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Christoph Bartenhagen erhält „F1000“-Posterpreis für herausragende Grundlagenforschung zur IT-gestützten Analyse von Krebsstrukturen

Krebsmutationen als mathematisches Gebilde: Christoph Bartenhagen – hier bei der Preisverleihung (links) - präsentierte in Dublin sein innovatives Krebsforschungsprojekt (Foto: ISMB)

Münster (mfm/dk) - Für die Entwicklung und Präsentation seiner Software „SoftSV“ hat der münstersche Informatiker Christoph Bartenhagen den „F1000Research Poster Award“ erhalten. Das Programm ist in der Lage, anhand von realen und simulierten Datensätzen die Entwicklung von Tumoren im menschlichen Erbgut zu analysieren. Bartenhagen, der am Institut für Medizinische Informatik der Universität Münster arbeitet, nahm die Auszeichnung auf der „Internationalen Konferenz für intelligente Systeme in der Molekularbiologie“ (ISMB) in Dublin entgegen. Als Preisträger kann er kostenlos im renommierten „F1000Reasearch“-Magazin publizieren, das auf seiner Onlineplattform herausragende Forschungsarbeiten einer breiten Öffentlichkeit zugänglich macht.
Bartenhagens Präsentation erregte unter den rund 630 eingereichten Postern und Projektarbeiten besondere Aufmerksamkeit, weil „SoftSV“ mit einer bisher nie dagewesenen Genauigkeit Mutationen in den DNA-Strängen von Krebspatienten erkennen kann. Die Software, an der der 30-jährige rund anderthalb Jahre arbeitete, könnte daher für das Verständnis und die Behandlung von Tumoren einen wertvollen Beitrag leisten. „SoftSV“ erkennt in den Datensätzen, die die jeweilige Gensequenz des Patienten widerspiegeln, Unterschiede bei Aufbau und Struktur gegenüber gesunden Zellen, deren Informationen als Vergleichsbasis verwendet werden. Das Programm konzentriert sich dabei auf „Blöcke“ von fehlenden oder veränderten DNA-Strängen.
Ziel des Softwareentwicklers ist es, eine belastbare Ausgangsbasis für die Kategorisierung von Tumoren und Mutationen zu schaffen und mit Hilfe der gewonnenen Ergebnisse neue Therapieansätze zu entwickeln, die noch zielgerichteter auf Krebspatienten zugeschnitten sind. Um Fehler in der Analyse der patientenspezifischen Daten auszuschließen sowie die Empfindlichkeit und Genauigkeit der Software zu optimieren, greift Bartenhagen auf Datensätze aus dem „1000 Genomes Project“ zurück. Bisher konnte er nachweisen, dass eine sensible und zuverlässige Erkennung von Strukturvariationen von diversen Faktoren abhängt, darunter die Leselänge des DNA-Stranges, die Abdeckung (Vergleich mit gesunder DNA) und der jeweilige Mutations-Typ. Die Software kann kostenlos unter http://sourceforge.net/projects/softsv/ heruntergeladen werden.

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