Laborjournal 2018-09

| 9/2018 52 SPECIAL: EINZELZELL GENOMIK UND PROTEOMIK Was haben Zentis, Obi und die Postbank mit Einzelzell-Sequenzierung zu tun? Oder die Sparkasse Aachen, Knauber und Dr. Oetker? Zugegeben, die Verbindung ist ein wenig von hinten durch die Brust ins Auge konst- ruiert, aber: All diese Banken und Unterneh- men sind Kunden der Comma Soft AG. Und die Comma Soft AG wiederum widmet sich jetzt auch der Analyse von Sequenzdaten aus Einzelzell-Experimenten. Das Bonner Unter- nehmen ist nämlich auf Dinge wie IT-Infra- struktur, Umgang mit großen Datenmengen sowie Künstliche Intelligenz spezialisiert und entwickelt hierzu Softwarelösungen für die Kundschaft. Auch im Labor braucht man eine gute IT mehr denn je – schließlich kann heute ein „ Omics “-Forscher in einer einzigen Arbeitswo- che mehr Daten auf die Festplatte bringen, als das Human Genome Project einst in einer ganzen Dekade erfasst hatte. Damit aber aus den Nullen und Einsen im Rechner irgend- wann wissenschaftliche Erkenntnisse werden, braucht es Verfahren, um die Daten zu filtern, zu ordnen, zu analysieren – und auch Wege, um siemit anderen Forschern auszutauschen. Geld vom Bund Christina Kratsch arbeitet bei Comma Soft in der Abteilung Life Science . „Wir existieren seit 1989“, blickt sie auf die Unternehmensge- schichte lange vor ihrer Zeit zurück. Damals spielten die Lebenswissenschaften für die Fir- ma noch keine Rolle, heute aber bringen vie- le Mitarbeiter naturwissenschaftliches Know- how mit und standen selbst schon im Labor. „Wir sind Biologen, Biostatistiker und sehr viele Physiker“, zählt Kratsch auf. Sie selbst ist pro- movierte Bioinformatikerin undwar vor ihrem Einstieg in die freieWirtschaft in der Arbeits- gruppe der Biochemikerin Alice McHardy tä- tig, die damals noch an der Uni Düsseldorf forschte. Vor einigen Jahren knüpfte die Firma dann Kontakt zum LIMES-Institut ( Life and Medical Sciences Institute ) der Uni Bonn, erinnert sich Kratsch. Stephan Huthmacher, Vorstandsvor- sitzender und Gründer der Comma Soft, ha- be sich ausgetauscht mit Joachim Schultze. Schultze leitet am LIMES die Arbeitsgruppe „Genomik und Immunoregulation“ und be- treut dort auch PRECISE – eine Plattform für Einzelzell- und Epigenomik.„Die beiden hatten über Sequenziertechnologien und Datenaus- wertung gesprochen und dachten sich, dass man gemeinsam doch viel besser vorankä- me“, blickt Kratsch zurück. Dann gab es eine Ausschreibung des Bundeswirtschaftsministeriums: Unter dem Schlagwort Smart Data sollten „Leuchtturm- projekte“ entstehen, in deren Rahmen „ Big- Data -Technologien für ausgewählte An- wendungsbereiche aus der Wirtschaft ent- wickelt und erprobt werden“, so liest es sich etwas sperrig auf der Webseite des Ministeriums zu den Förderprogrammen ( www.digitale-technologien.de ) . 2016 wurden Comma Soft und LIMES dann in das dreijähri- ge Förderprogramm aufgenommen und star- teten ein gemeinsames Projekt: FASTGenomics ( www.fastgenomics.org ). Christina Kratsch übernahmdie Projektlei- tung für FASTGenomics und hat seither vor al- lem ein Ziel: Leute aus der Szene zusammen- bringen.„Das ist die eigentliche Idee von FAST- Genomics“, fasst sie den Grundgedanken zu- sammen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Sequenzierung von RNA (insbeson- dere mRNA) aus einzelnen Zellen. Vor allem in der medizinischen Forschung interessieren sichWissenschaftler für dieTranskriptionspro- file einzelner Zellen und wollen Zellpopula- tionen in bestimmten Geweben identifizie- ren, um Krankheitsmechanismen besser zu verstehen. Krebsforscher nutzen die Metho- den, um Veränderungen in Tumormodellen zu verfolgen. Und natürlich möchten auch Grundlagenforscher verstehen, welche Ge- ne einer bestimmten Zelle wann ein- oder ausgeschaltet sind. Tausende Dimensionen Die Analyse der Einzelzell-Transkriptom- daten ist aber nicht trivial, weiß Kratsch. „Sie haben in diesen Datensätzen eine ganz an- dere statistische Verteilung, weshalb Sie nicht ohne weiteres Methoden übernehmen kön- nen, mit denen Sie herkömmliche Sequenz- daten analysieren.“ Sequenziert man auf klas- sischeWeise Proben, die eine größere Menge von Zellen enthalten ( Bulk Sequencing ), misst man letztlich ein gemitteltes Signal. Bei Ein- zelzell-Sequenzierungen hingegen erhält der Forscher aus einer Probe mitunter zigtausend Datensätze.„Typische Studiengrößen liegen so bei 5.000 bis 50.000 Zellen“, nennt Kratsch ei- ne Hausnummer,„und bei Unternehmungen wie dem Human Cell Atlas kann das sogar in die Millionen gehen.“ FASTGenomics stellt Webtools und Workflows zur Analyse von Einzelzell-Transkriptomdaten zur Verfügung. Hinter dem Bonner Projekt stehen die IT-Firma Comma Soft und das LIMES-Institut der Uni. FASTGenomics: Single-Cell-IT aus Bonn Fotomontage: iStock / akesak (Zellen), Olga_Rom (Zahlen)

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