה כמותית, מדעי נתונים ביולוגים, רשתות נוירונים.

דרישות נוספות:

כל ידע בניתוח נתונים ,למידת מכונה ותכנות ב python

מקורות:

1. Carter, M., & Shieh, J. (2015). Electrophysiology. Guide to Research Techniques in Neuroscience, 89–115. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-800511-8.00004-6

2. Beker, S., Kellner, V., Chechik, G., & Stern, E. A. (2016). Learning to classify neural activity from a mouse model of Alzheimer's disease amyloidosis versus controls. Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring, 2, 39-48 . https://doi.org/10.1016/j.dadm.2016.01.002

118 Utilizing deep learning algorithms on genomic maps from cancer tissues to uncover cell-cell interactions. 

הפעלת אלגוריתמים של למידה עמוקה על תמונות ממפות גנומיות של רקמות סרטניות לזיהוי אינטראקציות בין סוגי תאים שונים.

שם המנחה: טל גולדברג

אחראי/ת אקדמי/ת: ד״ר שחר אלון

הרקע לפרויקט:

גנומיקה מרחבית היא משפחה של טכנולוגיות המאפשרת לזהות את מיקום הגנים בתוך רקמות. לטכנולוגיות אלו חשיבות רבה בסרטן, כיוון שזה מאפשר לדעת איזה סוגי תאים נמצאים בתוך ביופסיות מחולים. המעבדה שלנו יצרה מפות גנומיות המציגות את הביטוי המרחבי של כ-300 גנים שונים ברקמות סרטניות, בתוך ומחוץ לתאים ברקמה. התמונות של המפות הגנומיות יכולות לשמש כקלט לרשתות נוירונים. בנייה איכותית של רשתות הנוירונים ואימונן על גבי התמונות יכולה לחשוף מידע על מצב התאים הנמצאים ברקמה. דוגמה למצב כזה היא אינטראקציה בין תאים מסוגים שונים, למשל תא ממערכת החיסון שנמצא קרוב לתא סרטני ומושפע ממנו ברמת ביטוי הגנים שלו.

האם התמונות הגנומיות יכולות לחשוף לא רק את סוגי התאים שנמצאים בתוך הרקמה הסרטנית, אלא גם את מצב התאים והאינטראקציה ביניהם?

מטרת הפרויקט:

בפרויקט נפעיל שיטות של עיבוד תמונה לצורך התאמת המפות הגנומיות שישמשו כקלט לאלגוריתמים של למידה עמוקה. נממש כתיבת קוד ויישום של רשתות נוירונים, תוך אימון ושיפור הביצועים של המודל. נשתמש בכלים חישוביים לחלץ פרשנות ביולוגית מהרשתות, החל מזיהוי סוגי התאים ברקמה ובהמשך חשיפת אינטראקציות בין סוגי התאים השונים - האם התא הגיב ברמה הגנומית לתא הסמוך אליו על סמך התמונה שהוכנסה כקלט לרשת.

תכולת הפרויקט:

1. סקר ספרות - איזה שיטות של רשתות נוירונים / למידה עמוקה קיימות לניתוח מידע של גנומיקה מרחבית בהקשר של סרטן.
2. ניתוח ראשוני של המידע הוויזואלי בכלים של עיבוד תמונה על מנת להכין קלט לרשתות נוירונים.
3. בנייה ואימון של רשתות נוירונים לצורך ניתוח המידע.
4. פרשנות של הרשתות בעזרת כלים חישוביים כדי לגלות איזה גנים במרחב שימשו לקבלת ההחלטה.

קורסי קדם:

רשתות נוירונים או מבוא ללמידה עמוקה

דרישות נוספות:

• תכנות בפייתון.
• רקע בעיבוד תמונה הוא יתרון.
• רקע בביולוגיה הוא יתרון.
• יתרון למי שלקח את הקורס בנוירו-גנומיקה.

מקורות:

https://www.alonlab.org/technology

119 Machine Learning-Driven Identification of Gut Microbiome Keystone Species for Personalized Antibiotic Recovery

זיהוי מיני מפתח במיקרוביום המעי באמצעות למידת מכונה לצורך התאוששות מותאמת אישית מטיפול אנטיביוט

שם המנחה: מר פורת חנני

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר אור לוי

הרקע לפרויקט:

טיפול באנטיביוטיקה מיועד לאלימינציה של חיידקים פתוגניים, אך בפועל פוגע גם באוכלוסיות חיידקים ידידותיות וחיוניות במיקרוביום במערכת העיכול. לרוב, אוכלוסיות המיקרואורגניזמים השונים במעיים מתאוששות, והמאזן האקולוגי במעי חוזר לקדמותו לאחר זמן החלמה ומתן פרוביוטיקה. אך לעיתים פגיעה משמעותית במיקרוביום בעקבות טיפול אנטיביוטי ממושך גורמת להפרעות עיכול ואף בעיות רפואיות מורכבות יותר כמו קוליטיס.

במיקרוביום, בדומה למערכות אקולוגיות אחרות, קיימים "Keystone species" – מיני אורגניזמים בעלי חשיבות אקולוגית רבה המהווים מרכיב יסודי במערכת, ופגיעה בהם עלולה להביא לפגיעה במינים נוספים ולשיבוש היציבות והמאזן האקולוגי. פרויקט זה מתמקד באפיון "Keystone species" הנפגעים מטיפול אנטיביוטי, ובפיתוח מודלים חישוביים לניבוי אסטרטגיות תזונתיות או פרוביוטיות מותאמות אישית לשיקום מהיר ויעיל של המיקרוביום. השילוב של מדעי הנתונים עם מידע ביולוגי יאפשר הבנה עמוקה של דפוסי הפגיעה במיקרוביום ותמיכה בפיתוח רפואה מותאמת אישית.

מטרת הפרויקט:

לזהות מינים קריטיים (keystone species) הנפגעים מטיפולי אנטיביוטיקה ולפתח מודלים מבוססי למידת מכונה לניבוי טיפול מיטבי לשיקום מהיר של המיקרוביום התומך ב"מיני המפתח" במערכת במקרים שונים של פגיעה.

תכולת הפרויקט:

1. סקר ספרות על השפעת אנטיביוטיקה על המיקרוביום והגדרת מינים קריטיים.
2. עיבוד מערכי נתונים קיימים של ריצוף מטאגנומי ממטופלים לפני ואחרי טיפול אנטיביוטי.
3. ניתוח קשרים בין מינים ומבני קהילה אקולוגיים.
4. יישום שיטות למידת מכונה (כגון XGBoost, Random Forest, LSTM) לניבוי פגיעה ופיתוח מודל לניבוי טיפול פרוביוטי מותאם אישית לשיקום.

קורסי קדם:

• ביו-אינפורמטיקה
• מבוא ללמידת מכונה או למידת מכונה לסטודנטים להנדסה
• מבוא לסטטיסטיקה והסתברות

דרישות נוספות:

• עניין במדעי המיקרוביום ורפואה מותאמת אישית
• יכולת עבודה עם נתונים גדולים

מקורות:

1. Amit, G. & Bashan, A. (2023). Top-down identification of keystone taxa in the microbiome. Nature Communications. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39459-5

2. Wang, X.-W. et al. (2024). Identifying keystone species in microbial communities using deep learning. Nature Ecology & Evolution. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37974003

120 Microbiome Networks: A Systems-Level Analysis of Aging Dynamics

רשתות המיקרוביום: ניתוח מערכתי של דינמיקת ההזדקנות

שם המנחה: פורת חנני

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר אור לוי

הרקע לפרויקט:

המיקרוביום של המעי משתנה לאורך החיים וממלא תפקיד מרכזי בבריאות ובאריכות הימים של המאכסן. מחקרים בעכברים ובבני אדם הראו כי אצל מבוגרים קהילת המיקרוביום מתפתחת באופן אינדיבידואלי יותר, דבר המוביל לשונות גדולה יותר בין בני אותה קבוצת גיל. כלומר, המיקרוביום בגיל מבוגר נעשה ייחודי יותר לכל פרט ביחס לאחרים, מה שעשוי לרמז על שינוי באינטראקציות בין המינים השונים ולפירוק של מבני קהילה משותפים במיקרוביום.

אינטראקציות בין מינים שונים בקהילה המיקרוביאלית עשויות להשתנות עם הגיל, ולהשפיע על פונקציות קריטיות של המעי ועל הקשר בין המיקרוביום למארח. בפרויקט זה נשאף למפות את השינויים ברשת האינטראקציות בין המינים בקהילה המיקרוביאלית עם הגיל, וכיצד שינויים אלו משפיעים על פונקציות קריטיות של המיקרוביום. הבנה מעמיקה של השינויים הללו היא מפתח לפיתוח התערבות מותאמת אישית, כגון טיפולים פרוביוטיים חדשניים או תזונה מותאמת אישית שיוכלו ׳להצעיר׳ את המיקרוביום שלנו ולשפר את תהליכי העיכול.

