Big Data für die metabolische Gesundheit
Stoffwechselerkrankungen wie Fettleibigkeit, Diabetes und Hyperglykämie werden in der heutigen Zeit immer häufiger. Gleichzeitig werden große Mengen an biologischen Daten erzeugt, deren Verwendung aber nicht so wirksam ist, wie sie sein könnte. Das EU-finanzierte Projekt MIMOMICS (Methods for integrated analysis of multiple omics datasets) verwendet diese Daten, um Stoffwechselerkrankungen beim Menschen besser zu verstehen. Das Projekt konzentriert sich auf sogenannte Omik-Daten - also auf Datensätze zum gesamten Genom, Proteom oder Metabolom eines Organismus. Forscher produzieren große Mengen dieser Daten, aber niemand hat untersucht, wie zum Beispiel Genom und Metabolom zusammenhängen. Diese Art von Informationen könnte Wissenschaftlern helfen, Stoffwechselerkrankungen besser zu verstehen. MIMOMICS kann auf zwei große Datenmengen zugreifen, die genomische, proteomische und metabolomische Daten von Partnerforschungseinrichtungen beinhalten. Die Forscher haben diese Datensätze verwendet, um Methoden für die Analyse kombinierter Omik-Daten zu entwerfen. Ein weiterer wichtiger Teil des Projekts bestand in der Harmonisierung der verschiedenen Datensätzen, damit sie verglichen werden können. Die als Teil dieser Bemühungen erstellte Software und die Protokolle wurden für die Forschungsgemeinschaft öffentlich zugänglich. Aus den Vorarbeiten mit diesen Datensätzen gingen Verfahren hervor, mit denen metabolische Gesundheit und Körperzusammensetzung basierend auf den genomischen und metabolischen Profilen vorhergesagt werden können. Auf lange Sicht wird diese Forschung zu besseren Gesundheitsvorhersagen auf der Grundlage von Omik-Daten und zu einer verbesserten metabolischen Gesundheit führen.
Schlüsselbegriffe
Metabolisch, Gesundheit, Datensätze, Stoffwechselerkrankungen, Omik, Metabolom
