{"id":6645,"date":"2019-11-29T07:17:10","date_gmt":"2019-11-29T06:17:10","guid":{"rendered":"https:\/\/biovariance.com\/uncategorized\/omik-tools\/"},"modified":"2023-03-08T12:47:52","modified_gmt":"2023-03-08T11:47:52","slug":"omik-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biovariance.com\/de\/bioinformatik\/omik-tools\/","title":{"rendered":"Omik Tools"},"content":{"rendered":"<h3>Technologischer Fortschritt<\/h3>\n<p>Aufgrund rapider Fortschritte in der Entwicklung hochmoderner Technologien und Informatik-Tools, welche urspr\u00fcnglich der Generierung und Verarbeitung biologischer Datens\u00e4tze in der Biomedizin dienten, werden die neuen Methoden inzwischen auch in anderen Wirtschaftsbereichen erfolgreich eingesetzt. Omik-Technologien erm\u00f6glichen eine ganzheitliche Sicht auf die molekularen Charakteristika und Abl\u00e4ufe einer Zelle, eines Gewebes oder eines kompletten Organismus. \u201eOmik\u201c bezeichnet daher neuartige Gesamtkonzepte zur Analyse des kompletten genetischen oder molekularen Profils von Organismen mit Hilfe integrativer Pipelines, die aufzeigen wie komplexe Interaktionen zwischen Genen und Molek\u00fclen den Ph\u00e4notyp beeinflussen, beispielsweise die Krankheitssymptome eines Patienten. Umfassende technologische Verbesserungen bez\u00fcglich Next-Generation-Sequencing, Microarray, Massenspektrometrie und Nuklearmagnetresonanz haben die biologische und biomedizinische Forschung der letzten Jahre grundlegend ver\u00e4ndert. Die Analyse von Omik-Daten ist ein expandierendes Fachgebiet und bietet durch die Erschaffung immer neuer statistischer Methoden nicht nur dem medizinischen Bereich neue Perspektiven. <sup>[1,2,3,4,5]<\/sup> \u00a0 Beispiele an verschiedenen Omik-Datentypen: <sup>[2,3,4,5]<\/sup><\/p>\n<ul>\n<li>Genomik: Gesamtheit aller Gene eines Organismus<\/li>\n<li>Proteomik: Gesamtheit aller Proteine, die in einem Organismus produziert werden<\/li>\n<li>Transkriptomik: Gesamtheit aller RNA-Molek\u00fcle<\/li>\n<li>Pharmakogenomik: Der Einfluss genetischer Ver\u00e4nderungen auf die Wirkung von Medikamenten<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0 Verglichen mit einzelnen Omik-Analysen bieten Multi-Omik-Abfragen einen umfangreicheren Informationsgewinn f\u00fcr Forscher, von der urspr\u00fcnglichen Krankheitsursache (genetisch, umwelt- oder entwicklungsbedingt) bis zu funktionalen Auswirkungen oder relevanten Interaktionen. <sup>[2,3]<\/sup><\/p>\n<h3>Computergest\u00fctzte Biologie<\/h3>\n<p>Die Bioinformatik nutzt computergest\u00fctzte Tools zur Verwaltung und Analyse biologischer Daten aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen. Der integrative Ansatz, solche Tools mit entsprechenden Datenbanken zu kombinieren, wird Computergest\u00fctzte Biologie genannt und erlaubt die Erschaffung ganzer Karten mit zellul\u00e4ren und physiologischen Signalwegen. Methoden der Bioinformatik erm\u00f6glichen die ganzheitliche Darstellung einer Zelle bzw. eines Organismus sowie Vorhersagen zu hochkomplexen Systemen wie Ph\u00e4notypen oder Netzwerken zellul\u00e4rer Interaktionen. (Abb. 1).<sup> [6]<\/sup> Die Zusammenf\u00fchrung zwischen Omik und Bioinformatik stellt die Basis der Systembiologie dar. Dieses Studiengebiet erzeugt Modellorganismen, um ein tieferes Verst\u00e4ndnis komplexer biologischer Interaktionen innerhalb von Zellen oder Geweben auf Gen-, Protein- oder Metabolit-Ebene zu erlangen. <sup>[2,5]<\/sup> Aber da die Generierung solcher Datens\u00e4tze immer weniger Zeit und Kosten beansprucht, bietet die Integrierung von Omik-Daten sowohl bahnbrechende M\u00f6glichkeiten als auch immense Herausforderungen f\u00fcr Biologen, Biostatistiker und Biomathematiker. \u00a0<\/p>\n<figure style=\"width: 