מטרת הפרויקט:

במסגרת הפרויקט הסטודנטים ישתמשו בכלים מתקדמים במדעי נתונים, למידת מכונה וניתוח רשתות אקולוגיות, על מנת לחקור כיצד יחסי הגומלין בין מיני חיידקי המעי משתנים עם הגיל, והאם ההזדקנות מובילה לשבירה של מבני קהילה משותפים ולעלייה בייחודיות המיקרוביום בין פרטים. נחפש לענות על השאלה - כיצד הזדקנות משפיעה על המיקרוביום וכתוצאה מכך על בריאות המאכסן, ולהוות בסיס לפיתוח גישות חדשות בתחום הרפואה המותאמת אישית.

תכולת הפרויקט:

1. סקירת ספרות על השינויים במיקרוביום עם הגיל.
2. עיבוד מערכי נתונים מטאגנומיים של צעירים מול מבוגרים.
3. שימוש בכלים סטטיסטיים ורשתות גרפיות למיפוי אינטראקציות בין מינים.
4. שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה לזיהוי דפוסים אקולוגיים משתנים עם הגיל.
5. הסקת מסקנות לגבי שמירה או איבוד של אוניברסליות המיקרוביום בגיל מבוגר.

קורסי קדם:

• ביו-אינפורמטיקה
• מבוא ללמידת מכונה או למידת מכונה לסטודנטים להנדסה
• מבוא לסטטיסטיקה והסתברות

דרישות נוספות:

• עניין באקולוגיה מיקרוביאלית
• יכולת עבודה עם נתונים גדולים

מקורות:

1. Bashan, A. et al. (2016). Universality of human microbial dynamics. Nature. https://doi.org/10.1038/nature18301

2. Litichevskiy, L. et al. (2025). Gut metagenomes reveal interactions between dietary restriction, ageing and the microbiome in genetically diverse mice. Nature Microbiology. https://doi.org/10.1038/s41564-025-01963-3

121 Decoding Aging: Using Data Science to Link DNA Mutation Patterns with Gene Activity Networks

פענוח הזדקנות: שימוש במדעי נתונים לקישור דפוסי מוטציה של DNA עם רשתות פעילות גנים

שם המנחה: ורד קליין

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר אור לוי

הרקע לפרויקט:

Aging is a biological process marked by the accumulation of random DNA damage and disruptions in cellular regulatory systems. Yet, the mystery remains: how do these countless random events at the molecular level give rise to the coherent, system-wide decline we recognize as aging? One emerging hallmark of aging is a decline in global coordination between gene expressions (gene-to-gene transcriptional coordination), reflecting widespread transcriptional dysregulation beyond changes in individual genes. A recent study (Nature Metabolism, 2020) revealed a strong link between mutational load and reduced gene-to-gene global coordination level (GCL) across cell types. The challenge now is to map this relationship quantitatively: to trace how random mutations and accumulated damage ripple through the intricate gene networks that sustain life. Quantitatively mapping this relationship using advanced computational analysis of scRNA-seq data may uncover key mechanisms of aging and identify novel biological markers.

מטרת הפרויקט:

How random accumulated damage leads to the aging phenotypes remains unclear. Here we aim to quantify and analyze the relationship between mutational load and the transcriptional level in scRNA-seq data from different age groups. The project will focus on implementing advanced data science approaches to study the relations between mutational load to transcriptional changes while controlling for potential confounding factors.

Final deliverables:

• An open-source computational tool (Python/R) for integrated analysis of expression data and mutational load.

• A report including statistical results and visualizations.

• A final presentation summarizing findings and biological implications.

תכולת הפרויקט:

1. Literature review on mutational load and transcriptional changes in the context of aging.

2. Retrieval of relevant public scRNA-seq datasets containing mutational information.

3. Biological data processing: cell filtering, normalization, advanced bio-informatics tools for characterizing the mutational load across cells and genes and utilizing data science approaches such as machine learning techniques for analyzing gene expression data.

4. Statistical analysis of the relationship between transcriptional gene to gene coordination changes and mutational load, including stratification by cell type/pathway.

5. Presentation of results and preparation of the final report and presentation.

קורסי קדם:

• מבוא להסתברות וסטטיסטיקה

• מבוא לביולוגיה למהנדסים

• מבוא ללמידת מכונה

דרישות נוספות:

• נסיון בתכנות ב R ו/או פייתון

• הכרות עם מערכות UNIX

• ביולוגיה חישובית

• נוירו-גנומיקה

מקורות:

1. Levy O. et al., Age-related loss of gene-to-gene transcriptional coordination among single cells, Nature Metabolism (2020).

122 Construction of Gene Regulatory Networks and Identification of Recurrent Regulatory Motifs in Wilms Tumor

הרכבת רשתות בקרה גנטיות וזיהוי מוטיבים רגולטוריים חוזרים בגידולי וילמס

שם המנחה: משה זאב הפטר

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' קליסקי תומר

הרקע לפרויקט:

רשתות בקרה גנטיות חישוביות מתארות כיצד מנגנוני בקרה משפיעים על פעילותם של גנים בתאים. טכנולוגיות ריצוף RNA חדשות מאפשרות לבחון תהליכים אלה ברמת התא הבודד (single cell) ולהעמיק את ההבנה של מחלות שונות. ‏ Wilms tumor הוא סרטן כליה הקיים אצל ילדים, והבנת הרשתות הרגולטוריות בו עשויה לשפוך אור על מנגנוני המחלה.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא לבנות ולנתח Gene Regulatory Networks ‏(GRNs) מגידולי וילמס, במטרה לזהות מוטיבים רגולטוריים ולבחון את הייחודיות ואת השימור שלהם בין דגימות ותתי־סוגים שונים של גידולים אלה.

תכולת הפרויקט:

לאחר סקירת ספרות והבנה ביולוגית של הבעיה, הסטודנטים יבצעו אנליזה על דאטה מסוג scRNA-seq לצורך זיהוי אוכלוסיות תאים של גידולי וילמס. לאחר מכן יבנו רשתות עבור כל גידול וישוו בין הרשתות השונות על מנת להבין את האלמנטים הרגולטוריים היחודיים שמאפיינים את גידולי וילמס ואת השונות ביניהם.

קורסי קדם:

ניורו-גנומיקה או ביולוגיה חישובית/ביואינפורמטיקה

דרישות נוספות:

מומלץ ידע בסיסי בלמידת מכונה

ידע בסיסי ב-R ופייתון

מקורות:

1. Aibar, S., González-Blas, C. B., Moerman, T., Huynh-Thu, V. A., Imrichova, H., Hulselmans, G., ... & Aerts, S. (2017). SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering. Nature methods, 14(11), 1083-1086. https://doi.org/10.1038/nmeth.4463https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE200256

123 Applying network science and machine learning to the study of cancer

יישום מדע הרשתות ולמידת מכונה בחקר הסרטן

שם המנחה: ירון טרינק

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' קליסקי תומר

הרקע לפרויקט:

בשנים האחרונות טכנולוגיות ריצוף חד-תאי חוללו מהפכה בחקר הסרטן, בכך שאיפשרו ניתוח מדויק של אוכלוסיות תאים בודדים בתוך הגידול ושל המיקרו־סביבה הסרטנית. היכולת להבחין בהטרוגניות התאית ולזהות תתי־אוכלוסיות נדירות פתחה אופקים חדשים להבנת התפתחות הסרטן ועמידותו לטיפול. יחד עם זאת, כמויות המידע העצומות שנוצרות מציבות אתגר משמעותי. לשם כך נדרשות שיטות חדשות במדעי הרשתות ובלמידת מכונה, המאפשרות לארגן, לפרש ולגלות דפוסים מורכבים בנתונים, ובכך להוביל להבנות ביולוגיות חדשות ולקידום יישומים רפואיים מותאמים אישית.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא לפתח וליישם שיטות חדשניות לניתוח מערכי נתונים רחבי־היקף של ריצוף חד־תאי, במטרה להעמיק את ההבנה של סרטן הכליה ולתרום לפיתוח טיפולים מותאמים אישית לחולים.

תכולת הפרויקט:

משימות הפרויקט כוללות: איתור מאגרי נתונים ציבוריים רלוונטיים למענה על שאלת המחקר, יישום שיטות חישוב סטנדרטיות לניתוח נתוני חד־תא(single cell), ובחינת שיטות מתקדמות לניתוח רשתות לצורך יישומן במאגרי הנתונים.

קורסי קדם:

מומלץ: מבוא למדינת מכונה, ניורו-גנומיקה, ביולוגיה חישובית.

דרישות נוספות:

מומלץ רקע ביולוגי בסיסי (לא חובה)

מקורות:

1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37443338/, 

2. https://www.mdpi.com/1422-0067/25/8/4520

124 Audio Reconstruction from Rolling Shutter Laser Speckle Acoustic Sensing using Deep Learning

שחזור שמע מחישה מרחוק באמצעות למידה עמוקה

שם המנחה: ד"ר ניסן אוזנה, משה ברציאנסקי

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר ניסן אוזנה

הרקע לפרויקט:

Our lab's novel method uses a low-cost rolling shutter CMOS camera to capture vibrating laser speckle patterns and reconstruct biological signals like heartbeat, lung sounds, and speech through correlation-based signal processing. While effective, it depends on handcrafted filtering and is sensitive to noise. Deep learning could improve audio reconstruction by learning robust mappings directly from raw speckle dynamics, enhancing signal clarity, noise suppression, and adaptability across diverse conditions.

