Mehrdimensionale Omics-Datenanalyse

Mit dem Begriff Omics bezeichnet die Forschung die gesamtheitliche Charakterisierung aller Gene (Genomics), Metabolite (Metabolomics) oder Proteine (Proteomics). Omics-Daten sind ein wichtiger Ansatzpunkt in der personalisierten Medizin, da sie Aufschluss über Krankheitsvorgänge und mögliche Therapieansätze geben.

Inzwischen liefern die Analyseverfahren, darunter maßgeblich die Massenspektrometrie, zunehmend sensitivere, spezifischere und schnellere Messdaten. Um diese großen, in Zukunft noch komplexer werdenden, Datenmengen zu entsprechenden Genen, Metaboliten und Proteinen adäquat auswerten zu können, bedarf es neuer bioinformatischer Strategien.

Omics-Daten geben Aufschluss über biologische Netzwerke bei Erkrankungen

Die Nachwuchsgruppe Mehrdimensionale Omics-Datenanalyse (MdOA) verfolgt das Ziel, Open-Source-Software für die Datenauswertung zu entwickeln. Weiterhin möchte sie mithilfe von biostatistischen Methoden und Machine Learning die Messdaten aufbereiten und visualisieren – damit sie anschließend in Kooperationen mit Expert:innen für die Gesundheitsforschung und Anwendung in der Klinik interpretiert werden können. Dafür verknüpfen die Forscher:innen am ISAS zuerst einzelne Omics-Datensätze sowohl miteinander, als auch mit Informationen aus klinischen Studien, Datenbanken und wissenschaftlichen Publikationen. Mit den Erkenntnissen aus ihren mehrdimensionalen Datenanalysen lassen sich beispielsweise biochemische Reaktionswege (pathways) – Aktionen zwischen Molekülen in einer Zelle – die miteinander interagieren, als biologische Netzwerke aufzeigen. Das Aufdecken dieser Netzwerke liefert wichtige Informationen für individuelle Strategien zur Prävention, Diagnose und Therapie von Erkrankungen. So können die Forscher:innen potenzielle Biomarker identifizieren, beispielsweise zur Prognose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder zur Verlaufs- und Therapiekontrolle bei chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen. Außerdem können sie mithilfe der Omics-Daten mathematische Modelle entwickeln, die Mediziner:innen künftig bei der Diagnose und Therapieentscheidung unterstützen.

MdOA ist eine Kooperation nach dem Jülicher Modell mit der Universität Bielefeld. Jun.-Prof. Dr. Robert Heyer hat dort eine Professur in der Bioinformatik inne, zugleich leitet er am ISAS die Forschungsgruppe MdOA.

 

Aktuelle Publikationen

Discovering Biomarkers for Non-Alcoholic Steatohepatitis Patients with and without Hepatocellular Carcinoma Using Fecal Metaproteomics

International Journal of Molecular Sciences, Bd. 23, Nr. 16,
Type: Zeitschriftenbeitrag