545px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"https:\/\/panzerneumann.de\/biovariance-old\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/ganzheitliches-verstaendnis-durch-integrierte-omik-analysen.png\" alt=\"ganzheitliches-verstaendnis-durch-integrierte-omik-analysen\" width=\"545\" height=\"502\" \/><figcaption class=\"wp-caption-text\">Abb. 1: Ganzheitliches Verst\u00e4ndnis durch integrierte Omik-Analysen<\/figcaption><\/figure>\n<h3>Herausforderungen<\/h3>\n<p>Heutzutage gibt es unz\u00e4hlige web-basierte L\u00f6sungen f\u00fcr die Speicherung, Analyse und den Austausch von Daten. Beispiele allgemein bekannter Portale mit Download-M\u00f6glichkeit von Omik-Daten sind Gene Expression Omnibus, ArrayExpress, Expression Atlas oder Ensembl. Andere Portale bieten zus\u00e4tzlich Optionen zur Analyse der entsprechenden Daten in interaktiven und vielschichten Ebenen, wie zum Beispiel NCBI, UCSC oder der Human Brain Atlas. Aufgrund der stetig zunehmenden Zahl bioinformatischer Tools wurden zudem spezielle Plattformen zur Auflistung der Tools geschaffen, um deren effektiven Nutzen zu gew\u00e4hrleisten. EBI beispielweise stellt ein umfangreiches Portal mit einer Vielzahl nach Themen sortierter Datenbanken und Tools zur Verf\u00fcgung, wohingegen OMICtools eine Bibliothek mit speziellen Softwarel\u00f6sungen, Datenbanken und Plattformen zur Verarbeitung und Analyse von gro\u00dfen Datenmengen bietet. <sup>[4,5]<\/sup> Aber trotz der Existenz zahlloser Omik-Tools zur Analyse ganzer Netzwerke, Darstellung von Signalwegen, Genomalignments, Visualisierung und vieler anderer Einsatzm\u00f6glichkeiten kann kaum eine dieser L\u00f6sungen 3 oder mehr verschiedene Omik-Datens\u00e4tze integrieren. Die Verwaltung und Integrierung multidimensionaler Daten bleibt somit weiterhin schwierig, auch weil jede Omik-Analyse t\u00e4glich Dateien in Tera- oder Peta-Byte-Gr\u00f6\u00dfe erzeugen kann. Aktuell bestehen die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen in den biologischen und technischen Unterschieden bez\u00fcglich der Aufbereitung, Speicherung und Verarbeitung von Daten, der wissenschaftlichen Kontexterstellung, der statistischen Validierung sowie der Rechenleistung. Au\u00dferdem mangelt es an stabilen Pipelines, die zus\u00e4tzliche Datentypen integrieren k\u00f6nnen. Innovative Ans\u00e4tze zur Einbindung von Omik-Daten werden gerade im Bereich der Ern\u00e4hrungswissenschaften, Mikrobiomanalysen, Genotyp-Ph\u00e4notyp-Interaktion, Systembiologie und der Krankheitsforschung dringend ben\u00f6tigt. <sup>[3,4,5]<\/sup><\/p>\n<h3>Bedeutung der Omik Tools in der Medizin<\/h3>\n<p>Umfangreiches Pofiling erm\u00f6glicht mittlerweile tiefe Einblicke in die Entstehung schwerer und chronischer Krankheiten wie Krebs, Herz- oder Infektionskrankheiten, erleichtert die Suche nach diagnostischen Markern oder effizienten neuartigen Therapien und erlaubt die Vorhersage von Therapieerfolgen. Die Identifizierung pr\u00e4diktiver und fr\u00fchdiagnostischer Marker ist gerade in der Krebstherapie von gro\u00dfem Vorteil, da einige Krebsarten erst in fortgeschrittenem Stadium diagnostiziert werden und die \u00dcberlebenschancen demnach nur gering sind. <sup>[1,5]<\/sup> Integrative Multi-Omik-Analysen sollen hierbei eine ganzheitliche Sicht auf Krankheitsmechanismen gew\u00e4hren, die die Ausf\u00fchrung normaler Zellfunktionen st\u00f6ren und zu einem Fortschreiten der Krankheit und zu Arzneimittelresistenz f\u00fchren. Doch w\u00e4hrend computergest\u00fctzte Analysen einzelner Omik-Datens\u00e4tze inzwischen gut etabliert sind, sind Ans\u00e4tze zur Integrierung von Multi-Omik-Daten noch weit von der standardm\u00e4\u00dfigen Anwendung entfernt. Um mit der enormen Geschwindigkeit der Datengenerierung