מטרת הפרויקט:

The goal of the project is to enhance signal reconstruction accuracy and robustness through advanced processing techniques.

The metrics that will reflect the improved performance are the SNR ratio, which currently reaches 12.83 with the baseline method, while preserving a high WER score (0).

תכולת הפרויקט:

1. Reproducing the results of the original paper.

2. Create substantial amounts of data instances of the audio-signal pairs.

3. Train a Deep Learning model that produces the expected speech given the signal input.

4. Evaluate the results using various performance metrics.

קורסי קדם:

פרופ' יעקב גולדברגר מבוא ללמידת מכונה 83-622

דרישות נוספות:

עבודה עם תשתיות למידה עמוקה כגון Pytorch, ניתוח והצגת תוצאות בעזרת ספריות כגון matplotlib וpandas.

מקורות:

1. Homodyne and heterodyne rolling shutter laser speckle acoustic sensing in bio-photonics https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-33-14-30515&id=574127

2. Enhancing speech intelligibility in optical microphone systems through physics-informed data augmentation Open Access

3. https://www.semanticscholar.org/paper/Enhancing-speech-intelligibility-…

4. A Review on Score-based Generative Models for Audio Applications

5. https://arxiv.org/pdf/2506.08457

125 Programming a real-time cerebral blood flow measurement SW using non-invasive electro-optics system

פיתוח תוכנה למדידת זרימת דם במוח בזמן אמת, במערכת אלקטרו-אופטית לא פולשנית

שם המנחה: ויקה טרלה

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר אוזנה ניסן

הרקע לפרויקט:

הפרוייקט מתבסס על טכנולוגיית SCOS - Speckle Contrast Optical Spectroscopy. בעזרת לייזר IR קוהרנטי, נוצרת תבנית speckles אחרי מעבר ברקמה שאותה אנו קולטים במצלמת CMOS. מריחת התבנית תלויה במהירות הדם שדרכו עובר האור. את ה"מריחה" הזו אנו מודדים וכך יכולים לזהות את השינויים בזרימה. הצורך הוא בתוכנה שעושה את כל עיבוד הנתונים בזמן אמת, מציגה אותם ומתקשרת בצורה נוחה עם המשתמש.

מטרת הפרויקט:

בניית GUI (וכל איסוף ועיבוד נתונים שמאחוריו) שמאפשר למשתמש לנתר זרימות מח בדם, הן במסגרת מחקר במעבדה והן במהלך ניתוחים בבית-חולים.

תכולת הפרויקט:

פיתוח GIU שמאפשר שליטה על פרמטרים רבים שמשפיעים על המדידה מצד אחד, ועם זאת אוטומציה של כל מה שאפשר מצד שני. התוכנה תבצע את עיבוד הנתונים, ותציג אותם בצורה אינטרקטיבית ונוחה. תחילה יתבצע תהליך של בחירת שפה אופטימלית למשימה, ע"י סקר יכולות של שפות שונות בהקשר הרלוונטי, ואז כתיבת בסיס התוכנה במספר שפות והשוואה בינהן. אנו מעודדים שימוש בכלי AI הקיימים היום לשם התכנות. לבסוף ימדדו התלמידים את זרימות הדם במח של מספר משתתפים ויערכו סיכום ממצאים. ניתן לשנות מעט את יעדי הפרוייקט בהתאם להתעניינותם של התלמידים (להוסיף אלמנטים של שינויים במערכת האופטית או שיפורים בעיבוד הנתונים).

קורסי קדם:

רקע בתכנות - חובה! בנוסף יתרון גם למי שמגיע מאלקרו-אופטיקה או עיבוד אותות. אפשר להתאים את הפרוייקט בהתאם להתעניינותו של הסטודנט. מומלץ לקחת בסמסטר ב את הקורס בניורופוטוניקה של דר ניסן אוזנה.

דרישות נוספות:

נסיון בתכנות

מקורות:

1. https://www.nature.com/articles/s42003-023-05211-4 , 

2. https://ieeexplore.ieee.org/document/11078019

126 Development of a device for controlled drug release by acoustic wave

פיתוח רכיב לשחרור תרופות באופן נשלט, באמצעות גלי קול

שם המנחה: טל בן עוליאל

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

Many pharmaceuticals cause undesirable side effects because they systemically disperse in the body and affect healthy tissues that are not the intended target. To address this, drug delivery systems have been developed to achieve targeted and/or controlled release of therapeutic compounds. These systems are attracting significant research interest as they respond to external triggers, enabling drugs to be released in response to specific external changes. A variety of physical and chemical stimuli can be used—including temperature, pH, light, electric or magnetic fields, osmotic pressure, and ultrasound. Ultrasound is especially appealing due to its advantages, including the absence of ionizing radiation, affordability, ease of use, and the capability to deliver energy precisely to targeted areas. Our objective is to create a device that carries drugs and allows for their remote and precisely controlled release.

מטרת הפרויקט:

The students will design and fabricate a polymeric-based device for controlled drug delivery by acoustic waves. They will experimentally examine the effect of acoustic waves on the device and cells in the culture.

תכולת הפרויקט:

• Review the field of drug release by external stimulation, especially by acoustic waves.

• Fabricating of polymer based drug delivery device, and releasing drugs from it by acoustic waves.

• Examination the effect of different parameters of the device and the acoustic system on the drug release.

• Biological interface - examination of the influence of the device and the acoustic system on cells.

קורסי קדם:

• פזיולוגיה כמותית
• דימות רפואי

דרישות נוספות:

מקורות:

1. Kim, H. J.; Matsuda, H.; Zhou, H.; Honma, I. Ultrasound-Triggered Smart Drug Release from a Poly(Dimethylsiloxane)- Mesoporous Silica Composite. Advanced Materials 2006, 18 (23), 3083–3088.

2. Cohen, S.; Sazan, H.; Kenigsberg, A.; Schori, H.; Piperno, S.; Shpaisman, H.; Shefi, O. Large-scale acoustic-driven neuronal patterning and directed outgrowth. Scientific Report 2020, 10.

3. A. Stewart, S.; Domínguez-Robles, J.; F. Donnelly R.; Larrañeta, E. Implantable Polymeric Drug Delivery Devices: Classification, Manufacture, Materials, and Clinical Applications. Polymers 2018, 10, 1379.

127 Modeling a drug delivery system based on acoustic waves

מידול של מערכת שחרור תרופות המופעלת באמצעות גלים אקוסטים

שם המנחה: טל בן עוליאל

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

Drug delivery systems are engineered technologies for targeted delivery and/or controlled release of therapeutic agents. Drug delivery systems that respond to external stimuli are of great research interest as they enable the pulsatile release of drugs according to external alterations. Many physical and chemical stimuli can be used as triggers, such as temperature, pH, light, electric fields, magnetic fields, osmotic pressure, and ultrasound (US). The US attracts great attention, due to its many advantages: absence of ionizing radiations, low cost, ease of operation, and the ability to transmit energy to precise locations.

The project goals are to develop a drug delivery system that is triggered by acoustic waves, and model the interaction between the acoustic force and tissues.

מטרת הפרויקט:

The student will model a drug delivery system based on external acoustic triggering. They will simulate theoretically and examine experimentally the effect of acoustic waves in flow, mimicking the behavior inside a live organ.

תכולת הפרויקט:

In order to examine how acoustic forces interact with an organ, the penetration of the waves through different tissues, and the effect at the cellular level, the student will model flow-acoustic interaction, with the simulation software COMSOL.

First, they will simulate flow-acoustic interaction in a fluidic system and later in a model of an organ. In the second part of the project, the student will examine experimentally the effect of acoustic waves in a fluidic system in the lab.

קורסי קדם:

• פזיולוגיה כמותית
• דימות רפואי
• דרישות נוספות:
• הפרויקט דורש סימולציות - ולכן מתאים למי שאוהב ללמוד עצמאית. יתרון לנסיון קודם בתוכנות סימולציה.

מקורות:

1. Sayed, N. El, Maurer, A., Enfrun, D., & Rozsnyo, R. (2019). Mechanical and Thermal Effects of Focused Ultrasound on a Biological Tissue using COMSOL Multiphysics®, Three Different Approaches. Proceedings of the 2019 COMSOL Conference, 1–7.

2. Kim, H. J.; Matsuda, H.; Zhou, H.; Honma, I. Ultrasound-Triggered Smart Drug Release from a Poly(Dimethylsiloxane)- Mesoporous Silica Composite. Advanced Materials 2006, 18 (23), 3083–3088.

128 Controlling 3D Neural Networks Formation Using Magnetic Manipulations

שליטה ברשתות נוירונים תלת מימדיות ע"י מניפולציות מגנטיות

שם המנחה: רעות פלן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

ליכולת לשלוט בארגון המרחבי של רשתות עצבים יש השלכות חשובות ביותר בתחום ההנדסה הביו-רפואית. בניית רשתות עצביות תלת-ממדיות חשובה להבנה טובה יותר של המוח, לפיתוחם של ממשקים עצביים, לשיקום פגיעות עצביות ולטיפול במחלות נוירודגנרטיביות.

