Schnellere Analysemethoden verbessern medizinische und therapeutische Versorgung
In der medizinischen Forschung besteht Bedarf nach schnelleren und kostengünstigeren Sequenzierungsplattformen, um Methoden zur Diagnose, Therapie und Prävention zu verbessern. Voraussetzung für eine detaillierte Erforschung von Struktur und Funktion des menschlichen Genoms ist jedoch die vollständige Sequenzierung von Datenreihen. Anhand dessen können geringfügige Variationen identifiziert werden, die oftmals als Ursache von Krankheiten gelten und auch beeinflussen, wie ein Patient auf Medikamente anspricht. Sequenzierungsmethoden sind derzeit noch relativ teuer. Somit mangelt es an ausreichenden Daten, um genetische Untersuchungen der DNA oder im Zusammenhang mit Krankheiten durchzuführen. So besteht weiterer Forschungsbedarf, um seltene Variationen aufzufinden und langfristigen Datenzugang zu gewährleisten. Schnelle und kosteneffektivere Sequenzierungsverfahren verbessern Diagnosen, Prävention und Therapie und kommen damit nicht nur Medizinern und Forschern, sondern auch Patienten zugute. Das Projekt ARRAYSBS (Array based sequencing-by-synthesis) entwickelte Methoden und Komponenten für die sogenannte Sequenzierung durch Synthese (Sequencing by Synthesis) – ein Ansatz, der diesen Anforderungen gerecht wird. Das EU-finanzierte Projekt brachte zahlreiche KMU (kleine und mittlere Unternehmen) und Experten an einen Tisch, um die Forschungserfolge marktfähig zu machen und ein voll funktionsfähiges, marktreifes Produkt zu entwickeln. Untersucht wurden die Eigenschaften von DNA-Primern und deren Einfluss auf Primer-Extension-Mikroarrays, indem experimentelle Daten analysiert wurden, die durch Genotypisierung von Mikroarrays gewonnen wurden. Anschließend wurden die Ergebnisse mit denen der neu entwickelten SBS-Plattform verglichen. Mithilfe moderner statistischer Methoden wurde anhand der Primer-Eigenschaften nach Primern mit starkem Fluoreszenzsignal und niedriger Fehlerquote gesucht. Basierend auf den Testergebnissen wurden statistische Modelle entwickelt, mit denen die Erfolgsquote und Signalstärke von Extensionsprimern in Mikroarrays ermittelt werden konnte. Entwickelt wurde zudem eine Methode zur Normalisierung von Mikroarrays, um die Variationen zwischen Mikroarrays zu reduzieren. Die Projektpartner entwickelten einen web-basierten Prototypen für das automatische Design von Resequenzierungs-Primern mit starker Signalstärke und niedriger Fehlerquote. Dieser Prototyp wurde für die Resequenzierung angepasst, und in verschiedenen Tests wurde der optimale Algorithmus für die Genotypisierung ermittelt.
