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Coole Algorithmen

Prof. Michael Berthold ist als Inhaber des Nycomed-Stiftungslehrstuhls für Bioinformatik dafür zuständig, dass Biologen mit ihrem ganzen Wissen möglichst viel anfangen können. Der Stifter Nycomed ist in diesem Fall auch der Nutzer der von den Bioinformatikern entwickelten Verfahren.

Foto eines Mannes mit braunen Haaren, Kinnbart und Brille.
Zuständig für coole Algorithmen: Prof. Michael Berthold (© Universität Konstanz / Schorpp)
Man kann sich das zum Beispiel so vorstellen: Wenn noch vor einigen Jahren nach einem neuen Medikament geforscht wurde, standen vielleicht 200 Moleküle als Kandidaten zur Verfügung. Ein Biochemiker hat sich hingesetzt und alle 200 nach einander durchgesehen. Dabei kamen zehn relevante Moleküle heraus, die dem Biochemiker Hinweise auf die wichtigen, für die Wirksamkeit relevanten Eigenschaften lieferten. Bei einer halben Million Kandidaten, die heute getestet werden, können leicht 5.000 Moleküle in Frage kommen. Die sind nicht mehr "per Hand" auf gemeinsame Strukturen zu untersuchen. Deshalb hat mittlerweile die Stunde der Bioinformatik geschlagen. Seit Wintersemester 2003/2004 hat Prof. Michael Berthold den Nycomed-Stiftungslehrstuhl für Angewandte Informatik, Bioinformatik und Information Mining an der Universität Konstanz inne.

Bei näherem Hinsehen 5.000 Moleküle

Seine Forschungsaufgabe besteht darin, mittels Algorithmen der Informatik Verfahren anzubieten, die in der Lage sind, die immensen biologischen Wissensbestände so aufzubereiten, dass sie z. B. für solches Suchen nach neuen Medikamentenkandidaten nutzbar werden.
Michael Berthold ist eigentlich purer Informatiker. Seine Beteuerungen, "keine Ahnung von Biologie" zu haben, schreckte seine früheren Arbeitgeber in Silicon Valley nicht ab, ihn mit dem Aufbau eines Forschungslabors für bioinformatische Verfahren zu betrauen. Im Gegenteil. Tatsächlich stellte sich nach einer ersten Phase des Zusammenraufens heraus, dass die Informatik "mit coolen Algorithmen" für die Biologen schier unlösbare Problemstellungen zu lösen vermochte. Der Witz besteht darin, bereits vorhandene Informationen der unterschiedlichsten Datenbanken auf die unterschiedlichste Weise auch visuell so aufzubereiten, dass den Biochemikern ein neues Licht aufgeht. Am besten auf den ersten Blick.

Wenn sich also für das neue Medikament bei näherem Hinsehen 5.000 relevante Moleküle ergeben, lautet die nächste Frage, ob und was diese gemeinsam haben. "Die Informationsquellen in der Biologie sind unheimlich divers", versucht Berthold die speziellen Schwierigkeiten zu beschreiben, auf die die Medikamentenforschung hier stößt. Wenn er früher etwa zu Daimler Benz gerufen wurde, um mittels Informationsmanagement Probleme an der Lackierstraße zu beheben, genügte ein Tag, um zu verstehen, um was es geht. Alles, was es an Informationen gab, bekam er auf ein paar CDs mit nach Hause. "Wenn ich aber verstehen soll, wie Medikamente gefunden werden, kapiere ich das nicht an einem Tag. Das kapiere ich auch in einem halben Jahr noch nicht so richtig", macht der Informatiker den Unterschied deutlich. Vor allem aber: Auf der Suche nach den Ähnlichkeiten unter den in Frage kommenden Molekülen muss die ganze Vielseitigkeit der Biologie ins Auge gefasst werden.

Im Gegensatz zu der begrenzten Menge an Informationen über die Lackierstraße scheint in der Biologie die Datenfülle unendlich zu sein. "Diese ganzen Informationen zusammen verfügbar zu machen ist die Vision hinter dem Lehrstuhl", so Berthold. Das Datensammeln wäre allerdings nur die halbe Miete. Das Entscheidende ist das Angebot von Verfahren, die es erlauben, einzelne dieser Datenmengen zu analysieren, um das Wissen, das in ihnen steckt, heraus zu arbeiten. Sie sind die eigentlichen Ideengeneratoren.