לאחרונה פותחה גישה חדשנית להכוונה מקומית של תאים באמצעות הטענתם בחלקיקים מגנטיים. הפיכתם של התאים ליחידות מגנטיות מאפשרת שליטה מרחוק באמצעות הפעלת גרדיאנטים של שדות מגנטים חיצוניים.

מטרת הפרויקט:

מטרת פרויקט זה היא לבנות רשתות עצביות תלת-ממדיות באמצעות הכוונת חלקיקים ותאים לאזורי מטרה רצויים. לשם כך, נתכנן מערך מגנטים המבוסס על מודלים של שדות מגנטיים אשר יוביל ליצירת מוקדים מגנטיים. בהמשך, נייצר את המערך ע"י הדפסת תלת ממד. נבחן את השפעת החלקיקים המגנטיים על מאפיינים מורפולוגים של הנוירונים. נייצר ג'ל תלת מימדי המדמה רקמה ע"י שימוש בחלבוני קולגן תוך הפעלת מערך המגנטים המיוצר. בעזרת השדות המגנטיים נוכל למקם חלקיקים מגנטיים ותאי עצב טעונים בננו-

חלקיקים מגנטיים, לעודד את התמיינותם, מה שיוביל לייצור מבוקר של רשתות עצביות.

תכולת הפרויקט:

• לימוד תאורטי וקריאה בספרות של מחקרים דומים
• תכנון ויצור מערך מגנטים ע"י הדפסת תלת ממד
• סימולציה ומידול של שדות מגנטיים
• בחינת השפעת החלקיקים המגנטיים על מורפולוגיה נוירונלית בתוכנת fiji
• ייצור ג'לים תלת מימדיים המדמים רקמה
• ארגון תאים טעוני חלקיקים בתוך הג'ל בעזרת מערך המגנטים

קורסי קדם:

קורס שדות אלקטרומגנטיים

דרישות נוספות:

ידע בתוכנות COMSOL או OOMMF – יתרון

מקורות:

1. Plen, R., Smith, A., Blum, O., Aloni, O., Locker, U., Shapira, Z., ... & Shefi, O. (2022). Bioengineering 3D neural networks using magnetic manipulations. Advanced Functional Materials, 32(50), 2204925.

2. Marcus, M., Karni, M., Baranes, K. et al. Iron oxide nanoparticles for neuronal cell applications: uptake study and magnetic manipulations. J Nanobiotechnol 14, 37 (2016).

3. Marcus M, Smith A, Maswadeh A, et al. Magnetic Targeting of Growth Factors Using Iron Oxide Nanoparticles. Nanomaterials (Basel). 2018;8(9):707. Published 2018 Sep 10. doi:10.3390/nano8090707

129 Examining the Effect of Different Topographical Cue Features on Neuronal Growth Strategy

בחינת ההשפעה של מאפיינים שונים ברמזים טופוגרפיים על אסטרטגיית הצמיחה של תאי עצב

שם המנחה: שרון כהן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' שפי אורית

הרקע לפרויקט:

מערכת העצבים היא מערכת חשובה ומורכבת המנטרת ושולטת על גופנו באופן רציף. באופן גס ניתן לחלק אותה ל 2 מערכות עיקריות: מערכת העצבים המרכזית, הכוללת את המוח וחוט השדרה, ומערכת העצבים ההיקפית (פריפריאלית), הכוללת את העצבים השונים היוצאים מחוט השדרה לעבר איברי הגוף השונים.

פגיעה במערכת העצבים ההיקפית היא תופעה שכיחה המשפיעה על מיליוני אנשים ברחבי העולם מדי שנה, ומהווה אתגר רפואי משמעותי ולא פתור. ברוב המקרים, פגיעות אלו מובילות לנזקים מתמשכים מכיוון שיכולת השיקום והצמיחה של תאי העצב לעבר מטרותיהם המקוריות מוגבלת. לכן, לחיפוש אחר אסטרטגיות טיפוליות חדשות, שיעזרו לכוון צמיחה נוירונלית לעבר איברי המטרה באופן יעיל יותר, חשיבות רבה מאוד אשר עשויה לשנות את חייהם של חולים רבים ברחבי העולם.

מחקרים קודמים שלנו ושל אחרים הראו כי רמזים טופוגרפיים מלאכותיים (פסים דקים, פסים עבים, עיגולים, וכו') יכולים להשפיע על אופן צמיחת תאי העצב והכוונת השלוחות המשתקמות. עם זאת, ישנה חשיבות לבחינה שיטתית של מאפייני הרמז השונים מאחר ולא כל סוגי הרמזים יעילים באותה המידה, ולמרווחים השונים בין רמז לרמז עשויה להיות השפעה נוספת על אסטרטגיית הצמיחה.

בפרויקט זה נרצה להרחיב את ההבנה לגבי האופן שבו משתנים שונים במבנים הטופוגרפיים משפיעים על אסטרטגיית הצמיחה של התא וכיווניות השלוחות. נבצע השוואה בין משטחים המבוססים על רמזים בעלי אורך חזרתי קצר יחסית למשטחים בעלי רמזים באורך חזרתי ארוך יותר, ונבחן כיצד השילוב של צורות שונות ומרווחים שונים עשויים להוביל לדפוסי צמיחה ייחודיים.

הטכנולוגיה הרלווננטית לפרויקט מתבססת על שימוש במשטחים טופוגרפיים מהונדסים המיוצרים בשיטות ליתוגרפיה ותכנון תלת־ממדי. טכנולוגיות אלו מאפשרות שליטה מדויקת במאפיינים פיזיים של פני השטח, כגון גודל, צורה ומרווחי רמזים, ובכך מהווים כלי עוצמתי לחקר תגובות תאי עצב לסביבות מבוקרות.

מטרת הפרויקט:

מטרת פרויקט זה היא לבחון באופן שיטתי כיצד פרמטרים טופוגרפיים שונים כגון אורך החזרה של הרמז, המרחק בין רמזים וצורתם הגיאומטרית, משפיעים על אסטרטגיית הצמיחה וכיווניות השלוחות של תאי עצב. באמצעות השוואה בין משטחים בעלי מאפיינים מוגדרים (30µm לעומת 100µm, צורות שונות ומרווחים משתנים), המחקר שואף לזהות תנאים אופטימליים שיכולים לתמוך בהכוונה יעילה יותר של שלוחות משתקמות, ובכך לתרום להבנה בסיסית של מנגנוני הצמיחה ולפיתוח יישומים בתחומי השיקום העצבי וההנדסה הביו-רפואית. הפרויקט צפוי להניב משטחים טופוגרפיים ייחודיים, נתונים כמותיים על דפוסי צמיחה, ומתודולוגיה ניסויית שתוכל לשמש בסיס למחקר עתידי לטובת תכנון מבנים טופוגרפיים אופטימליים להכוונה יעילה יותר של השלוחות המשתקמות.

מחקר זה יכול לעזור לא רק למחקר בסיסי על האופן שבו שלוחות משתקמות מגיבות לרמזים טופוגרפיים אלא גם למחקר אפליקטיבי בתחומי ביו-הנדסה שונים כמו שיקום עצבי וממשק מוח-מכונה.

תכולת הפרויקט:

בשלב הראשון של הפרויקט הסטודנטים יבצעו סקירה ספרותית של התחום, ניתוח התוצאות שהתקבלו עד כה במעבדה, אפיון האינטראקציה בין התאים לרמזים הטופוגרפיים השונים ובחירת הפרמטרים שאיתם יעבדו בשלב הבא.

בשלב השני הסטודנטים יתכננו וייצרו משטחים דו-מימדים עם מבנים טופוגרפיים מוגדרים היטב, במטרה לבחון את השפעת אורך הרמז, המרחק בין רמז לרמז, וצורת הרמז על הכוונת הצמיחה:

1. נשתמש בשני אורכי חזרה שונים של רמזים: 30µm (רמז קצר) ו 100µm (רמז ארוך)
2. נבחן מרחקים שונים בין רמזים

3. נבחן צורות גיאומטריות שונות, כגון קווים דקים, קווים עבים או מעגלים

   המשטחים יוכנו תוך שימוש בתוכנות תלת מימד לתכנון וליתוגרפיה להכנת המשטח.

   בשלב השלישי הסטודנטים ילמדו עבודה מעשית עם תרביות תאים, גידול תאי עצב על גבי המשטחים, צביעה באמצעות נוגדנים, שימוש במיקרוסקופיה פלורסנטית ללקיחת התמונות, ומדידת פרמטרים מורפולוגים שונים של השלוחות תוך שימוש בתוכנות שונות לטובת השוואת הצמיחה במשטחים השונים לעומת קבוצות הביקורת.

קורסי קדם:

מבוא לביולוגיה למהנדסים. מבוא להסתברות ולסטטיסטיקה.

