Computergestützte Biologie: Eine interdisziplinäre, integrative Wissenschaft

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Viele Jahre lang war die Biologie im Allgemeinen ein Fach, das aufgrund der Praxis des Sammelns von Proben und Mustern und deren Katalogisierung als bibliotheksähnlich angesehen wurde. (Seit den 1970er Jahren hat sich die Biologie jedoch durch die Fortschritte in der Molekularbiologie und in verwandten Bereichen der biologischen Forschung diversifiziert. Sie ist nicht länger eine Bibliothekswissenschaft. Auch die Notwendigkeit der interdisziplinären Forschung ist stärker in den Vordergrund getreten. Dies zeigt sich insbesondere in der Computerbiologie und der Bioinformatik, wo Wissenschaftler mit unterschiedlichem Hintergrundwissen an einem gemeinsamen Problem arbeiten. Im aktuellen Szenario, mit dem Aufkommen neuerer Technologien und Techniken, sind interdisziplinäre und integrative wissenschaftliche Forschungsfähigkeiten sehr gefragt.

Computergestützte Biologie und Bioinformatik ist einer der Bereiche, in denen Wissenschaftler mit unterschiedlichem Hintergrundwissen spektakuläre Ergebnisse erzielen können.. Das folgende Zitat fasst die Vorteile der interdisziplinären und integrativen Forschung treffend zusammen.

Eines der faszinierendsten Themen, auf die wir gestoßen sind, sind die bemerkenswert unterschiedlichen Denkweisen, die Biologen und Informatiker typischerweise kennzeichnen. Der Biologe sammelt Wissen, beschreibt seine Arbeit oft so, als würde er eine Geschichte erzählen, strebt danach, Schlussfolgerungen zu ziehen und Modelle zu konstruieren, und weiß zu schätzen, dass Ausnahmen in unserer biologischen Welt ebenso üblich sind wie Regeln. Vergleicht man dies mit dem logik- und prozessorientierten Informatiker, für den Regeln und Optimierung das Ziel sind, so kann es zu Missverständnissen kommen. Die beiden Gruppen werden bei ein und demselben Problem unterschiedliche Fragen stellen, unterschiedliche Details aufgreifen, unterschiedliche Metaphern verwenden, um das Problem zu beschreiben, und mit unterschiedlichen Annahmen an die Situation herangehen.

Wo soll man anfangen?

In Computational Biology, Algorithmen, die nicht für die Lösung biologischer Probleme gedacht oder erfunden wurden, sind erfolgreich umgesetzt worden, und die entwickelten Werkzeuge haben das Feld immens vorangebracht [3]. So wurde beispielsweise die dynamische Programmierung, die für die Suche nach dem kürzesten Weg gedacht ist, erfolgreich für das Alignment von Sequenzen (sowohl globales als auch lokales Alignment) eingesetzt. Eine Erweiterung desselben ist BLAST, ein beliebtes und unverzichtbares Werkzeug für Biologen, um Homologe für eine bestimmte Sequenz zu identifizieren. Daher ist die Kenntnis von Algorithmen und die Aktualisierung mit Varianten der Algorithmen für einen Computerbiologen unerlässlich.

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Mit dem Aufkommen neuerer Technologien und Techniken sind interdisziplinäre und integrative wissenschaftliche Forschungsfähigkeiten sehr gefragt.

Wenn Sie Biologe sind und die Zeit für routinemäßige Laborarbeiten haben, würden Sie sich fragen: "Dafür habe ich wirklich keine Zeit!". Und Sie haben Recht. Aber sehen Sie es mal so: Das Gebiet der Computational Biology und Bioinformatik wurde von Pionieren entwickelt und gepflegt, die Physiker, Biologen, Chemiker, Statistiker usw. waren. Sich aus der Komfortzone herauszuwagen und Forschern aus anderen Bereichen bei einem Kaffee oder einem Getränk zuzuhören, ist eine hervorragende Möglichkeit, über den Tellerrand hinauszuschauen. Konferenzen sind in dieser Hinsicht ein Minenfeld. Anstatt jemandem zuzuhören, der über seine Forschung spricht (vorausgesetzt, die Forschung überschneidet sich größtenteils mit Ihrem Fachgebiet, und wahrscheinlich haben Sie den Vortrag bei einer anderen Gelegenheit gehört), den ich dann in ein paar Monaten lesen werde, kann man nach Vorträgen suchen, die mit Ihrer Forschung sehr wenig zu tun haben. Bei solchen Gelegenheiten können Sie Ideen sammeln, wie Sie Techniken aus anderen Bereichen in Ihre eigene Forschung einbringen können, insbesondere aus der Computerbiologie und der Bioinformatik.

Wenn Sie nicht gerne Leute treffen, sind Twitter, Blogs und Diskussionsforen die beste Alternative.

Es wird nicht verlangt, dass man in allem ein Experte wird. Vielmehr geht es darum, Werkzeuge, Ressourcen und Methoden zu kennen, die für einen anderen Zweck bestimmt sind, die man aber an seine Bedürfnisse anpasst. Genetische Algorithmen (GA) beispielsweise sind von den in der Biologie beobachteten Rekombinationsvorgängen inspiriert. Dadurch sind GA-basierte Techniken am besten optimiert und sehr beliebt. Bemerkenswert ist auch, dass GA-basierte molekulare Docking-Methoden in der Computerbiologie und Bioinformatik, insbesondere bei der Entwicklung von Medikamenten, gleichermaßen beliebt sind.

Das Potenzial des Einsatzes von Statistik, Mathematik, Informatik und Signalverarbeitung in der Biologie ist immens. Der Schlüssel zur Entwicklung einer integrativen Forschung ist die Kommunikation. Die Kommunikation mit Kollegen aus anderen Abteilungen ist der Schlüssel dazu. Auch ein Gespür dafür, wohin sich das Feld bewegt, ist hilfreich. Einige interdisziplinäre Forschungsarbeiten in der Computerbiologie, die zu bahnbrechenden Ergebnissen geführt haben, werden in den nächsten Beiträgen behandelt.

Die Zeit für integrative Wissenschaften ist gekommen!


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Über den Autor

Dr. Ragothaman Yennamalli promovierte 2008 in Computerbiologie und Bioinformatik an der Jawaharlal Nehru University in Neu-Delhi. Er forschte als Postdoktorand an der Iowa State University (2009-2011), der University of Wisconsin-Madison (2011-2012) und der Rice University (2012-2014). Derzeit ist er Assistenzprofessor an der Jaypee University of Information Technology, Waknaghat, Himachal Pradesh, Indien.

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