Fraunhofer-Institut für Toxikologie und Experimentelle Medizin
Die Verfügbarkeit großer Datenmengen hat die Forschung in den Lebenswissenschaften in den vergangenen Jahren revolutioniert und bietet vielfältige Möglichkeiten für Erkenntnisgewinn und Anwendung in der Zukunft. Die interdisziplinäre Zusammenführung von Mathematik, Informatik, Medizin und Biowissenschaften in der Bioinformatik ermöglicht es, biologische Daten zu speichern, zu kategorisieren, zu analysieren, zu bewerten und zu visualisieren sowie biochemische Prozesse zu simulieren. Das Zusammenführen multiparametrischer Daten und deren komplexe Analyse im systemmedizinischen und systemtoxikologischen Ansatz wird in der Zukunft ein wichtiger Katalysator für nachfolgende experimentelle Validierungen in geeigneten patientennahen Modellsystemen sein.
Sowohl für die Regulatorik von Arzneimitteln oder Chemikalien als auch für die personalisierte Medizin ist die Verarbeitung großer Datenmengen zunehmend notwendig. Außerdem hängt die Weiterentwicklung neuer Verfahren wie Hochdurchsatz-Technologien und Omics-Analysen ganz wesentlich mit der Verfügbarkeit effizienter bioinformatischer Methoden zusammen. Die Bioinformatik ist ein hochgradig interdisziplinäres Feld und am Fraunhofer ITEM eine elementare Forschungskompetenz, mit der die Forschenden maßgeschneiderte Bioinformatiklösungen für die Sicherheitsbewertung wie auch im medizinischen Umfeld entwickeln.
Am Fraunhofer ITEM werden Methoden und Möglichkeiten zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung biomedizinischer Daten sowie Datenmodelle und Datenanalyse-Pipelines entwickelt. Die Abbildung zellulärer und regulatorischer Vorgänge und die Translation in die Anwendung für den Menschen stehen im Vordergrund der Forschung. Bioinformatische Verfahren werden beispielsweise verwendet für die personalisierte Tumortherapie zur Entwicklung optimierter Teststrategien und für die Forschung an RNA-Molekülen als diagnostische Biomarker und therapeutische Zielstrukturen. Für personalisierte Therapien oder für die Patientenstratifizierung ist der Erkenntnisgewinn aus der Verarbeitung großer Datenmengen ganz wesentlich, um adäquate Behandlungsstrategien zu identifizieren. Stratifizierung spielt zudem eine große Rolle im Rahmen der Sicherheitsbewertungen von Chemikalien, Nanomaterialien und Umweltbelastungen, da Subpopulationen unterschiedlich empfindlich auf Noxen reagieren.
Darüber hinaus nähern sich die Fraunhofer-Forschenden mit Bioinformatik und Künstlicher Intelligenz einer intelligenten Bilddatenanalyse an und entwickeln diese weiter, um die Auswertung histologischer Bilder zu optimieren und klinische Prozesse zu unterstützen.
