Auf dem Weg zur virtuellen Zelle

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Die pharmazeutische Industrie hat einerseits großes Interesse, prädiktivere Systeme zu erhalten, gleichzeitig sind eigene Projekte auf unsicherem Terrain naturgemäß risikobehaftet. Daher treiben einige größere Pharmaunternehmen derzeit die systembiologische Forschung auf Kooperationsbasis voran. So arbeitet Roche beispielsweise eng mit der kalifornischen Firma Entelos zusammen, die versucht eine Simulationssoftware für die Vorhersage und Behandlung von Diabetes-Typ-2 zu entwickeln. Dass dieses Unterfangen nicht trivial ist, zeigt die Tatsache, dass das hochentwickelte Unternehmen bereits zehn Jahre an dieser Fragestellung arbeitet.

„Die Systembiologie ist weder Allheilmittel noch wird sie das Labor zukünftig ersetzen. Vielmehr liegt die Stärke dieses integrativen Ansatzes darin, dass man schneller als bisher Erkenntnis und Verständnis gewinnt,“ resümiert Ursula Kummer. Ob die Vorhersage von Erkrankungen nun tatsächlich möglich wird, muss die Zukunft zeigen.

Hintergrund Systemansätze: Neues Wissen durch Wiederholung

Ein Systemansatz basiert immer auf einem iterativen Prozess: Daten über biologische Systeme dienen der Entwicklung eines mathematischen Modells, aus dem sich Hypothesen zu den Eigenschaften eines Systems ableiten lassen. Diese werden dann durch in vitro bzw. in vivo-Experimente sowie in silico anhand von Computersimulationen überprüft. Das schafft neues Wissen, welches erneut in die Modellierung einfließt. (s. Abb. 2)

Hintergrund Potenziale: Von der Biotechnologie bis zur Pflanzenzüchtung

Die Potenziale der Systembiologie sind sehr vielfältig und ergeben sich keinesfalls nur für Medizin und Pharmaforschung. In der Biotechnologie soll ein ganzheitliches Verständnis von Stämmen und deren Metabolismus das Metabolic-Engineering ablösen und die Komplexität der gesamten Zelle zur Grundlage von Stamm- und Prozessoptimierungen werden. Energie- und ressourcenoptimierte biotechnologische Verfahren sollen chemische Produktionsverfahren in Industrie und Umwelt ersetzen. Weiterhin könnten modellbasierte Ansätze auch für die Pflanzenzüchtung von Vorteil sein, indem sie die Identifizierung für die Züchtung relevanter genetischer Parameter erleichtern und so eine schnellere und gezieltere Züchtung ermöglichen.

*Dr. Ilka Ottleben, Redaktion LaborPraxis, E-Mail: ilka_ottleben@laborpraxis.de

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