Technologie - Systembiologie
Um komplexe biologische Systeme wie z.B. die Entstehung und Entwicklung Humanerkrankungen zu verstehen, müssen die Beziehungen und Wechselwirkungen der einzelnen Komponenten biomedizinischer Regulationsnetzwerke in Relation zu anderen Komponenten des selben und zu anderen interagierenden Netzen bestimmt werden. Die gewonnene biologische Information muss integriert werden, um das biologische System als Ganzes betrachten zu können.
MicroDiscovery entwickelt Schlüsseltechnologien für die Systembiologie:
- Datenintegration: Die Komplexität schwerer Humanerkrankungen kann nicht hinreichend durch eine experimentelle Technologie erfasst werden. MicroDiscovery hat Technologien entwickelt, die die Integration von Daten aus unterschiedlichen biomedizinischen Experimenten ermöglichen.
- Automation: Große Datensätze, z.B. Arraydaten, Proteomikdaten etc., müssen integriert und analysiert werden. MicroDiscovery entwickelt Tools und Methoden, die einen hohen Automatisierungsgrad und die effiziente Analyse großer Datensätze ermöglichen.
- Qualitätskontrolle: Zur Verwendung von Hochdurchsatzdaten in der Systembiologie ebenso wie bei der Verwendung dieser Daten in der Humandiagnostik und -therapie müssen hohe Datenqualitätsstandards etabliert werden. MicroDiscovery implementiert Qualitätskontrollmechanismen für alle Stufen der Datenintegration und Datenanalyse.
- Vorhersage: Die Analyse der integrierten Daten kann relevante biomedizinische Mechanismen identifizieren und vorhersagen. Basierend auf diesen abgeleiteten Netzwerken können relevante biomedizinische Fragestellungen in silico modelliert und analysiert werden.
Ein Beispiel für die Systembiologie bei MicroDiscovery ist das Projekt "PhysioSim - ein In-Silico-Modell zur Diagnose von adipositasinduziertem Typ-II-Diabetes".
"PhysioSim - ein In-Silico-Modell zur Diagnose von adipositas-induziertem Typ-II-Diabetes"
Das primäre Ziel dieses Projekts, das gemeinsam mit dem MPI-MG und dem DIfE (Deutsches Institut für Ernährungsforschung) durchgeführt wird, ist es, eine Modellierungs- und Datenintegrationsplattform für das diagnostische Screening von adipositas-induziertem Typ-II-Diabetes mellitus zu entwickeln.
Die Datenerhebung wird zunächst auf DNA-Chips aufbauen. Die Plattform wird jedoch zur Integration komplexer und heterogener Daten konzipiert. Ein Hauptmerkmal der Plattform wird die Möglichkeit zur Generierung von Hypothesen und Modellen für Krankheitsprozesse auf Basis von In-Silico-Vorhersagen sein.
Für diese Aufgabe sind neue Methoden zur Modellierung, Netzwerkanalyse und Datenintegration notwendig. Die Analyse komplexer polygenetisch bedingter Krankheiten wie adipositas-induziertem Typ-II-Diabetes ist nur möglich, wenn es gelingt, die Daten aus unterschiedlichen Functional- Genomics-Experimenten (Gen- und Proteinexpression, Sequenzierung etc.) mit physiologischen Daten und Umweltfaktoren zu integrieren.
Weitere Informationen zu diesem Projekt erhalten Sie von:
Dr. Arif Malik
MicroDiscovery GmbH
Marienburger Straße 1
D - 10405 Berlin
Germany
Tel: +49-30/4435090-0
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