Thema: Labor der Zukunft

Einführung

Neue Technologien erobern Life Sciences

Nach der Entzifferung des Humangenoms und der Erkenntnis, dass lesen können noch längst nicht verstehen heißt, bringen die Life Sciences in immer kürzerem Takt Methoden hervor, um Vorgänge im Körper in möglichst vielen molekularen Facetten zu begreifen. Längst hat das molekulare Profiling Einzug in medizinische und biologische Labore gefunden. Zunehmend übernehmen dabei Hochleistungsrechner das Erkennen der molekularen Muster, die mit bestimmten biologischen Prozessen assoziiert sind. Was eine neue Hypothese begründen kann und was wissenschaftlicher Nonsense ist, bleibt aber bis auf weiteres auch im Labor der Zukunft dem menschlichen Geist überlassen.

Loss- and Gain-of-Function-Mutationen, die mit den hochpräzisen und einfach zu handhabenden CRISPR-Cas9-Genscheren ins Genom von Krankheitsmodellen eingeführt wurden, sollen es endlich ermöglichen, Krankheitenursächlich zu verstehen. Die Vision: zuvor anhand der molekularen Signatur ausgewählte Patientenpopulationen gezielt behandeln, statt wie bisher an Symptomen herumzudoktern. Eine Verdopplung der Umsätze sagen Analysten des weltgrößten Marktforschungsinstitutes Markets&Markets daher dem Genome Editing vorher: Bis 2019 soll der Markt mit jährlich 14% auf 3,5 Mrd. US-Dollar wachsen.

Ein großes Problem für Medikamentenentwickler sind trotz des Fortschrittes bei der funktionellen Genanalyse noch die Krankheitsmodelle, in denen diese vorgenommen wird. Stellen diese die In-vivo-Situation wirklich realistisch nach? Während Stammzellforscher nie sicher sein können, wie realistisch ihre aus Körperzellen reprogrammierten induziert pluripotenten Stammzellen (iPSCs) nach Differenzierung in Minigewebe die tatsächlichen Verhältnisse im Körper simulieren, kranken selbst moderne Tiermodelle daran, dass sie etwa 50% der später im Menschen beobachteten Toxizitäten präklinisch nicht abbilden. Einen Weg weisen nun Zell- und Gewebeforscher: Nach Vorlagen von Patientenorganen gedruckte, dreidimensionale Gewebe versprechen zumindest die naturgetreue und reproduzierbare Nachbildung der Zellarchitektur im Zellverband. Krebsforscher nutzen zunehmend die 3D-Modelle, um die komplexen Interaktionen von Tumorzellen mit ihrer Umgebung und dem Immunsystem zu untersuchen. Auch an künstlichen Lymphknoten wird bereits gebastelt. Aber auch Neurowissenschaftlern helfen die Modelle, die spezifischen biochemischen Milieus zu untersuchen, die ähnlichen Klassen von Neuronen im menschlichen Gehirn ganz unterschiedliche Eigenschaften verleihen. Nicht nur Forscher des Comprehensive Cancer Center Berlin sondern auch Laboranbieter haben bereits begonnen, das Gespräch mit der Handvoll Unternehmen zu suchen, die in dem jungen Feld des 3D-Bioprinting aktiv sind.

Die Erkenntnis, dass biologische Prozesse sich nicht einfach in ein Schema pressen lassen, sondern abhängig vom genetischen Umfeld ganz verschiedene Ausprägungen zeigen, führt zu einer immer stärkeren Digitalisierung der Life Sciences: Nachdem Bemühungen gescheitert sind, Genvarianten zu finden, die bei einem großen Anteil der Träger krankheitsrelevant sind, konzentrieren sich Großprojekte von Unternehmen unter dem Stichwort „Real World Data“ oder von anwendungsorientierten Forschern darauf, Krankheitsrelevanz im genetisch individuellen Kontext zu erkennen. Die dafür benötigte Rechenpower ist immens. Doch obgleich offen ist, ob Big Data nicht nur auf dem Papier medizinisch sinnvolle Korrelationen aufspüren kann, wird massiv in die Korrelationswissenschaften investiert: In Deutschland in den Aufbau einer Telematikin­frastruktur zwecks Datenaustausch und -transfer, in den USA, damit Google-Tochter Verily die medizinischen Daten von einer Million US-Amerikanern im Rahmen der Personalised-Medicines-Initiative analysieren kann. Für die Laborarbeit ganz praktische Konsequenzen hat die Digitalisierung schon heute: Per Handy fernsteuerbare Fermenter müssen nicht, wie bisher, am Wochenende per Hand eingerichtet und angeimpft werden.

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