Systeme als Ganzes verstehen lernen

Die biomedizinische Forschung hat sich verändert: Neue Technologien erlauben es, Genome zu sequenzieren, RNA, Protein oder Metabolitenkonzentrationen in Geweben oder im Blut mit hoher Effektivität zu bestimmen. Die dabei anfallenden Datenmengen sind immens; um sie zu bewältigen und darüber hinaus Zusammenhänge zwischen den einzelnen Komponenten biologischer Systeme verstehen zu können, braucht man mathematische Modelle und Simulationsmethoden. „Die mathematische Beschreibung biologischer Systeme ist ein Muss“, betonte Balling. Daher müssten diese Methoden auch verstärkt Eingang in die Curricula an den Universitäten finden, forderte er.

Grundlage für die personalisierte Medizin

Im Unterschied zu technischen Systemen sind biologische Systeme durch Entwicklungsprozesse gekennzeichnet; sie sind selbstorganisiert und das Ergebnis von Evolution und Selektion. Ein zentrales Element, das sich sowohl in biologischen als auch in technischen Systemen findet, sind FeedbackMechanismen, deren Erforschung nach Balling eine der größten Herausforderungen der nächsten Jahre darstellt. Des Weiteren weiß man noch viel zu wenig über die Mechanismen, die für die Robustheit bzw. Fragilität von Zellen verantwortlich sind. Die Systembiologie soll, so die Zukunftsvision, eine individuellere und vor allem effektivere Diagnostik und Behandlung von Krankheiten ermöglichen. „Zurzeit können wir nicht besonders gut voraussagen, welcher Patient welches Medikament für welche Erkrankung erhalten sollte“, erläuterte Balling. Auch die Effektivität einer Behandlung lässt sich derzeit nur unzureichend bestimmen. Die Systembiologie könnte hier Abhilfe schaffen und dabei auch die Entwicklung von personalisierten Therapeutika vorantreiben. Methoden, um diese Ziele zu erreichen, sind nach Balling beispielsweise: . der Einsatz mathematischer Modelle, die die Pathogenese und Progression von Krankheiten beschreiben können, . die Entwicklung spezieller Biomarker, z. B. für bestimmte Krankheitsstadien, . die Sequenzierung der Genome ganzer Familien. cb