Zwischen den Zellen, den Genomen, den Biomolekülen, ... die Welt der Wissenschaft ist von einer unbeschreiblichen Komplexität. Um sie besser zu verstehen, ist es sinnvoll, die Gesamtheit dieser Elemente zu kennen. Und obwohl wir noch weit davon entfernt sind, alles zu kennen, haben Wissenschaftler in den letzten Jahren wichtige Fortschritte gemacht. Insbesondere dank der Bioinformatik, die die Prinzipien der Datenverarbeitung auf die Lebenswissenschaften anwendet. Entschlüsselung.
Bioinformatik zwischen Wissenschaft und Daten
Definition von Computer Biology
Im Schnittbereich zwischen Biologie, Informatik, Mathematik und Physik verarbeitet die Bioinformatik Daten in den Bereichen der Lebenswissenschaften. Genauer gesagt, bezieht sie sich auf die Modellierung, Analyse und Integration von biologischen Daten.
Diese wissenschaftliche Disziplin wurde durch die enormen technologischen Fortschritte im Bereich Big Data möglich. Heutzutage sind Wissenschaftler in der Lage, große Mengen von Daten zu sammeln, um Zellen, Genome, Biomoleküle, Ökosysteme, Gewebe, Organismen oder sogar Gemeinschaften und Populationen besser zu verstehen. So viele biologische Informationen, die einen wachsenden Bedarf an Datenexpertise mit sich bringen; sei es für deren Handhabung, Speicherung, Visualisierung oder Datenanalyse.
Letztendlich besteht das Ziel der Bioinformatik darin, durch Daten die Wissenschaft des Lebens besser zu verstehen. Um dies zu erreichen, können Wissenschaftler die aktuelle Funktion der Elemente studieren (zum Beispiel durch die Analyse von Sequenzen) oder die Evolution dieser Elemente (insbesondere durch Modellierung).
Ein bisschen Geschichte
Der Begriff Bioinformatik taucht erstmals im Jahr 1970 in einer Studie von Paulien Hogeweg und Ben Hesper über Informationsprozesse in biotischen Systemen auf.
Danach vertiefte Robert J. Cedergren diese Disziplin weiter, indem er die Struktur von RNA erforschte. Seine Arbeit, in Kooperation mit anderen Wissenschaftlern und Mathematikern, startete die Bewegung.
Allmählich hat sich die Bioinformatik auf andere Wissenschaftsbereiche wie die Biochemie, molekulare Medizin, Pädiatrie, Umweltgesundheit usw. ausgeweitet.
Heute ist die Bioinformatik vollständig multidisziplinär.
Die Teilgebiete der Bioinformatik
Obwohl die Bioinformatik sehr weitreichend ist, lässt sie sich in verschiedene Teilgebiete gliedern. Hier sind die Hauptdisziplinen.
Die Sequenzbioinformatik
Dieser Zweig der Bioinformatik analysiert die in einer DNA-Sequenz enthaltenen genetischen Informationen. Durch das Studium der grundlegenden Bestandteile von DNA- oder Proteinsequenzen (wie Nukleotide oder Aminosäuren) ist es möglich, Ähnlichkeiten zwischen Sequenzen, Genen oder wissenschaftlich relevanten Bereichen zu identifizieren.
Geboren mit der Erfindung der DNA-Sequenzierung in den 1970er Jahren, hat sich diese Disziplin besonders entwickelt. Seitdem entdecken Wissenschaftler eine zunehmende Zahl von Sequenzen (seien es Genome oder komplementäre DNA).
Aber die Menge der verfügbaren Daten ist so groß, dass es auch schwierig ist, sie gut zu verarbeiten. Hier liegt das ganze Interesse der Bioinformatik. Durch Integration von Techniken und Datenwerkzeugen (einschließlich Datenbanken) wird die Suche und Analyse von Sequenzen vereinfacht.
Die Einführung dieser Techniken stellt eine echte Revolution dar. Darüber hinaus entwickeln sich diese Techniken ständig weiter. Als Beweis: Zu Beginn der 2000er Jahre hatte die Sequenzierung des ersten menschlichen Genoms fast 2 Milliarden € und mehr als 10 Jahre Arbeit erfordert. Heute benötigt dieselbe Sequenzierung nur noch wenige Stunden Arbeit und weniger als 1 000 € Investition.
