Op 17 mei hield het lectoraat Innovatieve Biomonitoring de eerste Bioblitz: studenten en docenten gingen namens de opleiding Toegepaste Biologie zoveel mogelijk soorten planten en dieren tellen op het HAS-terrein en het naastgelegen Westerpark. De resultaten vind je op deze website en in de bijgevoegde video.
LINK
Deze story-map is een weergave van de lectorale rede die Margje Voeten gaf op 17 mei 2022 ter ere van het lectoraat Innovatieve Biomonitoring, aangevuld met extra informatie over de onderzoekslijnen en projecten.
LINK
Inaugurele rede uitgesproken bij de aanvaarding van het ambt van lector Duurzame Watersystemen aan hogeschool Van Hall Larenstein op vrijdag 1 november 2019. Voldoende en schoon zoetwater is van levensbelang. Toch is het niet vanzelfsprekend. Door intensivering landbouw, groei van bevolking en welvaart, neemt het gebruik van schoon zoetwater toe. Tegelijkertijd komen grond- en oppervlaktewater meer onder druk te staan van vervuiling, zoals nutriënten, gewasbeschermingsmiddelen, geneesmiddelen en andere microverontreinigingen. Bovendien leidt klimaatverandering tot een nieuwe dynamiek in verdamping en neerslag. Dit spanningsveld is het werkveld van het lectoraat Sustainable water systems. Via toegepast onderzoek draagt het lectoraat bij aan het veiligstellen van voldoende schoon zoetwater voor drinkwater, natuur, landbouw, recreatie en industrie.
MULTIFILE
Cell-based production processes in bioreactors and fermenters need to be carefully monitored due to the complexity of the biological systems and the growth processes of the cells. Critical parameters are identified and monitored over time to guarantee product quality and consistency and to minimize over-processing and batch rejections. Sensors are already available for monitoring parameters such as temperature, glucose, pH, and CO2, but not yet for low-concentration substances like proteins and nucleic acids (DNA). An interesting critical parameter to monitor is host cell DNA (HCD), as it is considered an impurity in the final product (downstream process) and its concentration indicates the cell status (upstream process). The Molecular Biosensing group at the Eindhoven University of Technology and Helia Biomonitoring are developing a sensor for continuous biomarker monitoring, based on Biosensing by Particle Motion. With this consortium, we want to explore whether the sensor is suitable for the continuous measurement of HCD. Therefore, we need to set-up a joint laboratory infrastructure to develop HCD assays. Knowledge of how cells respond to environmental changes and how this is reflected in the DNA concentration profile in the cell medium needs to be explored. This KIEM study will enable us to set the first steps towards continuous HCD sensing from cell culture conditions controlling cell production processes. It eventually generates input for machine learning to be able to automate processes in bioreactors and fermenters e.g. for the production of biopharmaceuticals. The project entails collaboration with new partners and will set a strong basis for subsequent research projects leading to scientific and economic growth, and will also contribute to the human capital agenda.
Het doel van dit project is om het zorgstelsel te digitaliseren en te vereenvoudigen door middel van technologische vooruitgang en verbeteringen. Het streven is om te voldoen aan de groeiende zorgvraag in de toekomst, waarbij technologie fungeert als een middel om dit te bewerkstelligen. Dit wordt bereikt door verdere ontwikkeling van kennis op het gebied van hardware zoals biosensoren en microfluidica, en software waaronder AI, data-analyse en cloud-oplossingen. Het project richt zich op het ontwikkelen van prototypes die nauw aansluiten op de behoeften van de zorg. Om dit doel te bereiken, moeten er essentiële veranderingen worden doorgevoerd in zowel klinische settings als daarbuiten. Het is ook de bedoeling om de zorg te verplaatsen van intramuraal naar extramuraal, met als gevolg verlichting van de druk op het zorgstelsel en verbetering van de kwaliteit van zorg. Het project concentreert zich op twee belangrijke focusgebieden: de klinische setting en de thuiszorg. In de klinische setting is er behoefte aan frequente monitoring, waarbij de ontwikkeling van geavanceerde monitoringstechnologieën centraal staat. Hierbij valt te denken aan het gebruik van biosensoren en microfluïdica om biomarkers in het ziekenhuis frequent te monitoren. Voor de thuiszorg ligt de nadruk op de ontwikkeling van Point-of-Care (POC) apparaten, waarmee patiënten thuis kunnen worden gemonitord. Deze draagbare medische apparaten stellen patiënten in staat om regelmatig hun gezondheidstoestand te controleren zonder een kliniek te hoeven bezoeken. Dit biedt gemak, autonomie en draagt bij aan kostenverlaging in de zorg. Om deze doelen te bereiken, moeten verschillende uitdagingen worden aangegaan, zoals het optimaliseren van technologieën, het waarborgen van interoperabiliteit tussen verschillende medische apparaten en het implementeren van gebruiksvriendelijke interfaces. Daarnaast is het van cruciaal belang om biomedische apparaten te integreren met IoT-netwerken, zodat een naadloze gegevensstroom en real-time monitoring mogelijk worden.
Nederland heeft de komende jaren te maken met grote uitdagingen op het gebied van landbouw, water en voedsel. Onder andere de biodiversiteit staat enorm onder druk en een veranderd duurzaam voedselproductiesysteem moet het tij gaan keren. Maar dan moeten we ook goed kunnen meten wat de veranderingen opleveren zodat we ook kunnen bijsturen als maatregelen niet het gewenste effect hebben. In het kader van nationale en Europese wetgeving vindt al veel monitoring plaats van biodiversiteit. Met name de aantalsontwikkelingen van flora en fauna en de veranderingen in vegetatie in natuurgebieden. Echter, zogenaamde effectmonitoring waarbij de effecten van ingrepen op biodiversiteit worden gemonitord vindt vaak veel minder plaats. Dit kan bijvoorbeeld gaan om effecten van exoten bestrijding of effecten van bepaalde beheermaatregelen (bijvoorbeeld plaggen) om de negatieve impact van stikstofdepositie te verkleinen. Dit komt deels door geldgebrek maar ook doordat snelle, precieze monitoringstools (nog) niet voorhanden zijn. In dit project willen we met behulp van automatische beeldherkenning (op basis van kunstmatige intelligentie en zogenaamde deep learning modellen) luchtopnames van natuurgebieden analyseren. De luchtopnames worden gemaakt met zogenaamde multi-spectrale camera’s die aan drones bevestigd zijn. Door deze camera’s kunnen tot op een halve centimeter nauwkeurig foto’s worden gemaakt. Met behulp van automatische beeldherkenning van dergelijke nauwkeurige foto’s kan effectmonitoring veel beter worden uitgevoerd. We richten ons daarbij met name op het in kaart brengen van vergrassing door stikstofdepositie en het meten van effecten van exotenbestrijding.
