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Gläserreihe © colourbox
Ein breites Arbeitsfeld ist die Medizin.
Was ist Bioinformatik?
Schnittstelle zwischen Biologie und Informatik
Im Jahr 2003 war die Entschlüsselung des menschlichen Genoms abgeschlossen. Was damals noch Jahre in Anspruch nahm, dauert heute nur noch wenige Stunden. Immer bessere biologische Analysemethoden und immer leistungsfähigere Rechenprogramme haben die Forschung revolutioniert. Dabei hat sich die Bioinformatik etabliert.
"Sie beschäftigt sich damit, Probleme, die in der Biologie und in den anderen Lebenswissenschaften entstehen, in die Sprache der Informatik zu übersetzen, sie dann mit den Methoden der Informatik zu lösen und die Lösungen dann wieder zurückzuübersetzen, so dass dann neues biologisches Wissen generiert werden kann. Das heißt, Bioinformatiker sind Leute, die sowohl die Sprache und Denkweise der Biologie als auch die Denkweise der Informatik verstehen und wissen, wie man in der Informatik Probleme löst und wie man ein Problem so abbilden kann, dass man es auf dem Rechner lösen kann. Sie können auf diese Art zwischen den beiden Disziplinen übersetzen", so der Bioinformatiker Andreas Hildebrandt.

Interdisziplinäre Übersetzer
Ein breites Arbeitsfeld ist die Medizin. Hier entwickeln Bioinformatiker Algorithmen, um herausfinden, welcher Teil eines Genoms für bestimmte Erbkrankheiten verantwortlich ist oder welcher Wirkstoff auf molekularer Ebene eine Erkrankung wie zum Beispiel Krebs beeinflussen kann. "Sie können als Bioinformatiker zum Beispiel in Krankenhäusern arbeiten, wo auch biologische oder medizinische Daten anfallen. In der Pharmaindustrie und in biologischen Labors gibt es großen Bedarf für Bioinformatiker. Wenn Sie heute biologische Daten erheben, müssen Sie eigentlich bioinformatische Kompetenz haben, um diese Daten auszuwerten. Aber auch teilweise in Bereichen, wo man das gar nicht erwarten würde, zum Beispiel in der Kosmetikindustrie, die sich ja auch damit beschäftigt, wie Stoffe auf lebende Systeme wechselwirken", so Bioinformatiker Hildebrand.

Bioinformatische Rechenmodelle können langwierige Experimente mit dem Reagenzglas ersetzen. So lassen sich beispielsweise neue Arzneimittel schneller entwickeln und kostengünstiger produzieren. Grundlagenforschung und industrielle Anwendung liegen hier dicht beieinander. "Die Unternehmen finanzieren durchaus Forschung in der Bioinformatik in ganz erheblichem Maße. Die pharmazeutische Industrie zum Beispiel hat sehr häufig Projekte gefördert. Auch die kosmetischen Unternehmen haben häufig Projekte gefördert, da durch Bioinformatik zum Beispiel Tierversuche häufig vermieden werden können", so Hildebrandt.

Bakterien-DNS als Datenspeicher?
Bioinformatik beschäftigt sich aber nicht allein mit humanen Daten. Die Sequenzierung von Pflanzen- und Tiergenomen und die Identifizierung nützlicher Gene für die Züchtung ist eine weitere wichtige Aufgabe. Auch die Umwelt profitiert davon: In Bakterien fand man Gene, die in der Lage sind, Risse in Betonmaterialien aufzufüllen oder Ölrückstände im Meer abzubauen. Noch utopisch wirken Versuche, die DNS von Bakterien als industriell gefertigte Datenspeicher zu nutzen. Dazu muss der binäre Code von Nullen und Einsen in den genetischen Code der vier Nukleinsäuren übersetzt werden. Die Bioinformatik, so scheint es, hat noch eine große Zukunft vor sich.

Es gibt noch unglaublich viele Fragen, die wir nicht beantworten können. Und vor allem gibt es noch unglaublich viele Fragen, die wir noch gar nicht kennen. Viele der spannendsten Fragen in der Biologie sind in der letzten Zeit überhaupt erst aufgetaucht, weil es die Bioinformatik gibt. Wir lernen jeden Tag etwas Neues über biologische Systeme, über medizinische Fragestellungen. Und wir wissen noch gar nicht, was wir alles nicht wissen. Da wird es noch viel Arbeit für Bioinformatiker geben", weiß Hildebrandt. Vor der Auswertung der Daten müssen sich die Bioinformatiker aber auch um die Verwaltung der Daten kümmern. So kostet die Wartung der Biodatenbanken enorme Summen. Und die Datenmengen wachsen mit so gigantischer Geschwindigkeit, dass neue Algorithmen entwickelt werden müssen, um sie überhaupt noch zu bearbeiten.

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