Der Fortschritt im Bereich experimenteller Methoden und moderner (Hochdurchsatz-)Technologien ist ein wichtiger Treiber für Innovationen in der biologischen und medizinischen Forschung. Bereits jetzt lassen sich komplette Genome innerhalb weniger Stunden. Um den Zustand einer Zelle zu beschreiben, ist es wichtig/entscheidend, die Gesamtheit der molekularen Wechselwirkungen zwischen RNA, Proteinkomplexen und Metaboliten zu betrachten. Mittlerweile werden bereits komplexe zelluläre Netzwerke und Interaktionen von unterschiedlichen Zellpopulationen untersucht. Zukünftig werden vermehrt quantitative, zeitaufgelöste Messungen zellulärer Systeme durchgeführt werden. Diese Entwicklungen gehen einher mit einem steigenden Bedarf nach neuen bioinformatischen Werkzeugen für die effiziente Verarbeitung und Analyse der gemessenen Daten sowie neuen Methoden zur mathematischen Modellierung und Simulation komplexer biologischer Systeme.
Gleichzeitig nimmt auch die Menge der digitalisierten Daten in der Patientenversorgung und klinischen Forschung rasant zu. In der biomedizinischen Forschung werden molekularbiologische Analysen oft mit Bildgebungsdaten, Laborwerten oder anderen klinischen Daten kombiniert. Auch nutzen immer mehr Menschen eigene mobile Geräte, um Körperdaten wie Puls, Blutdruck oder Blutzucker über die Zeit zu erfassen. Im Rahmen der Medizininformatik-Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) werden in großem Maße Daten aus der biomedizinischen oder klinischen Forschung und der Patientenversorgung zusammengeführt. Mit Hilfe spezieller IT-Lösungen wird dabei der gegenseitige institutionsübergreifende Zugang zu den Daten aus Forschung und Versorgung ermöglicht und eine Harmonisierung der Daten erreicht. Die Analyse, Interpretation und Nutzbarmachung dieser stark heterogenen Daten erfordert jedoch die Entwicklung von integrativen systemmedizinischen Workflows.
Vier Auswahlrunden mit unterschiedlichen Schwerpunkten
Das Ziel der Fördermaßnahme „Computational Life Sciences (CompLS)“ ist es, durch die Entwicklung innovativer Methoden und Softwarewerkzeuge zur bioinformatischen Verarbeitung, Modellierung und Simulation auf aktuelle Bedarfe in den Lebenswissenschaften einzugehen. Dadurch sollen der lebenswissenschaftlichen Forschung in Deutschland effiziente und zuverlässige Hilfsmittel zur Verfügung gestellt werden, um die durch neueste experimentelle Methoden oder die Zusammenführung verschiedener Modalitäten gewonnenen Daten geeignet zu modellieren und zu analysieren.
Im Rahmen der Fördermaßnahme werden insgesamt vier Auswahlrunden mit jeweils eigenen Schwerpunkten durchgeführt. In der ersten Runde lag der Fokus auf der Entwicklung von innovativen Softwarewerkzeugen für die Bioinformatik sowie für die Modellierung und Simulation komplexer biologischer Systeme. Die Schwerpunkte der zweiten und dritten Runde bezogen sich auf das Thema „Deep Learning in der Biomedizin“, beziehungsweise „Maschinelles Lernen für die Krebsforschung“. Die vierte Auswahlrunde in 2021 fokussierte sich auf „KI-Methoden für die Infektionsforschung“. Für die Zielerreichung der Fördermaßnahme werden Einzelvorhaben und Verbünde gefördert.
Neue Förderrichtlinie in 2022
Mit der Förderrichtlinie „Computational Life Sciences – KI-Methoden für die Systemmedizin“ (veröffentlicht am 23.12.2021) wird die erfolgreiche Förderung von interdisziplinären Forschungsprojekten zur Methodenentwicklung in der Datenanalyse in den Lebenswissenschaften weitergeführt. Im Rahmen der Fördermaßnahme sollen Expertinnen und Experten aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz mit Experten aus Bereichen wie Bioinformatik, Modellierung, experimentellen Omics-Technologien und klinischen Fachbereichen interdisziplinär zusammenarbeiten. Die Projekte sollen mit Hilfe von Methoden aus dem maschinellen Lernen Herausforderungen im Bereich der systemmedizinischen Datenanalyse adressieren und dabei den derzeitigen Stand der Technik entscheidend verbessern. Die entwickelten Methoden und Softwarewerkzeuge sollen noch während der Projektlaufzeit zur Untersuchung klinisch relevanter systemmedizinischer Fragestellungen herangezogen werden, die perspektivisch Verbesserungen bei der Diagnostik, Prävention oder Behandlung von Krankheiten ermöglichen.