דרישות נוספות:

מקורות:

1. https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.201700267

2. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28069509/

130 Computational and spatial analysis of circular RNA

זיהוי חישובי ומרחבי של רנ״א מעגלי

שם המנחה: יעל אילן

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר שחר אלון

הרקע לפרויקט:

רנ״א מעגלי (circRNA) הוא סוג של מולקולות רנ״א היוצרות מבנה סגור בצורת מעגל. עד לפני מספר שנים לא היה ידוע על קיומן, אך כיום ידוע כי קיימות מאות מולקולות כאלו בכל יצורי החיים. אחת השאלות המרכזיות שנותרו פתוחות היא מהו התפקיד הביולוגי של מולקולות אלו.

במעבדה שלנו אנו מעוניינים לחקור את הקשר בין רנ״א מעגלי לבין מחלת האוטיזם. כשלב ראשון במחקר נבצע זיהוי חישובי של מולקולות הרנ״א המעגלי, ולאחר מכן נמפה את מיקומן ברקמות. המטרה הסופית היא לאתר ולתאר את מולקולות הרנ״א המעגלי ברקמות שמקורן בחולי אוטיזם.

מטרת הפרויקט:

בפרויקט זה נשלב כלים חישוביים ושיטות ניסוי מתקדמות לזיהוי רנ״א מעגלי. בשלב הראשון ננתח נתוני ריצוף רנ״א (RNA-seq) באמצעות כלים חישוביים, במטרה לזהות מולקולות רנ״א מעגלי. בשלב הבא נפתח גישה חישובית למיפוי המיקום של מולקולות אלו ברקמה. בשלב הסופי ניישם גישות ניסוייות כדי לאמת את נוכחותן ולזהותן ישירות ברקמות.

לצורך כך נשתמש בטכנולוגיה חדשנית בשם Expansion Sequencing (ExSeq), המאפשרת מיפוי מולקולרי של תאים בתוך רקמות בדיוק מרחבי של סופר-רזולוציה.

הפרויקט ישלב היבטים חישוביים (ניתוח נתוני ריצוף ותכנון אסטרטגיות לזיהוי רנ״א מעגלי) לצד היבטים ניסוייים (איתור ואימות רנ״א מעגלי ברקמות מודל).

תכולת הפרויקט:

• ניתוח נתוני ריצוף במטרה לזהות באופן חישובי מולקולות רנ״א מעגלי.
• זיהוי חישובי של אתרים ייחודיים ברצפי הרנ״א המעגלי.
• תכנון פרובים (דנ״א משלים) למולקולות הרנ״א המעגלי.
• לימוד ותרגול פרוטוקול הריצוף המרחבי במעבדה.
• זיהוי ניסויי של רנ״א מעגלי ברקמות.
• צילום מיקרוסקופי של תוצאות הריצוף המרחבי.
• ניתוח תמונות ונתונים כמותיים.
• סיכום ומסקנות מהתוצאות שהתקבלו.

קורסי קדם:

הקורס נוירו-גנומיקה (ניתן לקחת במקביל)

דרישות נוספות:

• ידע בתכנות.
• ידע בסטטיסטיקה

מקורות:

1. https://www.alonlab.org/technology

2. https://en.wikipedia.org/wiki/Circular_RNA

פרויקטים נוספים מומלצים 

201 Characterization of Iontronic components for neural network simulation

איפיון רכיבים יונוטרונים לסימולצית רשתות ניורונים

שם המנחה: רועי נשר

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' אלכס פיש

הרקע לפרויקט:

רכיבים יונטרוניים הם רכיבים המבוססים על ננו-תעלות, דרכן ניתן להזרים תמיסה המכילה מולקולות טעונות (יונים). לאחרונה פותחו התקנים המממשים רכיבים כמו דיודות וממריסטורים, הדומים בהתנהגותם למעגלים אלקטרוניים. בעזרת רכיבים אלה הראינו כי ניתן לממש מעגל משולב שבו הזרם הוא זרם יוני. מעגלים אלו נקראים מעגלים יונטרוניים משולבים

מטרת הפרויקט:

ביצוע סימולציה למעגל המממש רשת נוירונים על בסיס איפיון חשמלי של רכיבים יונטרוניים.

תכולת הפרויקט:

השלבים בפרויקט:

• אפיון ההתנהגות החשמלית של ממריסטור יונטרוני.
• בניית מודל ב-Verilog-A.
• בניית מעגל חשמלי ב-Virtuoso.
• הרצת סימולציה המדמה פעילות של רשת ניורונים

קורסי קדם:

• מעגלים ספרתיים

מקורות:

1. Sabbagh, Barak, Noa Edri Fraiman, Alex Fish, and Gilad Yossifon. "Designing with Iontronic Logic Gates─ From a Single Polyelectrolyte Diode to an Integrated Ionic Circuit." ACS Applied Materials & Interfaces 15, no. 19 (2023): 23361-23370.

   ---

202 Analog Interface Circuitry for a Bio-Sensor

מעגלי ממשק אנלוגיים לחיישן ביולוגי

שם המנחה:

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' יוסי שור

הרקע לפרויקט:

All bio-signals are analog in their nature. They can range from 1uV to several mV at frequencies usually in single Hz to 10’s of kHz. Analog sensors are required in order to measure these signals. One category of Bio-signals are electrochemical signals, which essentially output a current. The circuit used to measure these is called a potentiostat, which will measure both oxidation (positive) and reduction (negative) currents. This project entails the development of an ultra-low power potentiostat for applications including glucose measurement, agro-tech and others.

מטרת הפרויקט:

This project would entail the design and implementation of the sensor circuitry in virtuoso, as well as the possibility of taping out the Silicon and measuring the effectiveness of the sensor.

תכולת הפרויקט:

In this project the student will take a current design of the sensor and bring it to it’s final stage using digital and analog techniques. The schematics will be prepared in Virtuoso and simulated. Layout and post-layout simulations will be conducted to verify the circuit performance. This project will include a tapeout and Silicon measurements. The successful conclusion of this project may lead to an academic publication.

קורסי קדם:

• 83203- מבוא למעגלים- חובה
• 83322 אלקטרוניקה אנלוגית– חובה
• 83323 - תכן מעגלים ספרתיים – חובה
• (8330801 מעגלים אלקטרוניים ספרתיים בתוכנית הישנה)
• 768361101 מעגלים משולבים אנלוגיים – מומלץ

מקורות:

1. M. A. Akram, A. Aberra, S. -J. Kweon and S. Ha, "An Amplifier-Less CMOS Potentiostat IC Consuming 3.7nW Power all over 129.5dB Dynamic Range for Electrochemical Biosensing," 2024 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2024, pp. 64-66, doi: 10.1109/ISSCC49657.2024.10454401.

203 Genomic Psifas: Mapping Non-Human DNA Fragments

פסיפס גנומי: מיפוי מקטעי DNA לא אנושיים

שם המנחה: יובל הררי

אחראי/ת אקדמי/ת: ד"ר לאוניד יביץ

הרקע לפרויקט:

Psifas – the National Genomic Medicine Initiative of Israel – is a government–academic project aimed at building a national genetic-clinical research database. By integrating whole-genome sequencing (WGS) data with electronic health records (EHR), the initiative enables early detection of chronic diseases such as cancer, hepatitis, diabetes, and stroke, supporting improved clinical decision-making and advancing personalized medicine in Israel (psifas.org.il).

מטרת הפרויקט:

This project aims to identify and map unknown DNA sequences derived from the Psifas project dataset, focusing on genomic fragments that do not align with the human reference genome

תכולת הפרויקט:

Students will develop a complete workflow, including scripts and automation tools, that will process DNA sequences from the Psifas dataset and classify them as mapped (known) or unmapped (unknown) sequences. The workflow will generate reports highlighting the unmapped or partially mapped genomic fragments, providing insights for further research

קורסי קדם:

Operating systems and basic programming

מקורות:

1. https://psifas.org.il/

300 Development of Electro-Optical Systems for the Detection of Cancer Biomarkers

פיתוח מערכות אלקטרואופטיות לזיהוי ביומרקרים של סרטן

שם המנחה: שמואל בורג

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' עמוס דניאלי

הרקע לפרויקט:

אבחון מוקדם ומעקב אחר ביומרקרים אונקולוגיים (חלבונים, נוקלאינים, אקסוזומים מסומנים וכו’) הם תנאי לתכנון טיפול מותאם אישית. בזיהוי פלואורסצנטי בריכוזים נמוכים האות חלש ומושפע מרעשי רקע (אוטופלואורסצנציה, פיזור ראמאן, סמן לא-נקשר), ולכן נדרש תכנון אלקטרואופטי המדגיש יחס אות-רעש, יציבות כיול וחזרתיות. המעבדה מפתחת ביוסנסורים פלואורסצנטיים ומערכות מדידה קומפקטיות המיועדות להתקרב לנקודת הטיפול (Point-of-Care) תוך שימוש במקורות לייזר/LED מדודים, אופטיקה פסיבית (פילטרים/דיכוי דליפה), גלאים רגישים והנעת עיבוד-אות חכמה.

מטרת הפרויקט:

פיתוח אב-טיפוס קומפקטי (benchtop קטן/נייד) של מערכת אלקטרואופטית לזיהוי ביומרקרים של סרטן, הכוללת שרשרת אופטית, רכיב קליטה אלקטרוני, קושחה/תוכנה לעיבוד אות, וכיול. היעד: הדגמת רגישות קלינית רלוונטית (למשל LoD בסדר גודל pM–sub-pM לביומרקר מסומן), תחום דינמי של ≥3 סדרי גודל, CV ≤15%, ו-זמן בדיקה <20 דקות לדגימת מעבדה (סרום/פלזמה מדוללת או דוגמת מודל).

