A computational infrastructure for high-throughput analysis of large volumes of brain signal data Beräkningsinfrastruktur för storskalig analys av hjärnsignaler med hög genomströmning Studier av den mänskliga hjärnan kvarstår som en av vår tids mest utmanande vetenskapliga uppgifter. Omfattningen av de bidrag som gjorts i och med framstegen inom hjärnforskning är enorma, de kliniska implikationerna inkluderade. Hjärnsjukdomar såsom demens, epilepsi, olika typer av huvudvärk, multipel skleros, Parkinsons sjukdom, stroke, Alzheimers sjukdom eller attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) anses av Världshälsoorganisationen (WHO) vara bland de största hoten mot folkhälsan. De leder inte bara till reducerad livslängd utan inverkar också, på grund av sina förödande konsekvenser för mänskligt beteende och kognition, negativt på livskvaliteten. Tidig upptäckt av neurologiska sjukdomar kan avsevärt öka chanserna för framgångsrik behandling. En av de mest effektiva ickeinvasiva metoderna för att studera effekterna av läkemedel samt tidig diagnosticering av strukturella och funktionella hjärnförändringar på grund av exempelvis demens, Alzheimers sjukdom eller epilepsi är hjärnavbildning med klinisk teknologi såsom positronemissionstomografi (PET), funktionell magnetresonansavbildning (fMRI), electroencefalografi (EEG) samt magnetoencefalografi (MEG). EEG har erhållit särskild uppmärksamhet på grund av dess breda tillgänglighet, låga kostnad och relativt enkla användning. Den kraftigt ökande insamlingen av hjärnavbildningsdata och signaler motsvaras dock inte av samma framsteg vad gäller analysmetoderna, vilket reflekteras i de begränsade resultaten uppnådda i EEG-studier av biomarkörer. På samma vis finns förväntningar på att man med nya undersökande verktyg för att hantera stora volymer av högdimensionella hjärndata kan göra betydande framsteg inom forskningsområden som kognitiv neurovetenskap.  Även om problemet med bristande utveckling av beräkningsresurser för att hantera det överhängande problemet med big data är världsomfattande, även bortom neuroinformatik, påverkar det särskilt länder med medel- eller lägre medelinkomst, där den observerade trenden är att investera de ganska knappa befintliga resurserna i att generera ny data snarare än att bygga en infrastruktur för att hantera dem och till fullo utnyttja deras potential. Vi ser framför oss att hjärnforskarkollektivet genom gemensam ansträngning och deltagande i det här projektinitiativet kommer att vara bättre förberedda inför det förestående problemet med stora hjärndata. Framförallt räknar vi med att bygga vidare på de erfarenheter och det arbete som utförs av KTH:s partner, under handledning av Dr Pawel Herman och Prof. Anders Lansner, på storskaliga mönsterigenkänningsmetoder som bygger på principer för statistisk inlärning och som hämtar inspiration från mekanismer för neural informationsbehandling i kortikala nätverk. Det föreslagna tillvägagångssättet är generiskt och tillåter hantering av olika typer av högdimensionell data förutsatt att tillräcklig beräkningskraft finns tillgänglig. Hittills har nätverksansatsen testats på PET, fMRI och EEG-datamängder. Detta projekt erbjuder en unik möjlighet till förfining av beräkningsinfrastrukturen och dess mer extensiva validering på betydande datamängder upptagna i olika laboratorier under olika förhållanden. Än viktigare är, som nämnts, att det kommer att bidra till att etablera ett långsiktigt samarbete med ukrainska och georgiska partner med målet att använda nya modellfria undersökande databehandlingsverktyg inom forskning och klinisk praxis samt främja datadriven analys av hjärnsignaler som ett komplement till konventionella hypotes(modell)drivna metoder. Vi tror att dessa insatser, stödda med partnerdiskussioner under frekventa besök och workshops, organiserade inom projektets räckvidd, kommer att underlätta övergången till en värld av allestädes närvarande big data som förlitar sig på datatekniker med hög genomströmning och som kommer att tillgängliggöra neuroinformatik i partnerländerna .  Projektet kommer också att dra nytta av och bidra till neuroinformatikgemenskapen i Stockholm i förbindelse The continuing proliferation of brain imaging equipment due to decreasing costs is not sufficiently accompanied by development in computational tools allowing brain scientists and clinicians to exploit new opportunities and address challenges emerging with growing data volumes. The project is aimed at adapting and promoting recent methodological advancements in large data analysis, made by the Swedish partner, in research and clinical practice at institutions in Ukraine and Georgia. The proposed approach based on principles of statistical learning and inspired by the insights into information processing mechanisms in the brain's cortical networks is currently being refined and validated as part of a different project. Our ambition in this project is to build upon the experiences of the Swedish partner and collaboratively work towards a generic data handling framework for novel exploratory analysis of multimodal brain recordings, which can be deployed at the partner labs. This initiative will unlock the potential of fast developing Ukrainian and Georgian research within a broad area of cognitive and clinical neuroscience. The focus will be on establishing a collaborative research network through multiple visits and workshops that will interface brain science in Ukraine and Georgia with neuroinformatics. We envisage that in the longer perspective the outcomes of this three-year project will contribute to the advancement of medical services with obvious societal benefits.