Een biomerker is een factor in het lichaam die duidt op de aanwezigheid van een ziekte, idealiter in een vroeg stadium. De detectie van biomerkers in vloeibare biopsieën, zoals bloed, wordt steeds belangrijker in de klinische context. Ziekte specifieke eiwitten in vloeibare biopsieën zijn dikwijls tissue leakage proteins (TLPs), afkomstig van weefsels getroffen door de ziekte en vormen bijgevolg vroege indicatoren van deze ziekte. Deze TLPs zijn voornamelijk aanwezig in lage concentraties waardoor een gevoelige detectie methode nodig is. Eén van de meest gevoelige manier om eiwitten te detecteren is massaspectrometrie gecombineerd met de recent ontwikkelde data-onafhankelijke acquisitie (DIA)-technologie. Desondanks de populariteit van DIA voor biomerker bepaling in de klinische praktijk, kan de detectiegevoeligheid verbeterd worden met bio-informatica en statistische methodes. Dit is vooral belangrijk voor een betrouwbare detectie van de laag abundante TLPs, waarbij een weefselspecifieke eiwitexpressie catalogus een grote meerwaarde zal betekenen. Het koppelen van deze eiwitten met hun weefsel(s) van herkomst blijft namelijk een moeilijke opgave. Daarom zal ik de nodige bio-informatica componenten ontwikkelen om een gevoelige DIA analyse voor TLPs mogelijk te maken. Bovendien zal ik deze componenten integreren in een complete workflow, die ik zal valideren op zowel publieke data als op relevante lokale data van klinische stalen (neurodegeneratieve ziekten en kanker).