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FP6

EMI-CD — Ergebnis in Kürze

Project ID: 503269
Gefördert unter: FP6-LIFESCIHEALTH
Land: Deutschland

Neue Software für einen genetischen Weg zur nachhaltigen Gesundheit

Eine effektive Ausnutzung genetischer Ansätze bei der Aufdeckung der Komplexität von Erkrankungen wird in besseren Behandlungen von Krankheiten münden, die möglicherweise Millionen von Menschen rund um den Globus Linderung verschaffen könnte.
Neue Software für einen genetischen Weg zur nachhaltigen Gesundheit
Die Fortschritte in der Genomforschung nehmen rasant zu - hier hegt man große Hoffnungen, viele komplexe Erkrankungen des Menschen enträtseln sowie neue Therapien oder Medikamente zu deren Heilung entwickeln zu können. Dies erfordert allerdings tiefgehendes Wissen in moderner Bioinformatik, vor allem im Bereich der Stoffwechselprozesse und krankheitsrelevanter Signalwege im Bezug auf die Validierung von Wirkstoffzielen.

Das von der EU finanzierte Projekt EMI-CD ("European modelling initiative combating complex diseases") arbeitete an der Entwicklung von Software und Methoden, welche die Forschung auf diesem Gebiet voranbringen sollen. Im Rahmen des Projekts analysierte man aufs Genaueste neue experimentelle Messungen biologischer Prozesse, um effektive biologische Netzwerke unter Einsatz probabilistischer Lernmethoden zu schaffen.

Nach der Lösung von intensiven Simulations- und Modellierungsaufgaben bewertete das Projekt Netzwerkhypothesen und konnte das Design und die Verifikation von Genforschungsexperimenten verbessern. Das Projekt baute entsprechend seiner Strategie neue Software, Methodik und Werkzeuge auf, die neue Verfahren zur Entdeckung von Genfunktionen und Enträtselung von Krankheitsprozessen bieten.

EMI-CD konnte auf dieser Grundlage mit Erfolg die Systembiologieforschung modernisieren und spezielle Strategien entwickeln, die nun EU-weit in krankheitsbezogenen Anwendungen verwertet werden. Der Hauptvorteil dieser Strategien liegt in der Kombination von Informationen verschiedener Datenbanken mit neuesten Forschungsergebnissen und verschiedenen computergestützten Modellierungsansätzen.

Weitere wichtige Vorteile sind die Modellanalysemethodik, welche Bottom-up- und Top-down-Ansätze unterstützt, sowie mehrere Mehrfachsignalressourcen, die eine leistungsfähige rechnergestützte Modellierung verarbeiten. In die neue Methodik sind überdies noch mehr umfangreiche Datenbanken zur Modellierung in Verbindung mit Transkriptomen, Proteomik, Reactome-Wegen und anderen wichtigen Prozessen im Zusammenhang mit der Genomforschung eingeflossen.

Diese Fortschritte werden die Wissenschaft der Bioinformatik schnell voranbringen. Man geht davon aus, dass sie auf beispiellose Weise einer besseren Gesundheitsversorgung beitragen werden.

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Fachgebiete

Life Sciences
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