3 Fragen an…
Dr. Mohamad Ballan
Gruppenmitglied
Ich bin Postdoktorand im Bereich Bioinformatik am Zentrum für individualisierte Infektionsmedizin (CiiM) der Medizinischen Hochschule Hannover. Im Laufe meiner akademischen und wissenschaftlichen Laufbahn habe ich Erfahrungen in der Multi-Omics-Datenanalyse gesammelt, wobei ich genomische, epigenomische und transkriptomische Daten – einschließlich krankheitsspezifischer eQTL-, EWAS- und GWAS-Analysen – integriere, um komplexe biologische Systeme besser zu verstehen. Im Mittelpunkt meiner Forschung steht die Frage, wie genetische Variation und DNA-Methylierung zusammenwirken, um Immunantworten zu prägen. Ziel ist es, zu verstehen, warum Menschen unterschiedlich anfällig für immunbedingte Erkrankungen sind, und damit einen Beitrag zur Weiterentwicklung der personalisierten Medizin zu leisten. Innerhalb von CAIMed spielt meine Arbeit eine Schlüsselrolle bei der Integration und Analyse komplexer biomedizinischer Daten und unterstützt damit direkt das Ziel des Konsortiums, die datengestützte und individualisierte Medizin voranzubringen.
1.
Sie arbeiten mit sogenannten Multi-Omics-Daten, also sehr unterschiedlichen biologischen Informationsquellen. Welche neuen Erkenntnisse lassen sich gewinnen, wenn man diese Daten gemeinsam statt getrennt betrachtet?
Wenn wir biologische Daten isoliert analysieren, sehen wir nur einen Teil des Gesamtbildes. Indem wir genomische, epigenomische und transkriptomische Daten zusammenführen, können wir besser verstehen, wie genetische Variation und epigenetische Regulation zusammenwirken, um die Genexpression und Immunreaktionen zu beeinflussen. Die gemeinsame Betrachtung dieser Daten hilft uns dabei, krankheitsassoziierte Marker und biologische Signalwege zu identifizieren, die wir wahrscheinlich übersehen würden, wenn wir jeden Datentyp separat analysieren würden. Dies verschafft uns ein umfassenderes Verständnis der biologischen Mechanismen, die Gesundheit und Krankheit zugrunde liegen.
2.
Was reizt Sie besonders daran, aus sehr unterschiedlichen biologischen Datenquellen ein gemeinsames Bild von Gesundheit und Krankheit zu entwickeln?
Am meisten reizt mich die Komplexität biologischer Daten und die Herausforderung, durch Datenintegration einen Sinn darin zu erkennen. Kein einzelner Datentyp kann das Gesamtbild erfassen: Die Genetik liefert die vererbten Variationen, die Epigenetik fügt eine flexible Ebene hinzu, die durch Umwelt und Lebensstil geprägt ist, und die Genexpression spiegelt wider, wie Zellen unter verschiedenen Bedingungen reagieren. Die Zusammenführung dieser Ebenen hilft uns, besser zu verstehen, warum Menschen unterschiedlich auf Krankheiten reagieren, und die molekularen Mechanismen zu identifizieren, die hinter diesen Unterschieden stehen.
3.
Wie können Forschungseinrichtungen wie CAIMed dazu beitragen, dass Erkenntnisse aus datengetriebener Forschung schneller ihren Weg in die klinische Anwendung finden?
Um Forschungsergebnisse in die klinische Praxis zu übertragen, müssen Fachleute aus verschiedenen Bereichen eng zusammenarbeiten. Bioinformatiker, Kliniker und KI-Forscher bringen jeweils unterschiedliches Fachwissen mit, und CAIMed schafft ein Umfeld, in dem sie gemeinsam an der Beantwortung derselben Forschungsfragen arbeiten können. Dadurch wird es wesentlich einfacher, computergestützte Erkenntnisse in Ergebnisse umzusetzen, die letztendlich die Patientenversorgung verbessern können.
