Entwicklung von Modellen für systembiologische Vorhersagen für die medizinische und industrielle Biotechnologie

Systembiologie und Bioinformatik

Biologische Systeme wie beispielsweise Zellen werden häufig als „komplexe Systeme” bezeichnet. Eine gängige Vorstellung von komplexen Systemen besteht darin, dass eine große Zahl von einfachen und gleichartigen Elementen miteinander in Wechselwirkung treten, um „komplexe“ Verhaltensweisen zu erzeugen. Die Wirklichkeit sieht in biologischen Systemen jedoch oft etwas anders aus: eine Vielzahl von funktionell unterschiedlichen und häufig multifunktionellen Mengen an Elementen interagieren selektiv und nicht-linear miteinander und erzeugen so ein Verhalten, dass eher als kohärent denn als komplex zu bezeichnen ist. Um die Komplexität biologischer Systeme zu verstehen, verbindet unsere Gruppe experimentelle und computergestütze Forschung – anders ausgedrückt: wir wenden eine systembiologische Herangehensweise an. Durch pragmatische Modellierungen und theoretische Untersuchungen bietet die Systembiologie eine starke Grundlage, um kritische wissenschaftliche Fragen direkt anzugehen.

Das Ziel der Forschungsgruppe Systembiologie und Bioinformatik (SBI) ist es, mit Hilfe eines iterativen Zyklus neue molekulare Mechanismen zu entdecken. Dieser Zyklus beginnt mit den experimentellen Daten, gefolgt von Datenanalyse und Datenintegration, um Zusammenhänge zwischen Molekülkonzentrationen zu bestimmen, und endet mit der Formulierung von Hypothesen zur Co- und Interregulation zwischen Gruppen dieser Moleküle. Die Hypothesen dienen wiederum zur Vorhersage neuer Korrelationen, die in einer neuen Runde von Experimenten oder durch weitergehende biochemische Analysen getestet werden. Die Stärke unserer Vorgehensweise liegt darin, dass vollständige Systeme betrachtet werden können (z.B. Genom-weite Analysen) und dass sie das Transkriptom, Proteom, Metabolom und Fluxom miteinbezieht. Die Forschungsgruppe SBI untersucht grundlegende biologische Fragestellungen, deren Beantwortung auch zu Innovationen in Medizin, Medikamentenentwicklung und Biotechnologie führen kann. Die Forschung in der Gruppe SBI verfolgt zwei Stränge: Wissensentdeckung oder „Datamining” – dabei werden versteckte Muster in großen Mengen an experimentellen Daten ermittelt und daraus Hypothesen entwickelt; und Simulations-basierte Analysen – dabei werden Hypothesen mittels in silico Experimenten getestet und somit Vorhersagen generiert, die in vivo und in vitro überprüft werden können.