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Big Data in Medizin und Lebenswissenschaften

Ungenutzter Datenschatz

„Allein die moderne molekulare Medizin hat im Jahr 2015 mehr Daten erzeugt als im gesamten Zeitraum von 1990 bis 2005“, erklärt Burkhard Rost, Professor für Bioinformatik an der TUM. „Und in diesem Tempo wird das auch weitergehen.“ Bisher aber hinken Aufbereitung, Analyse und Anwendung dieser Datenschätze noch weit hinter den technischen Möglichkeiten her.

Die Bioinformatik ist gefragt

Woran es noch fehlt, sind entsprechende Algorithmen und die Verknüpfung so unterschiedlicher Fächer wie Medizin und Biologie einerseits und Informatik andererseits. „Die Interpretation der gigantischen Datenmengen kann ein Biologe gar nicht selbst leisten“, betont Hans-Werner Mewes, Professor für Genomorientierte Bioinformatik an der TUM. „Hier braucht man bioinformatische Methoden.“

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An der TUM hat sich eine ganze Reihe von Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen dem Ziel verschrieben, den Datenschatz der Lebenswissenschaften zu heben und ihn für Forscher, Patienten, Ärzte und Kliniken nutzbar zu machen. Außerdem kümmern sich Spezialisten um die Datensicherheit. Zusammen mit dem Großrechner im Garchinger Leibniz-Rechenzentrum verfügt die Universität damit über eine einzigartige Infrastruktur für Bio- und Medizininformatik.

Vom einen zu den vielen

Noch während die Wissenschaftler an künftigen Anwendungen der Bioinformatik für die Medizin forschen, nimmt die Datenflut im medizinischen Bereich täglich weiter zu. „In wenigen Jahren werden wir die individuellen Genomdaten von vielen Millionen Menschen kennen“, sagt Hans-Werner Mewes. „Ohne effiziente Verfahren der Bio- und medizinischen Informatik wird man sie nicht nutzen können.“

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Trotzdem reichen die Daten für manche Zwecke noch immer nicht aus. „Heute betrachtet jeder Arzt immer nur seine eigenen Patienten“, so der Forscher. „Gerade bei der Bewertung von Medikamenten und Therapien wäre es aber wichtig, wenn man Vergleichsdaten über den Verlauf bei möglichst vielen Patienten hätte, denn Faktoren wie Alter, Stoffwechsel und Genetik bestimmen den Behandlungserfolg. Dazu müsste man Systeme installieren, die derartige Informationen erfassen und auswerten, weg von der klassischen Studie, hin zur alltäglichen Praxis.“

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TU München
Stand: 05.01.2018

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In den Schlagzeilen

Inhalt des Dossiers

Big Data in der Medizin
Ein Blick auf die digitale Medizin der Zukunft

Ungenutzter Datenschatz
Big Data in Medizin und Lebenswissenschaften

Datenanalyse als Computerspiel
Crowdsourcing hilft auch in der Medizin

Vom Datenwust zur Therapie
Erst die Datenanalyse ermöglicht die Anwendung

Pipette statt Gießkanne
Wie Bioinformatik die personalisierte Medizin voranbringt

Intelligente Sensoren
Virtuelle Verbindung zum Arzt

Operieren mit Datenhelm
Wie Augmented Reality der Medizin helfen kann

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