• vom 27.12.2016, 16:03 Uhr

Forschung


Komplexitätsforschung

Die Mathematik auf Ursachensuche




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  • Neue Systeme stellen fest, ob eine Krankheit genetisch oder umweltbedingt ist.

Wien. Patienten mit komplexen Krankheiten wie Diabetes, COPD oder Asthma, haben ein hohes Risiko, an einer weiteren zu erkranken. Diese sogenannte Multimorbidität stellt im klinischen Alltag allerdings ein großes Problem dar, weil es die erfolgreiche Therapie erschwert. Peter Klimek und Stefan Thurner, Leiter des Instituts der Wissenschaft komplexer Systeme der Medizinischen Universität Wien, ist es nun mittels einer österreichweiten Datenanalyse gelungen, ein mathematisches Modell zu entwickeln, anhand dessen unterschieden werden kann, ob die Krankheit genetisch oder umweltbedingt verursacht wurde.

In der medizinischen Forschung weiß man heute, dass eine Reihe von Krankheiten entweder genetisch bedingt ist oder von Umwelteinflüssen herrührt, aber mitunter auch beides möglich sein kann. Mit dem neuen Datensatz der phänotypischen Informationen, also der Merkmale, von Krankheiten in Kombination mit molekularbiologischen Daten und moderner Mathematik komplexer Systeme wird es nun möglich, dieses Wechselspiel zu verstehen.

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Durch die Vernetzung dieser Daten werden mathematische Modelle und Netzwerktheorien entwickelt, die ein weiteres Spektrum abdecken - von den Kommunikationssystemen im Zellsystem bis hin zur Analyse des öffentlichen Gesundheitssystems.

Index zeigt den Weg
Aus dem Vergleich von molekularen Netzwerken mit Netzwerken der gemeinsam in der österreichischen Bevölkerung auftretenden Krankheiten konnten die beiden Forscher einen "Genetizitätsindex" errechnen. Ist dieser Index für eine Krankheit groß, ist sie mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit genetischen Ursprungs. Ist er klein, kann man die umweltbedingten Einflüsse weiter verfolgen und etwa Aussagen darüber machen, ob die Ursachen auf chemischen Giftstoffen oder auf Problemen mit molekularen Signalwegen beruhen.

Eine zentrale Erkenntnis der Studie ist, dass die Krankheitsursachen meist rein genetisch oder rein auf Umwelteinflüssen basieren. Selten bilden beide Mechanismen gleichzeitig die Ursache. "Ein besseres Verständnis der Krankheitsursachen bildet einen viel besseren Ansatzpunkt für jede Therapie", erklärt Klimek in einer Aussendung der Uni. Auch für die Verbesserung von Diagnosen könnte der neue Index Bedeutung haben.

Derzeit arbeiten die Forscher daran, Methoden aus der Komplexitätsforschung auch auf pharmakologische Wirkstoffe anzuwenden, um systematisch in Millionen von Kombinationsmöglichkeiten mögliche unerwartete Mehrfachwirkungen aufzuspüren. Das langfristige Ziel ist es, die personalisierte Medizin durch massive innovative Datenscience weiterzutreiben.




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Dokument erstellt am 2016-12-27 16:08:02



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