El Centro de Biomedicina de Sistemas de Luxemburgo (LCSB) es uno de los tres centros de investigación interdisciplinarios de la Universidad de Luxemburgo . Desde septiembre de 2011, la LCSB se basa en el nuevo campus universitario Esch-Belval .
El LCSB fue fundado en 2009 como el primer centro de investigación biomédica de la Universidad de Luxemburgo por el Prof. Dr. Rudi Balling . El objetivo principal de la LCSB es acelerar la investigación biomédica cerrando el vínculo entre la biología de sistemas y la investigación médica.
La LCSB cuenta actualmente con unos 250 empleados y 17 grupos de investigación en las áreas de biología computacional., bioinformática, ciencia de datos biomédicos, biología celular y del desarrollo, medicina digital, quimioinformática ambiental, enzimología y metabolismo, expresión génica y metabolismo, inmunología y genética, señalización celular integradora, neurociencia intervencionista, investigación médica traslacional, neurobiología molecular y funcional, neuropatología, sistemas ecología, control de sistemas y neurociencia traslacional. La colaboración entre biólogos, médicos, informáticos, físicos y matemáticos está ofreciendo nuevos conocimientos sobre sistemas complejos como células, órganos y organismos completos tanto en estado de salud como de enfermedad. Estos hallazgos son esenciales para comprender los principales mecanismos de patogénesis de la enfermedad y para desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico y terapia.
La estrecha colaboración con los médicos y los pacientes es de suma importancia para el LCSB. Las enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad de Parkinson y la descripción de enfermedades como redes son el foco de la investigación de la LCSB. Su objetivo es contribuir al diagnóstico temprano y al tratamiento personalizado, por ejemplo, a través de su función de coordinación en el Centro Nacional de Excelencia en Investigación sobre la Enfermedad de Parkinson, recientemente establecido .
El LCSB promueve la traducción de los resultados de la investigación fundamental en aplicaciones (clínicas) que pueden beneficiar directamente a los pacientes. Dos ejemplos son los proyectos lanzados recientemente: ParkinsonNet Luxembourg y pdp (Program Démence Prévention) que se centran en las redes de atención integradas. Estas redes permiten la mejora continua del intercambio entre pacientes y profesionales sanitarios y garantizan un tratamiento óptimo. ParkinsonNet Luxemburgo, siguiendo el modelo de la red holandesa de Parkinson, tiene como objetivo reunir a los profesionales de la salud y facilita la especialización específica de Parkinson, la colaboración interdisciplinaria y el intercambio de conocimientos. Teniendo en cuenta los muchos aspectos de la enfermedad de Parkinson y la multitud de síntomas que varían de un paciente a otro, el tratamiento de la enfermedad requiere la interacción entre médicos, terapeutas y muchos otros profesionales de la salud. Por lo tanto, es importante que los terapeutas ocupacionales, del habla y físicos, neurólogos, neuropsicólogos e investigadores trabajen en estrecha colaboración. Pdp (Program Démence Prévention) es un proyecto financiado por el Ministerio de Salud. Su objetivo es reducir de manera eficiente la demencia y se centra en medidas preventivas para las personas que padecen un deterioro cognitivo leve.
El LCSB también alberga el nodo luxemburgués de ELIXIR, la infraestructura europea de información sobre ciencias de la vida. ELIXIR Luxembourg (ELIXIR-LU) se centra en la sostenibilidad a largo plazo de las herramientas y los datos para la medicina traslacional. Los datos de Medicina Traslacional integran información clínica con datos moleculares y celulares para una mejor comprensión de las enfermedades. Ellos cierran la brecha entre el nivel molecular, los hallazgos del laboratorio y las observaciones y aplicaciones clínicas. ELIXIR-LU tiene como objetivo facilitar el acceso a largo plazo a esos datos de investigación y a las herramientas para los científicos tanto del mundo académico como de la industria. Esto permitirá la reutilización de datos traslacionales generados previamente para abordar nuevas preguntas de investigación y ahorrar drásticamente el tiempo y los costos.