Vor lauter Daten die Informationen nicht mehr sehen?

Seit Jahrzehnten findet und veröffentlicht die Forschung neues Wissen über molekulare Interaktionen, das in Zeitschriftenartikeln und Datenbanken gesammelt wird. Doch wie kann der Forscher im Alltag dieses enorme Wissen nutzen und vollständige Informationen über bestimmte Signalwege herausfinden? Ziel der Nachwuchsgruppe um Dr. Frank Kramer (Universitätsmedizin Göttingen, jetzt Universität Augsburg) ist es, das verfügbare Wissen über molekulare Interaktionen in einer nachvollziehbaren Art und Weise durch computergestützte Verfahren zu integrieren und in der klinischen Forschung und Routine verfügbar zu machen.

Das Team aus Informatikern, Statistikern und Medizinern entwickelt hierfür eine mehrlagige Modellierungsstruktur für biologische Signalwege. „Die Darstellung durch Graphen, also Netzwerke mit Knoten und Kanten, scheint hierfür besonders geeignet. Die Codierung und Speicherung der Daten muss in standardisierter Form erfolgen“, beschreibt Dr. Kramer sein Vorgehen. Hierzu wurden ein allgemeingültiges Modell und Softwarepakete entwickelt, welche die vorhandenen Daten aus verschiedenen Quellen in das Modell integrieren können. Die besondere Eigenschaft der neu entwickelten Modellierungsstruktur ist, dass sie Prozeduren für die automatische Umwandlung von Signalnetzen beinhaltet und diese reproduzierbar dokumentieren kann.
Diese Modelle wurden bereits in zwei beispielhaften Anwendungen eingesetzt, bei Darmtumoren und bei Brustkrebs. Das Modell sucht dabei nach Signalwegen, die in diesen Erkrankungen relevant sind.

Die Ergebnisse sollen die klinische Forschung unterstützen, indem das Vorwissen zum Beispiel zur Planung neuer Experimente genutzt werden kann. Auch die klinische Praxis kann durch die Darstellung der molekularen Interaktionen profitieren, indem Informationen über Arzneimittelinteraktionen oder Mutationen angezeigt werden und der Arzt die therapeutische Konsequenz abwägen kann.
Die Hoffnung ist, durch die bessere Nachvollziehbarkeit und die einfachere Darstellung der verfügbaren Daten neue Erkenntnisse zu ermöglichen und neue Handlungspfade zu eröffnen. Dieses Prinzip betrifft zukünftig alle Anwendungsbereiche der Systemmedizin.

Spotlight aus der Nachwuchsgruppe MultiPath - Ein generisches mehr-lagiges Modell für die Integration von Vorwissen aus unterschiedlichen Typen von Signalwegen, aus der Broschüre "Systemmedizin - Von Big Data zur personalisierten Medizin".