Die enormen Fortschritte bei experimentellen Methoden in der lebenswissenschaftlichen Forschung stellen neue Herausforderungen an die Datenanalyse. Die Förderinitiative "Computational Life Sciences" soll die Entwicklung innovativer Analysewerkzeuge vorantreiben.
Dank intensiver computergestützter Datenanalyse gibt es immer detailliertere Informationen zu Krankheiten.
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Ob bei bildgebenden Verfahren in der Medizin, bei Langzeitmessungen zellulärer Systeme oder der Untersuchung molekularer Wechselwirkungen – in den Lebenswissenschaften entstehen immer größere Datensätze, aus denen sich zahlreiche neue Erkenntnisse gewinnen lassen. Voraussetzung dafür sind geeignete bioinformatische Analysewerkzeuge, die unzählige Einzelinformationen zusammenführen und Datensätze auswerten. Viele der heute eingesetzten Methoden bei der Datenverarbeitung stoßen mittlerweile jedoch an ihre Grenzen. Neue leistungsstärkere Analysewerkzeuge werden dringend benötigt, um diese Forschungsdaten auch in Zukunft effizient verarbeiten zu können.
„Für die Datenanalyse sind eine ganze Reihe von unterschiedlichen Algorithmen nötig, die in einer cleveren Art und Weise kombiniert werden müssen - das ist das Handwerk des Data Scientists.“
Prof. Dr. Olaf Wolkenhauer, Professor für Systembiologie und Bioinformatik, Universität Rostock
Bioinformatische Analysemethoden für morgen
Zum Ausbau der computergestützten Datenanalyse hat das Bundesforschungsministerium die Fördermaßnahme „Computational Life Sciences“ ins Leben gerufen. Mit ihr wird der stark gestiegenen Nachfrage nach neuen Werkzeugen für eine effiziente Datenanalyse in den Lebenswissenschaften sowie nach innovativen rechnergestützten Methoden Rechnung getragen. Ein Schwerpunkt der Förderung liegt dabei auch auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz: Durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Expertinnen und Experten aus den Bereichen des maschinellen Lernens und der Lebenswissenschaften sollen innovative Lösungen für die besonderen methodischen Herausforderungen in der Biomedizin entwickelt werden.