תכולת הפרויקט:

• ארכיטקטורת מערכת: הגדרת מסלול אופטי (אקסיטציה/אימישן), בחירת מקורות אור, פילטרים ועדשות, בחירת גלאי (CMOS/PMT/SPAD לפי זמינות).

• תכנון אופטי: דיכוי דליפת אקסיטציה, אופטימיזציה של Aperture/NA, בחירת פילטרים (bandpass/long-pass), אופטימיזציה גאומטרית לצמצום רקע.

• קליטה אלקטרונית: תכנון שרשרת אות (TIA/ADC), סינון רעשים, ותמיכה בקצב דגימה וסיגנל חלש.

• בקרה וקושחה/תוכנה: הנעת מקורות, סנכרון דגימה, עיבוד אות בזמן-אמת (baseline subtraction, temporal averaging/lock-in דיגיטלי לפי צורך), GUI בסיסי.

• כיול ואימות: עקומות כיול עם סטנדרטים פלואורסצנטיים/מדלולים סדרתיים של ביומרקר מסומן; חישוב LoD (3×SD מעל NTC/blank) ו-LOQ, ניתוח CV, תחום דינמי וחזרתיות יום-ביום.

• הדגמת שימוש: מדידות על מטריצות ביולוגיות מדוללות (buffer/סרום מדומה), ניתוח השפעת מטריצה, והצעת פרוטוקול הכנה מהיר.

• מכאניקה ומארז: הדפסה/תכנון תושבות אופטיות, אטימות לאור תועה, ומארז קומפקטי.

• תוצרים: שרטוטים/סכמות, קוד, מדריך משתמש קצר, ודוח ביצועים לעומת יעדי ה-LoD/דיוק/זמן-מדידה.

קורסי קדם:

עקרונות וטכנולוגיות אופטיות לדיאגנוסטיקה במבחנה (מומלץ), מבוא ללייזרים

מקורות:

https://www.intechopen.com/chapters/1205653"

301 Remote biomedical sensing for vital bio signs based upon laser illumination

חישה ביו רפואית מבוססת תאורת לייזר לחישה משופרת של פרמטרי חיות בסיסיים

שם המנחה: יפים בידרמן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' זאב זלבסקי

הרקע לפרויקט:

מדובר על טכנולוגיית חישה חדשנית המבוססת על ניתוח שינויים זמניים-מרחביים של תבנית פיזור אור לייזר מרקמה ביולוגית. על בסיס פיזור זה נבחנת יכולת חישה של פרמטרים ביו רפואיים מרחוק. תבניות הפיזור הנוצרות עקב התאבכות עצמית של אור הלייזר ניקראות ספקלס. אלו תבניות אקראיות המשתנות בזמן כתלות בתהליכים הזמניים הקורים בתוך הרקמה הביולוגית. עי הפעלת ארכיטקטורה פשוטה של עיבוד תמונה המבוססת על קורלציה ניתן לשייך את השינויים המרחביים-זמניים של תבניות אלו עם ננו-רעידות המתרחשות ברקמה. מתוך ניתוח תבניות הננו-רעידות ניתן לבצע שערוך של פרמטרים בו רפואיים שונים הכוללים לחץ דם, מאפיני זרימת דם בכלי דם ועוד.

מטרת הפרויקט:

לממש ניסוי מוצלח למדידה מרחוק של פרטרי חיות

תכולת הפרויקט:

תכנון ניסוי, ביצוע ניסוי, איסוף וניתוח דאטה במטלב

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה

מקורות:

Z. Zalevsky, Y. Beiderman, I. Margalit, S. Gingold, M. Teicher, V. Mico and J. Garcia, ""Simultaneous remote extraction of multiple speech sources and heart beats from secondary speckles pattern,"" Opt. Express 17, 21566-21580 (2009)."

302 Remote biomedical sensing based upon RADAR sensing behind walls

חישה ביו רפואית מבוססת מכ""ם וגלי רדיו כדי לגלות פרמטרי חיות בסיסיים מאחורי קירות

שם המנחה: אהד משולם

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' זלבסקי זאב

הרקע לפרויקט:

מדובר על טכנולוגיית חישה חדשנית המבוססת על ניתוח שינויים זמניים-מרחביים של תבנית פיזור של קרינה אלקטרו-מגנטית המגיעה ממכ""ם והמפוזרת מרקמה ביולוגית של אדם הנימצא מאחורי קיר. תבניות הפיזור הנוצרות עקב התאבכות עצמית של אור הלייזר ניקראות ספקלס. אלו תבניות אקראיות המשתנות בזמן כתלות בתהליכים הזמניים הקורים בתוך הרקמה הביולוגית. עי הפעלת ארכיטקטורה פשוטה של עיבוד תמונה המבוססת על התמרות שונות המופעלות על תמונת הפיזורים ניתן לשייך את השינויים המרחביים-זמניים של תבניות אלו עם מיקרו-רעידות המתרחשות ברקמה. מתוך ניתוח תבניות הרעידה שיש לאדם הנימצא מאחורי הקיר, ניתן לבצע שערוך של פרמטרים בו רפואיים שונים הכוללים פעימות לב, נשימות ועוד. בגלל שקרינת המכ""ם חודרת קירות החישה הביו רפואית מבוצעת גם ללא קו ראיה ישיר לנימדד.

מטרת הפרויקט:

להבשיל שיטה חדשנית לחישה מרחוק של פרמטרי חיות בעזרת קרינת מיקרו גל

תכולת הפרויקט:

תכנון ניסוי, מימוש ניסוי, איסוף וניתוח דאטה במטלב

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה, שדות

מקורות:

N. Ozana, R. Bauer, K. Ashkenazy, N. Sasson, A. Schwarz, A. Shemer and Z. Zalevsky, “Demonstration of a Speckle Based Sensing with Pulse Doppler Radar for Vibrations Detection,” Sensors 18(5) (2018)."

303 Correlate multi modal imaging for accurate and non-invasive measurement of biological tissues

שילוב שתי שיטות אופטיות במערכת אחת למדידת רקמות ביולוגיות בצורה מדויקת ולא פולשנית

שם המנחה: יובל חייבי

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר

הרקע לפרויקט:

הצורך בניטור מדויק ורציף של מצב רקמות ביולוגיות מופיע בימים אלה ביתר שאת בעקבות יכולות המחשוב החדשות שמופיעות חדשות לבקרים. לשם כך אנו משתמשים בשיטות אופטיות המספקות מידע על הרקמה בצורה מדויקת ולא פולשנית. בפרויקט זה נשלב שתי שיטות אופטיות שפותחו במעבדתנו, במטרה למדוד את תכונות הבליעה והפיזור של הרקמה, ובכך נקבל תמונת מצב עליה. אחת מהשיטות כבר הוכחה בעבר כיעילה בזיהוי ננו-חלקיקי זהב בדם, ואף לשם בדיקת חדירת תרופה ייחודית כנגד וירוס שושנת-ירחו בבעלי חיים. בפרויקט זה נציג כיצד השילוב בין השיטות האופטיות משלים אחת את השנייה ומספק מידע רחב ואמין יותר על מצב הרקמה.

מטרת הפרויקט:

המטרה של הפרויקט היא ליצור פנטומים עם תכונות אופטיות שונות המדמות רקמות ביולוגיות, למדוד אותם במערכת שמשלבת לראשונה שתי שיטות אופטיות מתקדמות, ולבדוק כיצד השילוב מאפשר קבלת נרחב חדש ומדויק יותר על הרקמה בהשוואה לשיטות קיימות.

תכולת הפרויקט:

הסטודנטים יעזרו לבנות את המערכת שמשלבת את שתי השיטות ויבדקו שהיא עובדת על מקרי בוחן ידועים. לאחר מכן, הם ילמדו להכין דוגמאות מורכבות יותר המדמות רקמות ביולוגיות, ימדדו אותן במערכת החדשה וינתחו את הנתונים. בנוסף, אותם דוגמאות ימדדו גם במערכות אופטיות קיימות ומוכחות, כדי להשוות את התוצאות עם המערכת החדשה.

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה מודרנית ואלקטרו-אופטיקה.

מקורות:

#1 method- diffusion reflection (DR):

[1] Farrell, Thomas J., Michael S. Patterson, and Brian Wilson. ""A diffusion theory model of spatially resolved, steady‐state diffuse reflectance for the noninvasive determination of tissue optical properties in vivo."" Medical physics 19.4 (1992): 879-888.‏

[2] Groenhuis, R. A. J., J. J. Ten Bosch, and Hedzer A. Ferwerda. ""Scattering and absorption of turbid materials determined from reflection measurements. 2: Measuring method and calibration."" Applied optics 22.16 (1983): 2463-2467.‏

[3] Schmitt, J. M., et al. ""Multilayer model of photon diffusion in skin."" Journal of the Optical Society of America A 7.11 (1990): 2141-2153.‏

[4] Patterson, Michael S., Ephraim Schwartz, and Brian C. Wilson. ""Quantitative reflectance spectrophotometry for the noninvasive measurement of photosensitizer concentration in tissue during photodynamic therapy."" Photodynamic Therapy: Mechanisms. Vol. 1065. SPIE, 1989.‏

[5] Bonner, R. F., et al. ""Model for photon migration in turbid biological media."" Journal of the Optical Society of America A 4.3 (1987): 423-432.

