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Trendbericht zur ANALYTICA 2000 in München: Lesen im Buch des Lebens: Bioinformatik

    München (ots) - Eine Verzehnfachung des Weltmarktes binnen der
nächsten fünf Jahre sagen Experten einem der derzeit heißesten
Innovationsthemen voraus - der Bioinformatik.
    
    Die Informationsflut, die sich allein aus der Entschlüsselung des
menschlichen Erbguts mit seinen mehr als 3 Mrd. Bausteinen ergibt,
wird ohne die Bioinformatik nicht zu bewältigen sein - darüber sind
sich Wissenschaftler, Unternehmen wie Finanzexperten einig.
    Renommierte US-Unternehmensberatungsgesellschaften streiten
allerdings noch über die absoluten Zahlen des Bioinformatik-Marktes:
So schätzte Frost & Sullivan 1998 den Weltmarkt von biorelevanten
Datenbanken, Software- und Hardwarewerkzeugen auf 220 bis 670 Mio.
US$ und prognostizierte bis 2004 einen Anstieg auf 2,2 Mrd. US$. Die
konkurrierende Stratetic Management Consulting Inc. bezifferte im
Februar diesen Jahres den Markt auf 290 Mio US$ und schätzt das
Marktvolumen im Jahre 2005 auf 1,2 Mrd. US$.
    
    Bioinformatik und die Entschlüsselung des Erbgutes
    
    Mit einem Umfang von rund drei Milliarden US-Dollar ist das 1990
offiziell gestartete Humangenom-Projekt das bislang größte
Unterfangen in der Geschichte der Biologie: Es hat unter anderem zum
Ziel, bis zum Jahr 2002 die vollständige, im Erbgut niedergelegte
"Bauanleitung" des Menschen exakt zu entschlüsseln.
    Diese besteht aus einer Abfolge (Sequenz) von 3,2 Milliarden vier
verschiedener Grundbausteine, den sogenannten Nukleotiden, die nach
neueren Schätzungen rund 140.000 Gene kodieren. Institute,
Forscherallianzen und Unternehmen wollen die im Erbmaterial
niedergelegte genetische Information "lesen" und verstehen, um
grundlegende Mechanismen der Krankheitsentstehung zu entdecken und um
zielgerichteter als bisher neue Wirkstoffe entwickeln zu können.
    
    Von der Entdeckung völlig neuer Ansatzpunkte für Medikamente und
einer an der Ursache von Krankheiten ansetzenden Therapie verspricht
sich die Pharmabranche mehrstellige Milliardengewinne. Experten sagen
voraus, daß die im menschlichen Erbgut (fachsprachlich des "Genoms"
oder der "DNA") verschlüsselte Information allein die Zahl der
arzneimittelrelevanten Zielmoleküle verzwanzigfachen wird.
    
    Die sogenannten Genom-Projekte liefern aber nicht etwa ein Buch,
aus dem sich dieser Bauplan des Lebens mühelos ablesen ließe, sondern
den ununterbrochenen Text einer Abfolge von vier Buchstaben, die die
(Nukleotid-) Bausteine des Erbmaterials DNA bezeichnen - Adenosin
(A), Thymidin (T), Cytidin (C) und Guanosin (G). Diesen chiffrierten
Text im Computer zu verwalten, ständig zu aktualisieren und in
sinnvolle biologische Funktion zu übersetzen, das leistet die
Bioinformatik.
    
    Sequenz-Datenverwaltung: Gigantische Datenbanken
    
    Durchschnittlich 19 neue Nukleotide pro Sekunde werden derzeit
durch das Humangenom-Projekt ermittelt. Diese müssen in gigantischen
Datenbanken abgelegt werden, damit Wissenschaftler weltweit auf die
genetischen Informationen zugreifen können. Die Aktualisierung und
Interpretation der Daten wird jedoch dadurch erschwert, daß in den
ersten Jahren der Sequenzbestimmung die Basenabfolgen auf
Registerkarten geschrieben und die später erzeugten Datenbanken nach
gleichem Muster fortgeführt wurden: Es entstanden riesige
Textdateien, die für eine Interpretation der Daten mit
bioinformatischen Hilfsmitteln nicht ausreichend sind.
    
    Was gebraucht wird, ist ein sogenannter objektorientierter
Datenbankansatz. Dieser schreibt Sequenzabfolgen, -anordnungen oder
-kombinationen bestimmte Funktionen zu und ermöglicht die Vernetzung
mit anderen biologischen Datenbanken, in denen zum Beispiel
Informationen über die Aktivität von Genen (Transkriptom-Datenbanken)
und Proteinen (Proteom-Datenbanken) unter definierten Bedingungen,
Proteinstrukturen etc. abgelegt sind.
    
