Die Forschungsaktivitäten der Abteilung Biosimulation und Bioinformatik orientieren sich primär und grundsätzlich an Fragestellungen und Zielsetzungen aus den Biowissenschaften mit dem letztlichen Ziel, bessere Diagnostik- und Therapieverfahren zu entwickeln.

Ausgehend von biomedizinischen Fragestellungen werden Modelle erstellt, deren Verhalten mittels Computersimulation untersucht wird ('Computational Modeling'). Die Simulationsergebnisse werden an den jeweils verfügbaren experimentellen Daten getestet (Qualitätssicherung der Modelle). Computational Modeling hat daher sowohl (quantitativ) erklärenden Wert für gemessene funktionelle Zusammenhänge, als auch prädiktiven Charakter für (noch) nicht meßbare Teile des Systems. Darüber hinaus ergeben sich aus einer Modellierung oftmals fundierte Grundlagen für eine optimale Auswertung von Messergebnissen: Wurde durch die Modellierung gezeigt, daß ein bestimmter Mechanismus zugrunde liegt (z.B. exponentieller Abfall), können dessen Parameter inhaltlich identifziert werden (z.B. als 'Halbwertszeiten')und lassen biomedizinisch relevante Schlüsse zu.

Modellerstellung und primäre Auswertung erfolgen in Kooperation mit biomedizinischen Forschungsgruppen. Diese Forschungsergebnisse in Modellierung und Simulation haben aufgrund ihrer Genese - ein ganz besoderes Naheverhältnis zu den Biowissenschaften und wirken auf diese (im Sinne von 'neu verfügbaren Methoden') zurück.

Neben der Beherrschung des State-of-the-Art in Computerwissenschaften erfordert jede Modellierung auch interdisziplinäreKenntnisse des entsprechenden biologischen Systems. Um dies kompetitiv betreiben zu können, werden nur wenige Themen (pro Person, pro Arbeitsgruppe) behandelt (Fokussierung).

Bioinformatik unterstützt die Molekulare Medizin und insbesondere die Präzisionsmedizin. Daten aus dem Genom sind 'anders' (als herkömmliche klinische Daten)

1. Sie enthalten typischerweise sehr viele Messgrößen (zig-tausende) für vergleichsweise wenige Patienten (einige hundert). Dies erfordert besondere mathematische Methoden, die wir übernehmen oder selbst entwickeln.
2. Genomdaten stammen aus unterschiedlichen Quellen (Arrays, Sequencing, Massenspektrometrie), und jede verlangt eine spezielle Vorverarbeitung.
3. Genomdaten aus unterschiedlichen Quellen (composit Genotyp) sind dann maximal aussagekräftig, wenn sie pro Patient zusammengeführt und mit dessen klinischen Daten (Phänotyp) verbunden werden.

Zu allen drei Bereichen arbeiten wir an Fragestellungen, die sich aus konkreten Forschungskooperationen mit medizinischen Partnern ergeben.