‏#2 method- iterative multi-plane optical properties extraction (IMOPE):

[6] Shapira, Channa, et al. ""Effect of optical magnification on the detection of the reduced scattering coefficient in the blue regime: theory and experiments."" Optics Express 29.14 (2021): 22228-22239.‏

[7] Shapira, Channa, et al. ""Sensing the penetration of nanodiamond along different skin layers according to their optical properties."" Nanoscale Imaging, Sensing, and Actuation for Biomedical Applications XX. Vol. 12394. SPIE, 2023.‏"

304 Extraction of blood oxygen saturation levels using optical measurements at a self-calibration point on phantoms mimicking human finger.

שם המנחה: בר אטואר.

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר

הרקע לפרויקט:

פולס אוקסימטריה היא שיטה לא-פולשנית סטנדרטית לניטור ריוויון חמצן בדם. עם זאת, מכשירים אלה מבצעים באופן שיטתי הערכת יתר של ריוויון חמצן בדם בחולים היפוקסמיים (חולים הסובלים מרמות חמצן נמוכות בדם), ועלולים להסוות מצבים קריטיים שעשויים לדרוש התערבות מיידית. הערכת יתר זו מהווה סיכון, על כן הבנת התהליכים האופטיים הגורמים להערכת יתר ושגיאה זו חיוניים לפיתוח שיטות מדידה מדויקות.

מטרת הפרויקט:

פבריקציית דוגמאות המחקות אצבע אדם עם כלי דם וערכי ריוויון חמצן שונים לשם מדידה ספקטרוסקופית של פרופיל פיזור האור המלא. באמצעות פרופיל זה, נשווה בין שיטת פולס אוקסימטריה לבין שיטתנו המבוססת על נקודת כיול עצמית.

תכולת הפרויקט:

במסגרת הפרויקט, הסטודנטים ילמדו להכין פנטומים (מדמי רקמה) בעלי פרמטרים המדמים אצבע אדם עם כלי דם וערכי ריוויון חמצן שונים. לפנטומים יבוצעו מדידות פרופיל פיזור האור המלא במספר אורכי גל שונים. מפרופיל הפיזור המלא, תיושם נקודת כיול עצמית כניסיון לשפר את תוצאות מדידת ריוויון החמצן לעומת מדידות פולס אוקסימטריה סטנדרטיות. תוצאות המדידות יוצלבו עם תוצאות סימולציה של אותה הבעיה כבסיס התיאורטי לאישוש תוצאות הניסוי.

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה.

מקורות:

1. Feder, I.; Duadi, H.; Fridman, M.; Dreifuss, T.; Fixler, D., Experimentally testing the role of blood vessels in the full scattering profile: solid phantom measurements. Journal of Biomedical Photonics & Engineering 2016, 2 (4).

2. Feder, I.; Wróbel, M.; Duadi, H.; Jędrzejewska-Szczerska, M.; Fixler, D., Experimental results of full scattering profile from finger tissue-like phantom. Biomedical optics express 2016, 7 (11), 4695-4701.

3. Katan, M., Pearl, O., Tzroya, A., Duadi, H., & Fixler, D. (2024). A self-calibrated single wavelength biosensor for measuring oxygen saturation. Biosensors, 14(3), 132.‏"

305 Polarized light scattering in the single scattering regime: Characterization and analysis

אפיון פרופיל הפיזור עבור אור מקוטב בתווך בעל פיזור בודד

שם המנחה: דניאל הימלשטיין

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר וד""ר חמוטל דואדי.

הרקע לפרויקט:

אינטראקציה של אור עם תווך, יכולה לתת מידע על התכונות האופטיות של אותו התווך. אך ישנם אתגרים רבים בחילוץ מידע על התווך לאור ההשפעות המשותפות של בליעה ופיזור על האור. שיטות שונות פותחו במטרה להתמודד עם אתגר זה, כגון שימוש בשני אורכי גל שונים והשוואה ביניהם. במעבדה שלנו פיתחו שיטה המשתמשת באורך גל יחיד ומנתחת את פרופיל הפיזור של האור בזוויות השונות סביב תווך עם גיאומטריה צילינדרית. בפרופיל זה גילינו את נקודת ה-IPL - תופעה פיזיקלית אשר מנטרלת את התלות של האור במקדם הפיזור, ובכך מאפשרת כיול עצמי של המערכת לצורך מדידות של פרמטרים שונים של החומר. אמנם נקודת ה-IPL תלויה בגיאומטריה של התווך או בתחום הפיזור (יחיד או בינוני או מרובה), אך היא איננה תלויה במקדם הפיזור עצמו. משום כך, נקודה זו מהווה נקודת כיול פנימית המאפשרת חילוץ של מידע על התווך. בפרויקט זה אנו רוצים להרחיב את ההבנה על ידי חקירת התנהגות תופעת ה-IPL כתלות בקיטוב של האור הנמדד בתחום הפיזור היחיד.

מטרת הפרויקט:

המטרה של הפרויקט היא להבין את הייחודיות של נקודת ה-IPL שהתגלתה כאן במעבדה, ואת התלות שלה בקיטוב של האור- בהתמקדות על תווך בתחום הפיזור היחיד.

תכולת הפרויקט:

הסטודנטים יתנסו במערכת הניסוי שבמעבדה, ויוסיפו לה אלמנטים חשובים – שיפור הממשק של האפליקציה, ושילוב של פולרימטר (מכשיר המודד ומציג באופנים שונים את מצב הקיטוב של אור) במערכת, לצורך קבלת תוצאות מדויקות. באמצעות מערכת זו, הסטודנט ימדוד את פרופיל הפיזור של האור בתווך עם פיזור בודד, יחלץ את נקודת ה-IPL ויבדוק את התלות שלו בקיטוב של האור הנכנס. לבסוף, תוצאות אלו ישמשו לצורך השוואה לתיאוריה הנבנית ולתוצאות סימולציה. הסטודנטים יתנסו עם דוגמאות בעלות מגוון תכונות אופטיות הכוללות שינויים גם בפיזור וגם בבליעה.

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה.

דרישות נוספות:

יסודות אופטיקה ביו רפואית- מומלץ.

מקורות:

1. Duadi, H.; Feder, I.; Fixler, D. Linear dependency of full scattering profile isobaric point on tissue diameter. J. Biomed. Opt. 2014, 19, No. 026007.

2. Feder, I.; Wróbel, M.; Duadi, H.; Jędrzejewska-Szczerska, M.; Fixler, D. Experimental results of full scattering profile from finger tissue-like phantom. Biomed. Opt. Express 2016, 7, 4695−4701.

3. Feder, I.; Duadi, H.; Fridman, M.; Dreifuss, T.; Fixler, D. Experimentally testing the role of blood vessels in the full scattering profile: solid phantom measurements. J. Biomed. Photon. Eng. 2016, 2, 40301.

4. Feder, I.; Duadi, H.; Chakraborty, R.; Fixler, D. Self-calibration phenomenon for near-infrared clinical measurements: theory, simulation, and experiments. ACS Omega 2018, 3, 2837−2844.

5. Feder, I.; Duadi, H.; Fixler, D. Single wavelength measurements of absorption coefficients based on iso-pathlength point. Biomed. Opt. Express 2020, 11, 5760−5771.

6. Duadi, H.; Feder, I.; Fixler, D. Influence of detector size and positioning on near-infrared measurements and ISO-pathlength point of turbid materials. Front. Phys. 2021, 9, 43.

7. Tzroya, Alon, et al. ""Detecting Contaminants in Water Based on Full Scattering Profiles within the Single Scattering Regime."" ACS omega 8.26 (2023): 23733-23738.‏

8. Katan, Michal, et al. ""A self-calibrated single wavelength biosensor for measuring oxygen saturation."" Biosensors 14.3 (2024): 132.‏"

306 Clinical measurements of physiological parameters using a self-calibrated optical biosensor

מדידה קלינית של מדדים פיזיולוגיים באמצעות חיישן אופטי מכויל עצמית

שם המנחה: מיכל קטן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר

הרקע לפרויקט:

אנו מפתחים טכנולוגיה ייחודית העושה שימוש באורך גל יחיד ומספר גלאים, לטובת חילוץ מדויק של פרמטרים אופטיים מרקמה. השיטה האופטית שאנו מציעים היא שיטה חדשה לגילוי תכונות אופטיות מרקמות גליליות בהתבסס על פיזור העוצמה הזוויתי שלהן, מה שמכונה Full scattering profile (FSP), וזאת במטרה לשפר את הדיוק והרגישות של מדידת פרמטרים ביולוגיים, כגון דופק, רוויון חמצן (סטורציה), קצב נשימה, שונות קצב הלב, לחץ דם, וכדומה. כיום הטכנולוגיה שפיתחנו נמצאת בעיצומו של מחקר קליני בשיתוף פעולה הדוק עם בית החולים אסותא באשדוד כדי להוכיח את יעילותה.