und des Wachstums von biologischem Wissen mithalten zu k\u00f6nnen m\u00fcssen existierende Methoden erweitert oder generalisiert werden. Neue Tools m\u00fcssen zudem die Komplexit\u00e4t und die vielschichtigen Ebenen der verf\u00fcgbaren Informationen bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen. <sup>[7]<\/sup><\/p>\n<h3>Bedeutung der Omik Tools in anderen Sektoren<\/h3>\n<p>Nicht nur der medizinische Bereich profitiert von spezialisierten Bioinformatik-Tools, sondern auch andere wichtige Wirtschaftssektoren wie die Landwirtschaft oder die Pflanzen- und Tierwissenschaft. Honigbienen beispielweise sind als Best\u00e4uber unersetzbar f\u00fcr die globale Landwirtschaft. Der Gesundheitszustand der Honigbienen hat sich in den letzten Jahrzehnten rapide verschlechtert, wobei Bienenz\u00fcchter seit 2007 teilweise mehr als ein Viertel ihrer Kolonien pro Jahr verlieren. Die Gr\u00fcnde f\u00fcr das Bienensterben sind komplex, zeit- und ortsunabh\u00e4ngig und sehr schwierig zu definieren. Das kanadische Projekt BeeCSI, welches 2018 gestartet wurde, will nun mit Hilfe genomischer Tools eine neue Plattform zur Einsch\u00e4tzung und Diagnose der momentanen Bienengesundheit entwickeln, die auf Stressfaktoren und entsprechenden Biomarkern basiert. Zwei Spezialisten der York University und der University of British Columbia leiten ein nationales Team aus Forschern, Bioinformatikern, Bienenz\u00fcchtern und diagnostischen Laboren. BeeCSI soll in Kanada eine industrielle Modernisierung in Form dieses neuen Tools herbeif\u00fchren, welches eine schnelle Einsch\u00e4tzung des Gesundheitszustands von Bienenkolonien erlaubt und somit den Bienenz\u00fcchtern erm\u00f6glicht, fr\u00fchzeitig entsprechende Ma\u00dfnahmen gegen das Bienensterben zu ergreifen. Das 10 Mio $ Projekt wird von Genome Canada und Ontario Genomics gef\u00f6rdert. <sup>[8]<\/sup><\/p>\n<h3>Perspektiven<\/h3>\n<p>Studien in Genomik, Transkriptomik und Proteomik haben unser Verst\u00e4ndnis der zellul\u00e4ren Komplexit\u00e4t und Heterogenit\u00e4t ma\u00dfgeblich beeinflusst. Aufgrund stetig fallender Kosten der Omik-Analysen k\u00f6nnen im medizinischen Bereich inzwischen noch mehr Datentypen zur Erstellung individueller Behandlungspl\u00e4ne integriert werden. Jedoch ist der Weg der Standardisierung langwierig: Die Generierung skalen\u00fcbergreifender Omik-Daten, die Entwicklung neuer analytischer Methoden, eine Anpassung dieser Methoden auf spezifische Krankheiten sowie die Wiederholung dieser Prozesse f\u00fcr weitere Krankheiten sind fundamentale Aufgaben in der Omik-Forschung, k\u00f6nnen jedoch von einem Team alleine nicht bew\u00e4ltigt werden. Um den aktiven Informationsfluss zwischen verschiedenen Fachgebieten zu gew\u00e4hrleisten m\u00fcssen koordinierte Ma\u00dfnahmen vieler fachlich geeigneter Teams getroffen werden, was schlie\u00dflich eine Standardisierung von Datenformaten und Pipelines f\u00fcr integrierte Multi-Omik-Analysen erm\u00f6glichen kann. <sup>[1,2,4,5]<\/sup> \u00a0 <strong>Ansprechpartner:<\/strong> <a href=\"mailto:%20kerstin.hammer@biovariance.com\">Kerstin Hammer<\/a> <a href=\"https:\/\/panzerneumann.de\/biovariance-old\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/blog_omictools_literatur.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Quellen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Technologischer Fortschritt Aufgrund rapider Fortschritte in der Entwicklung hochmoderner Technologien und Informatik-Tools, welche urspr\u00fcnglich der Generierung und Verarbeitung biologischer Datens\u00e4tze in der Biomedizin dienten, werden die neuen Methoden inzwischen auch in anderen Wirtschaftsbereichen erfolgreich eingesetzt. 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