Wo die interessanten Ballungen sind

Letztlich geht es darum, unter verschiedensten Aspekten Sichtweisen auf die Daten zu ermöglichen, Schlüsselstrukturen zu finden. Berthold erklärt es so: Ein Biochemiker hat ein neues Molekül entwickelt, von dem er vermutet, dass es das Potential eines Wirkstoffes hat. Da es gerade erst synthetisiert wurde, kann man in keiner Datenbank etwas zu diesem Molekül finden. Der Forscher will aber etwas erfahren zum Beispiel zu den möglichen toxischen Seiteneffekten des Moleküls. "Was ich finden kann, sind vielleicht Informationen zu einem ähnlichen Molekül", beschreibt Berthold die Vorgehensweise des Bioinformatikers. "Ähnlich" kann hier aber alles Mögliche heißen: dass es eine ähnliche Form hat, dass ein Teil des Moleküls eine ähnliche Oberflächenladungsverteilung hat usw. "Und wenn ich Glück habe, gibt es zu dem ähnlichen Molekül bereits relevante Analysen", so Berthold.
Das erste, was ein Biochemiker nach der Datenanalyse von Berthold in die Hand bekommt, ist ein Bild mit bunten Punkten. Diese repräsentieren die unterschiedlichen Moleküle und sind beispielsweise je nach Aktivität eines solchen Moleküls koloriert. Punkte, die dicht nebeneinander liegen, stehen für Moleküle, die sehr ähnlich sind. Und da sind dann unterschiedliche Sichten möglich: auf die Molekülschar, die von der Form her ähnlich ist oder etwa von der elektrostatischen Oberflächenverteilung. "Der Benutzer schaut sich verschiedene Sichten an und sucht aus, wo er interessante Ballungen erkennen kann", erläutert Berthold.

"Dann wurde es plötzlich still"

So kam beispielsweise die berühmte Anekdote heraus, dass Bier und Windeln häufig zusammen im Supermarktkorb liegen - und zwar besonders häufig spät abends. Grundzüge solcher Algorithmen werden zur Analyse der Moleküle genutzt. Am zufriedensten ist Berthold, wenn die Kunden aus der Pharmaindustrie bei Vorlage seiner Ergebnisse folgendermaßen reagieren: Zuerst finden sie Ergebnisse, die ihnen schon bekannt sind. Das macht sein Verfahren vertrauenswürdig. "Man muss zeigen, dass das Verfahren die Dinge findet, die sie selbst gefunden haben," erklärt es Berthold. Bei einer Kooperation mit einer Firma wurden 45.000 Moleküle getestet. Bei der Auswertung der Analyse durch den Bioinformatiker kam zuerst die Reaktion: Kennen wir schon. "Dann wurde es plötzlich still", erinnert sich Berthold. Man war auf neue Aspekte gestoßen, die tatsächlich in diesem Fall auch relevant waren. Berthold nennt seine Algorithmen "Kreativität stimulierend": Durch ihre Ergebnisse regen sie den Wissensentdeckungsprozess beim Nutzer an.

Der Stiftungslehrstuhl - eine Win-Win Situation

Berthold hat den großen Vorteil, dass der Stiftungslehrstuhl den Nutzer quasi mit liefert: die Medikamentenforschung von Nycomed. Kooperationen sollen aber auch im Haus selbst stattfinden: etwa mit dem Zentrum für Verbrauchergesundheit und deren Erforschung von in-vitro-Verfahren. Datenanalyse soll dabei helfen, Tierversuche zu vermeiden. Zudem ist ein EU-Projekt in Vorbereitung, bei dem Datenbank-Spezialisten und Forscher im Bereich künstliche Intelligenz und Data Miner kooperieren sollen, um Verfahren zur Kreativitätsstimulation zu entwerfen. Der Nycomed-Stiftungslehrstuhl wäre hier für die Bioinformatik zuständig. "Das sind interdisziplinäre Dinge, die man alleine gar nicht mehr richtig machen kann," sagt Berthold. Die EU geizt jedenfalls nicht mit Fördergeldern, was die Bioinformatik betrifft. "Das Marktpotential ist gigantisch", versichert der Informatik-Professor. Die Pharmaindustrie im speziellen verspricht sich einiges von Bertholds Fertigkeiten.

Quelle: Universität Konstanz - 8.11.07

Weitere Informationen zum Beitrag:
University Konstanz
Department of Computer and Information Science
Postfach M712
78457 Konstanz
Germany
Tel.: +49 (0)7531/88-4720
Fax: +49 (0)7531/88-5132

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08.11.2007



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