מטרת הפרויקט:

הפרויקט המוצע יעסוק בחילוץ לחץ דם וסטורציה באמצעות החיישן האופטי. מטרת הפרויקט היא השוואת המדדים מהחיישן לערכים הנלקחים ממכשירים קליניים, על מנת לוודא את תקינות החיישן.

תכולת הפרויקט:

בפרויקט זה הסטודנטים ימדדו חולים אמיתיים בבית החולים אסותא וישוו את תוצאות החיישן לתוצאות בדיקות הדם שנעשות בבית החולים כסטנדרט המקובל. בהתבסס על מדידות אלה, הסטודנטים יעבדו על ניתוח התוצאות ושיפור ביצועי החיישן.

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה.

דרישות נוספות:

לפרויקט זה אנו מחפשים סטודנטים רציניים עם ראש גדול. מדובר בפרויקט שצריכים לעבוד בו מול אנשים חולים וחייבים גישה אנושית ואינטליגנציה רגשית גבוהה.

מקורות:

1. Experimental system for measuring the full scattering profile of circular phantoms - PubMed (nih.gov)

2. Experimental results of full scattering profile from finger tissue-like phantom (optica.org)

307 Scattering Profile Measurement from Tissues for Optical Property Characterization for Brain Saturation Assessment

מדידת פרופיל הפיזור מרקמות לצורך אפיון תכונות אופטיות לשם מדידת סטורציה במוח

שם המנחה: מיכל קטן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר

הרקע לפרויקט:

אנו מפתחים טכנולוגיה ייחודית העושה שימוש באורך גל יחיד ומצלמה, לטובת חילוץ מדויק של פרמטרים אופטיים מרקמה. השיטה האופטית שאנו מציעים היא שיטה חדשה לגילוי תכונות אופטיות מרקמות בהתבסס על פיזור העוצמה שלהן, וזאת במטרה לשפר את הדיוק והרגישות של מדידת פרמטרים ביולוגיים, כגון דופק, רוויון חמצן (סטורציה), קצב נשימה, שונות קצב הלב, לחץ דם, וכדומה. נרצה לשלב את השיטה שלנו יחד עם מדידות SCOS שמודדות את זרימת הדם במוח כדי להצליח לחלץ סטורציה.

מטרת הפרויקט:

הפרויקט המוצע יעסוק בהוכחת היתכנות באמצעות המערכת האופטית. מטרת הפרויקט היא פיתוח התשתית שמוכיחה כי התופעה הפיזיקלית וSCOS הן שיטות משלימות עבור מדידות במוח באמצעות אפיון פרמטרים אופטיים של רקמה.

תכולת הפרויקט:

בפרויקט זה הסטודנטים יבנו את המערכת האופטית הכוללת מקור אור, מצלמה ויכינו את הדוגמאות המבוקרות. הם ימדדו את הדוגמאות מחקות הרקמה וינתחו אותן על מנת לחוש את התכונות האופטיות, בליעה ופיזור.

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה, מבוא לנוירופוטוניקה.

דרישות נוספות:

לפרויקט זה אנו מחפשים סטודנטים רציניים עם ראש גדול.

מקורות:

1. Experimental system for measuring the full scattering profile of circular phantoms - PubMed (nih.gov)

2. Experimental results of full scattering profile from finger tissue-like phantom (optica.org)

308 Operating communication module by software development and biological parameter extraction using a self-calibrated optical sensor.

הפעלת רכיב תקשורת על בסיס פיתוח תכנותי וחילוץ מדדים ביולוגים באמצעות חיישן אופטי בעל כיול עצמי

שם המנחה: מיכל קטן

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר

הרקע לפרויקט:

אנו מפתחים טכנולוגיה ייחודית העושה שימוש באורך גל יחיד ומספר גלאים, לטובת חילוץ מדויק של פרמטרים אופטיים מרקמה. השיטה האופטית שאנו מציעים היא שיטה חדשה לגילוי תכונות אופטיות מרקמות גליליות בהתבסס על פיזור העוצמה הזוויתי שלהן, מה שמכונה Full scattering profile (FSP), וזאת במטרה לשפר את הדיוק והרגישות של מדידת פרמטרים ביולוגיים, כגון דופק, רוויון חמצן (סטורציה), קצב נשימה, שונות קצב הלב, לחץ דם, וכדומה.

מטרת הפרויקט:

הפרויקט המוצע יעסוק בהחלפת פרוטוקול התקשורת של החיישן האופטי: החיישן בצורתו הנוכחית מתחבר סריאלית בכבל USB למחשב לצורך איסוף הנתונים, ובגרסתו החדשה יוחלף בתקשורת בלוטות' (Bluetooth). מטרת הפרויקט היא מימוש החלפת פרוטוקול התקשורת הנ""ל ואפיונו, על מנת לאפשר אבחון מצבים פיזיולוגיים שונים מהרקמה בצורה נוחה ופרקטית.

תכולת הפרויקט:

בפרויקט זה הסטודנטים יתחילו בשדרוג המערכת על ידי הוספת פרוטוקול תקשורת Bluetooth לקריאות נוחות של המדידות על הנסיינים. בהמשך ישוו בין שתי צורות התקשורת השונות באמצעות ניתוח ועיבוד הנתונים מהמכשיר, ובנוסף יקחו מדידות מהחיישן וינתחו אותן למציאת פרמטרים ביולוגיים.

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה.

דרישות נוספות:

עדיפות לניסיון בעבודה עם פרוטוקול Bluetooth.

מקורות:

1. Experimental system for measuring the full scattering profile of circular phantoms - PubMed (nih.gov)

2. Experimental results of full scattering profile from finger tissue-like phantom (optica.org)"

   ---

309 Multilayer structured tissue sensing using an iterative optical properties extraction technique

חישת שכבות רקמה באמצעות שיטה איטרטיבית לחילוץ תכונות אופטיות

שם המנחה: חנה שפירא

אחראי/ת אקדמי/ת: פרופ' דרור פיקסלר

הרקע לפרויקט:

כאשר קרינה אלקטרומגנטית פוגעת בחומר, האינטראקציה שנוצרת היא ייחודית עבור כל חומר ואורך הגל של הקרינה. התוצאה (בליעה, פיזור, שינוי כיוון) תלויה בתכונות האופטיות של החומר עבור כל אורך גל, ולכן מדידה של תוצאת האינטראקציה, אותה ניתן לעשות באופן בלתי פולשני, מאפשרת לזהות חומרים באמצעים אופטיים. תכונות דומיננטיות של החומר הן הבליעה והפיזור. אם חומר הוא גם מפזר וגם בולע, כמו רקמות אנושיות, משימת חילוץ התכונות האופטיות מתוך המדידה נעשית עוד יותר מאתגרת מכיוון שקשה להפריד בין התכונות השונות. רוב השיטות האופטיות מתבססות על גילוי עוצמה בלבד, מאחר והסנסורים המקובלים (כולל גם העין האנושית) יכולים לחוש רק את העוצמה. במחקר שלנו פיתחנו שיטה המתבססת על שחזור הפאזה של האור. מתוך סט של תמונות עוצמה ושילוב אלגוריתם איטרטיבי, אנו משחזרים את תמונת הפאזה ומנתחים את המידע שהתקבל מתוכו ניתן לחלץ תכונות אופטיות של בליעה ופיזור באופן לא פולשני.

בשנה האחרונה השיטה מתרחבת לחישה של חומרים במבנה רב שכבתי. בדוגמאות ביולוגיות הרבה פעמים נתקלים במבנה של שכבות, ומכאן חשיבת פיתוח השיטה.

מטרת הפרויקט:

ביסוס מתודולוגי של השיטה IMOPE עבור דוגמאות במבנה דו שכבתי.

תכולת הפרויקט:

• למידת עקרונות השיטה IMOPE- iterative multi-plane optical properties extraction technique.

• הכנת דוגמאות אופטיות במעבדה

• מדידות במערכת

• ניתוח תוצאות- MATLAB

קורסי קדם:

שדות אלקטרומגנטיים / מבוא לאלקטרואופטיקה

מקורות:

1. Yariv, Inbar, et al. ""Media characterization under scattering conditions by nanophotonics iterative multiplane spectroscopy measurements."" ACS omega 4.10 (2019): 14301-14306.‏

2. Shapira, Channa, et al. ""Effect of optical magnification on the detection of the reduced scattering coefficient in the blue regime: theory and experiments."" Optics Express 29.14 (2021): 22228-22239.‏

3. Shapira, C., Itshak, D., Duadi, H., Harel, Y., Atkins, A., Lipovsky, A., ... & Fixler, D. (2022). Noninvasive nanodiamond skin permeation profiling using a phase analysis method: ex vivo experiments. ACS nano, 16(10), 15760-15769.‏

4. Yariv, I., Duadi, H., & Fixler, D. (2020). Depth scattering characterization of multi-layer turbid media based on iterative multi-plane reflectance measurements. IEEE Photonics Journal, 12(5), 1-13.‏"

   ---