TRAIN Omics
Technologie- und Dateninfrastruktur
Die Omics-Technologien gliedern sich in vier große Bereiche: Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik. Da Analysen von Genomen und Transkriptomen mittels Hochdurchsatzsequenzierung (Next Generation-Sequencing) erfolgen, Proteom- und Metabolomanalysen hingegen i.d. Regel mittels Massenspektrometrie (MS), bringt jede der Omics-Technologien eigene Herausforderungen mit sich und zwar sowohl hinsichtlich der benötigten Labor- und Geräteaustattung aber auch der bioinformatischen Datenanalyse sowie des Datenmanagements.
Omics-Technologieplattformen im TRAIN Verbund
Innerhalb der TRAIN Region gibt es eine Reihe an national und international konkurrenzfähigen NGS- und MS-Einrichtungen (Omics-Technologieplattformen), die Proben aus den verschiedenen Wissenschaftsbereichen der Region (wie z.B. Infektionsforschung, Herz- und Lungenerkrankungen, Onkologie und Neurobiologie) sowie auch innerhalb der klinischen Diagnostik analysieren und die im Rahmen von TRAIN Omics städte- und institutionsübergreifend miteinander vernetzt sind. Darüberhinaus gibt es einige Arbeitsgruppen, die spezifisches Know How in der Probengewinnung und -vorbereitung für zum Teil sehr spezialisierte Forschungsbereiche (z.B. Single Cell Sequencing, Spatial-Transkriptomics, Isolation zellfreier DNA und Probenvorbereitung im 96 well Format) mitbringen und damit zur Exzellenz der Forschungsregion Niedersachsen beitragen.
Datenanalyse und Künstliche Intelligenz
Die bioinformatische Auswertung von Omics-Daten ist ein umfassendes und sich schnell weiterentwickelndes Feld, dass unterschiedliche Expertise und Softwaretools erfordert, je nachdem in welchem der vier Omics Bereiche (Genomik, Transkriptomik, Proteomik oder Metabolomik) die Daten erhoben wurden. Für die biologische Interpretation der Daten ist dann zusätzlich Domänenwissen aus dem jeweiligen Forschungsgebiet essentiell. Die komplexe Natur der Omics-Daten erfordert daher gezielte Expertise, um sie effektiv zu analysieren, zu interpretieren und wertvolle biologische Erkenntnisse zu gewinnen. Zunehmend finden daher auch Methoden der Künstlichen Intelligenz Anwendung um das volle Potential der Omics-Daten auschöpfen zu können. Im TRAIN Verbund gibt eine Reihe bioinformatischer und datenwissenschaftlicher Arbeitsgruppen, die ihre Expertise im Rahmen des TRAIN Netzwerks bei Verbundprojekten oder wissenschaft- lichen Kooperationen zur Verfügung stellen.
Multi-Omics-Analysen und Systembiologie/-medizin
Die Integration von NGS- und Massenspektrometrie-Daten (Multi-Omics-Analyse) bietet einen wertvollen und innovativen Ansatz um in der Systembiologie genetische und molekulare Ereignisse umfassend zu analysieren. Diese synergistische Kombination hat das Potenzial, ein tieferes Verständnis von Krankheiten zu erlangen und den Weg für wirksamere diagnostische Werkzeuge und gezielte Therapien zu ebnen, was die Gesundheitsversorgung revolutionieren kann. Doch für eine erfolgreiche Umsetzung ist neben Experten mit entsprechendem Know How eine gute Dateninfrastruktur von entscheidender Bedeutung.
Omics-Datenmanagement
Insgesamt stellen bei Omics-Daten die Speicherkapazitäten der Roh- bzw. präprozessierten Daten sowie die qualitätsgesicherte und strukturierte Datenerhebung und die (standortübergreifende) Bereitstellung von Analyseergebnissen für die wissenschaftliche (Nach)-Nutzung oder für Translationsprozesse wie klinische Studien und Validierungen immer noch große Herausforderungen dar. Insbesondere für die immer weiter zunehmenden Multi-Omics-Asätze werden künftig effektive Mechanismen zum Datenaustausch und standortübergreifende Konzepte essentiell sein, die die Zusammenarbeit zwischen Forschungseinrichtungen ermöglichen und die Integration von Daten im großen Maßstab erleichtern. Nur mit einer solchen Infrastruktur kann das volle Potenzial von Omics-Technologien ausgeschöpft werden. Auch im klinischen Routinebetrieb nimmt der Datenumfang von Sequenzierdaten kontinuierlich zu und zugehörige Strategien zum Umgang mit den großen Datenmengen sind bisher noch nicht ausreichend etabliert. Initiativen wie „GenomDE“ erarbeiten für den Bereich der Genommedizin aktuell nationale Strategien bzgl. regulatorischer und sicherheitstechnischer Fragen sowie des Aufbaus erforderlicher Dateninfrastrukturen. Für andere Omics-Bereiche wie z.B. der Transkriptomik sowie der Metabolomik, die sich gerade erst an der Schwelle zur (flächendeckenden) klinischen Anwendung befinden, werden in den nächsten Jahren analoge Prozesse wie für die Genomik etabliert werden müssen.