    Dieses "Umschreiben" hat eine Vielzahl verschiedener
funktionsbezogener Datenbanken entstehen lassen, die eine
Interpretation der Basenabfolgen zum Ziel haben. So gibt es
unterdessen Datenbanken
    ·für krankheitsrelevante Erbgutvariationen (single nucleotide
polymorphisms = SNPs),
    ·zur Identifizierung und zum Vergleich von Genen,
    ·zur Identifizierung Gen-regulatorischer Sequenzbereiche,
    ·zur Umrechnung der genetischen Information in Proteinsequenzen
und zur Suche nach bestimmten Proteinbereichen sowie -eigenschaften
auf Basis der Nukleotidsequenz,
    ·zur Evolution von Genen,
    ·zur Vernetzung genetischer Daten mit Stoffwechseldaten
    und viele mehr.
    
    Das genetische Alphabet verstehen: Funktionsannotation
    
    Das eigentliche wirtschaftliche Potential der Bioinformatik wird
nicht in der Datenverwaltung, sondern in der Interpretation der
Basensequenz gesehen - speziell in der Voraussage von
Proteinfunktionen, die die Pharmaindustrie zur Identifizierung neuer
Medikamenten-Angriffspunkte benötigt.
    
    Die Vorhersage von Genfunktionen (sog. Funktionsannotation) steht
derzeit allerdings noch ganz am Anfang, profitiert aber davon, dass
zahlreiche Genome anderer Lebewesen bereits vollständig sequenziert
wurden.
      
    Durch Vergleich der Basenabfolgen (Sequenzvergleich) von
Bakterien, Hefen, Fadenwürmern etc. mit denen des Menschen, lassen
sich mögliche Genfunktionen auch beim Menschen ermitteln. Je
ähnlicher die Sequenzen sind, desto näher sind die entsprechenden
Gene stammesgeschichtlich miteinander verwandt und desto
wahrscheinlicher wird auch eine ähnliche Funktion.
    
    Der Sequenzvergleich beschränkt sich jedoch nicht allein auf die
Ebene der Gene. Die Abfolge der Proteinbausteine, der sogenannten
Aminosäuren, läßt sich mit Hilfe entsprechender Software in
Nukleotidsequenzen "zurückübersetzen".
    
    Die Bioinformatik nutzt diese Möglichkeit, um von Proteinen
bekannter Funktion und Struktur auf die Gensequenz zurückzurechnen
und diese dadurch zu identifizieren. Mehr noch: Entscheidende
Proteinbereiche, zum Beispiel wirtschaftlich interessant
erscheinender Enzyme, können auf genetischer Ebene identifiziert
werden und sind somit einer Optimierung durch gezielte Genveränderung
zugänglich.
    
    Die primäre Aufgabe der Bioinformatik bei der Funktionszuordnung
besteht im Zusammentragen und Vernetzen unterschiedlichster
biologischer Daten. Neben Protein- und DNA-Sequenzdaten werden zum
Beispiel Daten über Stoffwechselfunktionen von Proteinen, über
genetisch bedingte Erkrankungen, über die Aktivität von Genen unter
bestimmten Bedingungen und die dreidimensionale Gestalt von Proteinen
miteinander vernetzt.
      
    Neuere Rechenverfahren, sogenannte Algorithmen, zur Vorhersage von
Proteinfunktionen nutzen diese erzeugte Datenfülle und greifen neben
dem Sequenzvergleich auch andere Informationen auf (Nature 4. Nov.
1999, s. 83 ff.), wie etwa den Grad der stammesgeschichtlichen
Verwandtschaft von Genen, ähnliche Genaktivitäten
(Transkriptionsprofil) etc..
    
    Strukturvorhersage von Proteinen: Medikamentenentwicklung per
Computer?
    
    Neben der Funktionsvorhersage von Genen und Proteinen besteht eine
wesentliche Aufgabe der Bioinformatik in der Etablierung neuer
Algorithmen, die die Strukturvorhersage von Proteinen ermöglichen.
    
    Der eigentliche Schlüssel für die Funktion eines Proteins - und
auch für seine Blockierung durch Medikamente (sog. Inhibitoren) - ist
nicht seine Aminosäurekette, sondern die dreidimensionale Form, die
es annimmt, die sogenannte Proteinstruktur.
    
    Aus der DNA-Sequenz kann lediglich die Information über die
Proteinkette erhalten werden. Hat man es lediglich mit einem
einzelnen Protein zu tun, so kann man mit aufwendigen
Experimentiertechniken versuchen, die dreidimensionale Struktur zu
ermitteln. Bei Dutzenden oder Hunderten von Proteinen ist dieser Weg
zu zeit- und kostenintensiv.
    
