Forschung

Bioinformatik-Forschung bedeutet vor allem die Entwicklung von geeigneten Computermodellen und -verfahren zur Vorhersage von Molekül-Eigenschaften und lebenswissenschaftlichen Phänomenen. Am ZBH widmen wir uns mit drei Arbeitsgruppen und zwei Nachwuchsgruppen einem breiten Spektrum bioinformatischer Fragestellungen. Computerprogramme aus dem ZBH sind weltweit im akademischen und industriellen Umfeld im Einsatz.

Arbeitsgruppe Computational Systems Biology, Prof. Dr. Jan Baumbach

Das Arbeitsgruppe Computergestützte Systembiologie an der Universität Hamburg untersucht mithilfe der künstlichen Intelligenz und kombinatorischer Optimierung molekulare Mechanismen, die Krankheiten auslösen. Wir entwickeln computergestützte Methoden für die Netzwerk- und Systemmedizin, insbesondere für die mechanistische Neudefinition von Krankheiten. Hier entstehen neue Möglichkeiten für die Wiederverwendung von Medikamenten und die synergistische Pharmakologie. In der Präzisionsmedizin, wo sensible Daten für das Lernen von Vorhersagemodellen nicht institutionsübergreifend geteilt werden dürfen, entwickeln wir Privacy-by-Design-Methoden, die größtenteils auf föderierter künstlicher Intelligenz basieren, um die individuelle Privatsphäre zu schützen und dennoch Big-Data-Analysen zu ermöglichen.

Arbeitsgruppe Genominformatik, Prof. Dr. Stefan Kurtz

Die Arbeitsgruppe Genominformatik beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Analyse und Verarbeitung von großen Mengen von Sequenzdaten. Hierfür ergeben sich kontinuierlich neue Fragestellungen, für die Algorithmen und Datenstrukturen sowie flexible Softwaresysteme entwickelt werden müssen.

Arbeitsgruppe Biomolekulare Modellierung, Prof. Dr. Andrew Torda

Diese Arbeitsgruppe befasst sich mit klassischen Simulationsmethoden aus der Physik und der Proteinbiochemie. Dabei geht es nicht darum, Modelle zu entwickeln, die alle Eigenschaften eines Proteins berücksichtigen, sondern Modelle, die für spezielle Anwendungsgebiete zu guten Resultaten führen. Diese speziellen Modelle finden Anwendung bei der Vorhersage von Proteinstrukturen und bei der Entwicklung neuer Peptide mit bestimmten biochemischen Eigenschaften. Das Ziel dabei ist es, Methoden aus der Physik mit Evolutionsbiologie und experimentellen Ergebnissen zu verknüpfen.

Arbeitsgruppe Algorithmisches Molekulares Design, Prof. Dr. Matthias Rarey

Die Entwicklung neuer bioaktiver Moleküle, wie sie beispielsweise als Wirkstoffe in Medikamenten vorkommen, findet im zunehmenden Maße mit dem Computer statt. Die Entwicklung der dazu notwendigen Softwaresysteme ist der Forschungsschwerpunkt der Arbeitsgruppe AMD am Zentrum für Bioinformatik.

Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen in der Bioinformatik, Prof. Dr. Fabian Kern

Die Arbeitsgruppe entwickelt und erforscht rechnergestützte Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens mit einem besonderen Fokus auf biomolekulare Fragestellungen. Ausgangspunkt sind Konzepte aus der Informatik und Mathematik, die wir gezielt auf biologische Daten zur hypothesengetriebenen oder ergebnisoffenen Grundlagenforschung übertragen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Kombination von Deep Learning mit symbolischer KI sowie auf statistischem Lernen und der Lösung komplexer Optimierungsprobleme mit bioinformatischem Bezug.
Unsere Methoden kommen in einer Vielzahl biologischer und medizinischer Anwendungen zum Einsatz – etwa in der Einzelzellanalyse, in der Bio- und Pharmaforschung oder im Bereich neurodegenerativer Erkrankungen. So konnten unsere Ansätze unter anderem zur Vorhersage neurologischer Auswirkungen von COVID-19 genutzt werden.
Ziel unserer Arbeit ist es, neue Techniken der Informatik in den Lebenswissenschaften sowie der Medizin nutzbar zu machen – durch robuste, interpretierbare Modelle und enge interdisziplinäre Zusammenarbeit.