Phd-positie: Exposomisch Risico Op Niet-overdraagbare Ziekten in Brussel

**1 - Werken bij de VUB**:

- De **Vrije Universiteit Brussel** staat al meer dan 50 jaar voor **vrijheid, gelijk(waardig)heid en verbondenheid**, en dat leeft sterk op onze campussen bij zowel studenten als personeel.- Bij de VUB vind je een diverse verzameling aan persoonlijkheden: innovators pur sang, maar vooral **mensen die 100% hun authentieke zelf zijn**. Met zo’n **4.000 medewerkers** zijn we de **grootste Nederlandstalige werkgever, in de privésector, in Brussel**; een internationale stad waarmee we ons maar al te graag verbinden en waar(rond) onze 4 campussen gelegen zijn.- Voeg daarbij ons beginsel van **vrij onderzoek** - waarin zelfreflectie, een kritische houding en een open, creatieve geest rond wetenschappelijke en maatschappelijke vraagstukken centraal staan - en je hebt een universiteit die fundamenteel grensverleggend en pionierend is op het vlak van onderwijs en onderzoek. Kortom**:de VUB ten voeten uit**.- De VUB is bovendien lid van **EUTOPIA**, een alliantie van gelijkgestemde Europese universiteiten, allen klaar om zichzelf opnieuw uit te vinden.
- **2 - Functie**:

- Momenteel zijn we voor de **Onderzoeksbursalen** van de **Faculteit Geneeskunde en Farmacie**, vakgroep **Observerende Klinische wetenschappen**, onderzoeksgroep **Electronics and Informatics: Research - Development - Innovation** op zoek naar een **doctoraatsbursaal**.- Meer concreet zal je takenpakket, **ter voorbereiding van een doctoraat**, er als volgt uitzien:- Het exposoom omvat de totaliteit van omgevingsfactoren die iemand gedurende zijn of haar leven ervaart — van luchtvervuiling, geluid, temperatuur, groene ruimte en licht tot sociaaleconomische factoren zoals inkomen, opleiding en sociale samenhang. Inzicht in het exposoom is cruciaal om de toenemende last van niet-overdraagbare ziekten (NCD’s) zoals hart
- en vaatziekten, ademhalingsziekten, kanker en diabetes aan te pakken. Veel van deze ziekten houden verband met de omgeving waarin mensen wonen, werken en ouder worden. Door omgevings-, sociaaleconomische en klinische gegevens te integreren, biedt exposoomonderzoek een holistisch kader om vermijdbare risicofactoren te identificeren en gerichte volksgezondheidsinterventies te ontwikkelen.- Deze wetenschappelijke benadering vormt de basis voor zowel het EMIR- als het BEE-project, die tot doel hebben ons begrip van milieurisico’s voor de gezondheid te transformeren en concrete preventiestrategieën te ontwikkelen.

** EMIR** (Exposomic Myocardial Infarction Risk, gestart in 2019) onderzoekt de verbanden tussen milieu
- en sociaaleconomische blootstelling en acuut coronair syndroom (ACS) in België. Het project combineert nationale ziekenhuisopnamegegevens (2012-2021) met hoog-resolutie milieumodellering op de woonplaatsen van patiënten. Een eerste publicatie uit dit werk wordt verwacht in september 2025.

** BEE** (Brussels Environmental Exposome Project, Innoviris Research Platforms 2025-2029) bouwt voort op EMIR en bestudeert meerdere NCD’s in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest. Het is een samenwerking tussen de VUB (inclusief UZ Brussel en VUB ETRO), de Université Libre de Bruxelles (ULB) en Sciensano. Een belangrijke innovatie is de BEE-server — een beveiligde, gepseudonimiseerde infrastructuur die geocodering en koppeling van milieu
- en sociaaleconomische gegevens aan gezondheidsdata mogelijk maakt, met waarborging van GDPR-conformiteit en patiëntvertrouwelijkheid.- Je wordt een sleutelmedewerker binnen de EMIR- en BEE-projecten, en werkt op het snijvlak van milieu-epidemiologie, digitale infrastructuur en geavanceerde data-analyse. De rol omvat:

- **Ruimtelijke en temporele analyse**: Toepassen van geospatiale methoden (GIS-mapping, geografisch gewogen regressie, ruimtelijke clustering) en temporele methoden (tijdreeksanalyse, distributed lag-modellen, case-crossover-designs) om milieublootstellingen — in het bijzonder hittegolven en koudegolven — in relatie tot ACS en andere NCD’s te bestuderen.
- **Ontwikkeling van datainfrastructuur**: Samenwerken met technische partners aan het ontwerp, de implementatie en het testen van de BEE-server, een GDPR-conforme, gepseudonimiseerde infrastructuur voor veilige geocodering en koppeling van milieu
- en gezondheidsdatasets.
- **Statistische modellering in R**: Gebruikmaken van geavanceerde pakketten voor milieu-epidemiologie (Epi, survival, sf, gstat, mgcv) en causale inferentie (dagitty, MatchIt), en bijdragen aan reproduceerbare, schaalbare datapijplijnen.
- **Integratie van machine learning**: Verkennen van ML-methoden om voorspellingen te verbeteren en traditionele epidemiologische modellen aan te vullen.
- **Interdisciplinaire coördinatie**: Fungeren als schakel tussen klinische en technische teams om datakwaliteit, interoperabiliteit en afstemming met volksgezondheidsprioriteiten te waarborgen.
- **Kennisverspreiding**: Publiceren van onderzoek met hoge impact, presenteren op internationale conferenties en bijdragen aan deliverables voor een breed publiek.