    Hier bietet die Bioinformatik Rechenverfahren an, um die Struktur,
zum Beispiel potentieller Medikamentenangriffspunkte (sog. Targets),
zu simulieren.
    Ein derzeit praktisch mit bioinformatischen Methoden
realisierbarer Weg zur Strukturvorhersage von Proteinen ist die
sogenannte ähnlichkeitsbasierte Modellierung. Dabei wird die zu
analysierende Aminosäurekette mit jeder der derzeit 7.000 bekannten
Proteinstrukturen in einer Datenbank verglichen. Spezielle
Algorithmen prüfen, inwieweit die Aminosäurekette und ihre
Eigenschaften mit bekannten Strukturen und ihren Funktionen
übereinstimmen. Ein Nachteil der Methode ist, dass sich mit ihr nur
bereits bekannte Strukturmotive voraussagen lassen.
    
    Ebenso lassen sich mit bioinformatischen Methoden Bindungsvorgänge
von Wirkstoffkandidaten an ein solches Zielmolekül simulieren
(Molecular Docking). Dabei werden insbesondere energetische
Wechselwirkungen berücksichtigt, um optimale Bindungspartner zu
ermitteln. Sowohl die Strukturvorhersage sowie das Molecular Docking
stehen jedoch noch ganz am Anfang. Darüber hinwegtäuschen können auch
nicht neugegründete US-Firmen, die sich ausschließlich mit dem
Entwurf neuer Medikamente am Bildschirm beschäftigen. Denn am Ende
jedes Rechenvorganges stehen immer statistisch oder stochastisch
errechnete Modellsubstanzen, deren Wirksamkeit ernst noch überprüft
werden muss.
    
    Junge Firmen als Informationsdienstleister
    
    Einige Jahre nach Beginn der Genom-Projekte begann international
eine bis heute nicht abreißende Welle von Gründungen junger
Bioinformatikunternehmen sowie die Einrichtung entsprechender
Abteilungen bei den großen forschenden Arzneimittelentwicklern.
Zunächst etablierten sich im Zuge der Sequenzierungsprojekte private
Datenbankanbieter, die aufgrund ihrer technischen Ausrüstung imstande
waren, wesentlich schneller als die staatlich geförderten
Sequenziergruppen zu arbeiten.
    
    Den Informationsvorsprung, der in verschiedensten
kostenpflichtigen Datenbanken dokumentiert ist, lassen sich die
vornehmlich US-amerikanischen Anbieter wie Celera, Human Genome
Sciences oder Incyte Pharmaceuticals von den großen Pharmafirmen
vergolden: ein Jahresabonnement für sämtliche Incyte-Datenbanken
kostet beispielsweise derzeit rund 10 Mio US-$ pro Jahr.
    
    Eine zweite Welle von Firmengründungen, die bis heute anhält,
etablierte Firmen, die sich vornehmlich mit der Entwicklung von
Programmen zur Funktionsannotation befassen.
    
    In der Bundesrepublik Deutschland gibt es rund 30 junge Firmen,
die meisten davon jünger als zwei Jahre.  Softwarenamen wie etwa
"Genschürfer" (Gene Prospector(r)) weisen darauf hin, dass diese zu
den Anbietern zählen, die nach den Gen- und Proteinfunktionen
fahnden. Einige präsentieren sich erstmals auch auf der ANALYTICA
2000 ( 11.- 14. April 2000) in München.
    Aufstieg einer jungen Branche und die Folgen: Nachwuchsprobleme
    
    Ein regelrechter Goldrausch und verlockende wirtschaftliche
Perspektiven haben in der Bioinformatik-Szene weltweit zu einem
großen Bedarf an qualifiziertem Nachwuchs geführt. Denn in den
Anfangsjahren wurde der gesamte, geeignet erscheinende
wissenschaftliche Nachwuchs von Unternehmen einfach weggekauft.
"Anfangsgehälter von 90.000 US$ für frisch ausgebildete
Bioinformatiker ohne jede Praxiserfahrung waren und sind keine
Seltenheit", so der Vizepräsident des Bioinformatikunternehmens
NetGenics aus Cleveland.
    
    Die Folge: Universitäten beklagen inzwischen, dass für neu
eingerichtete Bioinformatik-Studiengänge nicht genügend
qualifiziertes Fachpersonal zur Verfügung steht.
    
    Auch in Deutschland beginnen die Universitäten in zunehmendem Maße
mit der Einrichtung von Bioinformatik-Professuren.
    
    Die Deutsche Forschungsgemeinschaft hat einen 50 Mio.
DM-Wettbewerb ausgeschrieben, um die besten
Bioinformatik-Ausbildungskonzepte zu fördern und international
konkurrenzfähige Bioinformatikzentren zu etablieren.
    
    Auf der ANALYTICA 2000 (11.- 14.4.) werden in München am 14. April
neben einer Jobbörse der Gesellschaft Deutscher Chemiker, einem
eigenen BioBusiness-Programm für junge Unternehmen auch ein eigener
Orientierungstag für Schüler, Lehrer und Studenten angeboten.
    
ots Originaltext: Messe München - Analytica 2000
Im Internet recherchierbar: http://recherche.newsaktuell.de


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