ֱ

17 december 2024

Lisa Menacher har tilldelats Christer Giléns stipendium 2024 inom området statistik och maskininlärning för sin masteruppsats. Hon har använt maskininlärning i ett försök att göra val av cancerbehandling mer effektivt.

Fotograf: Magnus Johansson
I december 2024 tog Lisa Menacher emot Christer Giléns stipendium för bästa masteruppsats inom statistik och maskininlärning. Stipendiet inrättades från alumnen Christer Giléns donation till LiU för att prisa studenter inom områdena ”statistik och maskininlärning” samt ”ekonomisk styrning, organisation och innovation”. 

– Det var verkligen en trevlig överraskning att få stipendiet. Jag visste inte ens att jag var nominerad, säger Lisa Menacher.

Lisa Menachers resa in i att använda maskininlärning inom biologi började med ett tidigare projekt med samma handledare, som del av hennes internationella masterutbildning inom statistik och maskininlärning.
– Jag visste att jag ville fortsätta arbeta inom biologi, och masteruppsatsen gav mig en möjlighet att bygga vidare på mina tidigare erfarenheter och att tillämpa maskininlärning på ett intressant forskningsområde.

Fotograf: Magnus Johansson

I arbetet med uppsatsen fokuserade hon på att hantera komplicerade utmaningar inom cancerbehandling, särskilt problemet med att standardbehandlingar ofta ger olika resultat för olika individer.
– Cancer är en mycket komplex sjukdom och behandlingar fungerar ofta inte lika bra för alla. Med precisionsmedicin försöker man ta hänsyn till biologiska skillnader mellan individer.

Lisa Menacher använde maskininlärning för att analysera en mätning av geners aktivitet, så kallat genuttryck. Genuttryck används för att försöka förutsäga läkemedelsrespons vid cancer. Traditionellt mäts geners aktivitet som ett genomsnitt från många celler samtidigt, vilket kan dölja viktiga detaljer. Hon testade en metod som försöker ta fram information om enskilda celltyper från sådana genomsnittsmätningar. Resultaten visade dock att metoden bara gav en liten förbättring i noggrannheten. Trots detta förblir hon hoppfull.
– Biologi är otroligt varierande. Framtida forskning skulle kunna fokusera på specifika cancer- eller vävnadstyper, vilket kanske skulle ge bättre resultat.

Hon betonade också utmaningen med att arbeta med begränsade dataset, det vill säga informationen som AI:n tränas upp på. Inom det medicinska området är det ofta svårt att få tag i stora mängder av relevant information för att träna AI-modeller. En andra utmaning för henne var den tidskrävande processen att kombinera och bearbeta data.

Fridykning och matlagning

På fritiden fridyker hon gärna och hon lägger mycket tid på att laga mat med sina vänner. Lisa Menacher är från Tyskland och hon lyfter fram gemenskapen hon har hittat genom sitt internationella program.
– Mat för oss ofta samman, tillade hon med ett leende.

Samarbeten mellan datavetare och biologer

Nu har hon påbörjat ett nytt kapitel som doktorand, där hon i stället övergått till rättsmedicinsk forskning, även kallad forensisk medicin. Hennes projekt handlar om att analysera små molekyler i blodprover för att undersöka dödsorsaker eller tidpunkter för dödsfall med hjälp av maskininlärning. Även om hennes nya fokus skiljer sig från det tidigare arbetet inom cancerforskning, är hon fortfarande mycket intresserad av kombinationen biologi och datavetenskap.
– Det sker så mycket samarbeten mellan datavetare och biologer som kombinerar de här områdena. Jag ser fram emot att se vart det leder.

Kontakt

Det här studerade Lisa

Läs mer om Christer Giléns stipendier

Mer om AI vid LiU

Stöd LiU

Senaste nytt från LiU

En kvinna med ett förvånat uttryck i ansiktet.

Därför är det svårt för vården att införa hälsofrämjande digitala verktyg

Digitala verktyg som främjar hälsan har svårt att nå ut och börja användas i vården, även om de visats ha god effekt. Maria Fagerström har i sin forskning funnit två avgörande faktorer: datahantering och styrning på flera nivåer i organisationen.

En grupp människor som sitter på en träbänk.

AI-litteracitet lyfts i fysioterapeututbildningen

En ny studie från ֱs universitet visar att fysioterapeutstudenters AI-användning ökar snabbt och att riktad utbildning kan stärka deras AI-litteracitet och förmåga att använda tekniken kritiskt och ansvarsfullt.

En man som knäböjer framför en solpanel.

Återvinning av solpaneler riskerar att öka ojämlikheten

Att återvinna gamla solpaneler kan ge stora ekonomiska vinster och minska utsläppen. Men vinsterna kan fördelas ojämnt mellan olika delar av världen. En ny studie visar att regler och stöd kan bli avgörande för vem som tjänar på återvinningen.