Aline Piequet präpariert Zellproben auf traditionelle Weise.
Publiziert am 01/06/2020
In den 1970er- und 1980er-Jahren wurde durch die DNA-Sequenzierung und die Fortschritte in der Biotechnologie eine Flut von molekularen und genetischen Daten freigesetzt. Mit jeder neuen Entdeckung wuchs das einschlägige Know-how weiter. Doch schon bald wurde klar, dass sich der wissenschaftliche Wert und das Potenzial dieses wachsenden Wissensfundus nur dann maximieren lassen, wenn die Informationen in einer zentralen, öffentlich zugänglichen Ressource für Forscher weltweit gebündelt werden.
Mit diesem Auftrag wurde das National Center for Biotechnology Information (NCBI), das 1988 von den U.S. National Institutes of Health gegründet worden war, betraut. Seitdem dienen die Datenbanken und Tools des NCBI Forschern in den Bereichen Molekularbiologie, Biochemie, Bioinformatik und Genetik als Referenz.
«Ohne das NCBI wären wir in diesen Bereichen nicht annähernd so weit wie heute», erklärt Pierre Moulin, Pathologe bei den Novartis Institutes for BioMedical Research (NIBR), der gleichzeitig das funktionsübergreifende Projekt Pathology 2.0 von Genesis Labs leitet, in dessen Rahmen maschinelles Lernen und Pathologie verknüpft werden.
Auch die Pathologie ist an einem Wendepunkt angelangt. So sind leistungsfähige computergestützte Hilfsmittel inzwischen in der Lage, Bestände pathologischer Daten, die bislang viel zu komplex waren, um von Menschen detailliert ausgewertet zu werden, zu erfassen, zu analysieren und zu extrahieren.
Die Idee des Pathology-2.0-Teams, Computern die Identifizierung verschiedener Gewebe beizubringen, entsprach dem Paradebeispiel eines äusserst lohnenswerten Forschungsprojekts, das von der Novartis Genesis Labs Initiative gefördert wird. Wenngleich die 18-monatige Finanzierung im Juni 2019 auslief, sind die Leistungen des Teams inzwischen so bedeutend, dass dessen Arbeit als gemeinsame Initiative zwischen Preclinical Safety und NIBR Informatics fortgesetzt wird.
Trotz des schnellen Erfolgs war Moulin und seinen Kollegen aber auch bewusst, dass ihnen selbst und den Fortschritten des gesamten Forschungsbereichs durch den Umfang der verfügbaren Datensätze Grenzen gesetzt sein würden. Für Moulin Grund genug, eine Innovative Medicines Initiative (IMI) zu starten, um das Gegenstück zum NCBI für digitale Pathologie zu entwickeln.
«Das Ziel ist recht hoch gesteckt, aber ich möchte eine öffentlich zugängliche Ressource schaffen, die im Bereich der digitalen Pathologie das erreichen wird, was dem NCBI in der Genetik, Genomik und Bioinformatik gelungen ist», betont Pierre Moulin.