Die strukturelle Bioinformatik (oder Molekülmodellierung)
Es geht darum, Computertools zu nutzen, um die 3D-Struktur biologischer Makromoleküle zu rekonstruieren, vorherzusagen und zu analysieren. Diese Techniken sind unverzichtbar angesichts der Größe der Makromoleküle. Sie sind so klein, dass herkömmliche Beobachtungstechniken (wie die Mikroskopie) unzureichend sind.
Mit Molekülmodellierung ist es möglich, diese Makromoleküle in einem 3D-Format zu rekonstruieren. Hierfür nutzen Wissenschaftler kristallographische Analysen, Nuklearmagnetische Resonanz, Kryo-Elektronenmikroskopie oder Small-Angle-Streuungstechniken. Die Gesamtheit dieser Techniken ermöglicht es, Daten zu sammeln, die dann verwendet werden, um ein molekulares 3D-Modell zu erstellen.
Egal ob in der Experimentierphase, Datenerfassung, Analyse oder Molekularvisualisierung, die Bioinformatik greift auf allen Ebenen ein.
Abgesehen von der Rekonstruktion der Makromoleküle ermöglicht diese Disziplin auch die Vorhersage von Proteinstrukturen basierend auf der Sequenz ihrer elementaren Bestandteile (den Aminosäuren). Dies ist umso wichtiger, da die Aktivität jeder Proteins variieren kann, je nach Form, die es annimmt. Die Fähigkeit, seine Form zu vorherzusagen, ermöglicht also, seine Wirkung, mögliche Inhibitoren usw. vorherzusagen.
Die Netzwerkbioinformatik
Wissenschaftler untersuchen die Wechselwirkungen zwischen allen lebenden Elementen, wie beispielsweise Gene, Proteine, Zellen, Organismen, … Ausgehend von dieser Analyse von genetischen oder metabolischen Flüssen ist es möglich, kollektive Verhaltensweisen zu modellieren. Hierfür ist wiederum eine Stütze auf eine Reihe von Daten notwendig, die dank der Big-Data-Analysetechniken gesammelt wurden.
Die Netzwerkbioinformatik ermöglicht unter anderem, phylogenetische Bäume zu konstruieren. Anders gesagt, einen Baum, der eine Verbindung zwischen den Arten gemäß ihrer genetischen Distanz herstellt. Die Wissenschaftler vergleichen dann homologe Gene miteinander.
Die Gesamtheit dieser Teilgebiete der Bioinformatik ermöglicht es, die Wissenschaft spektakulär voranzutreiben.
Die Bedeutung der Bioinformatik
Um Ihnen zu helfen, die Bedeutung der Bioinformatik besser zu verstehen, hier einige konkrete Beispiele:
- Die Identifikation von Epidemien: Dank der zweidimensionalen Struktur von RNA-Molekülen ist es möglich, die Ursache möglicher Epidemien zu identifizieren und vorauszusehen.
- Die personalisierte therapeutische Behandlung: Ein besseres Verständnis genetischer Krankheiten ermöglicht eine spezifischere Reaktion auf die biologischen Bedürfnisse des Patienten.
- Die DNA-Microarrays: Diese sind in der Lage, spontan DNA-Stränge zu reformieren. Wenn ein Patient an einer Krankheit leidet, wird es möglich sein, diese tragenden DNA-Stränge zu extrahieren, um sie besser zu verstehen.
Bessere medizinische Diagnosen, Entdeckung neuer Krankheiten, neuer Medikamente, Erzeugung genetisch veränderter Organismen, Simulation von Organen, Modellierung von Ökosystemen, Entwicklung wissenschaftlicher Software, … die Bioinformatik löst eine Vielzahl von Problemen, die bisher unzugänglich waren.
Die Zukunft der Bioinformatik
Die Bioinformatik folgt der Entwicklung von Daten und neuen Technologien. Mit deren Fortschritt werden die Möglichkeiten in der Bioinformatik kontinuierlich wachsen.
Und man kann zumindest sagen, dass die heutige Welt sich immer weiter in diese Richtung bewegt.
Die Bioinformatik sollte dann in der Lage sein, zunehmend größere wissenschaftliche Probleme zu lösen, die Medizin und die Lebenswissenschaften insgesamt zu entwickeln.
Dafür benötigen Organisationen kompetente Bioinformatiker. Allerdings benötigen diese Experten gleichzeitig fortgeschrittenes wissenschaftliches Wissen, aber auch fortgeschrittene Computerkenntnisse. In diesem letzten Punkt können Sie beginnen, sich mit DataScientest auszubilden, um alle Aspekte der Datenanalyse zu beherrschen.
