Analyse von Wirkungszusammenhängen bei der Medikamentenentwicklung

Als Ergebnis des Humangenomprojektes und der sich anschließenden“结构基因组学”-Forschung wächst der Kenntnistand über potentielle Angriffspunkte von Wirkstoffen für die Behandlung unterschiedlichster Krankheitsbilder explosionsartig an。Wirkstofforschung steht vor einem mit derzeit angewandten Methoden nicht梅尔zu bewältigendem Informationsfluenza.所以是Z。B。30.000 der ca. 10万人的基因都有了。Deren Expressionsmuster können mit sogenannten“DNA Chips”im Experiment im großen Maßstab bestimmt韦尔登. Inzwischen sind die unteriedlichsten biologischen Datenbanken - diese acquitten z. B。Sequenzinformation，Strukturinformation oder Funktion von Proteinen，metabolische Netzwerke etc. - im Internet über“remote computer access”verfügbar. Ziel dieses Projektes soll es sein，an Datamining Tool zu entwickeln，das in der Medikamentenforschung eingesetzt韦尔登kann. Das System soll in der拉格sein，aus der Überfülle an Information aus HTS Datensätzen Wirkungszusammenhänge und Leitstrukturen herauszufiltern und dem Nutzer in einer anschaulichen Darstellungsform zur Verfügung zu stellen.高通量筛选（HTS）将自动测试小配体的结合初始化，以获得一种在大规模实验中的Zielprotein。建筑结构是由一个新的建筑组成的。Eine solche Substanz besitzt bereits eine erwünschte biologische Wirkung，für den therapeutischen Einophellen aber noch bestimmte Eigenschaften.软件开发需要所有人进行大量的测试，以获得最佳的结构。因此，必须采用韦尔登的第一种方法，即利用异构数据库和两种不同类型的信息挖掘数据流，以减少数据流。该系统将自动生成一般假设和抽象模型，也可用于此类过程，以评估Anwenders的信息。一个更有说服力的人会把这个假设作为验证。交互和迭代韦尔登模型综合，验证和优化。

Als Ergebnis des Humangenomprojektes und der sich anschließenden "Structural Genomics"-Forschung wächst der Kenntnisstand über potentielle Angriffspunkte von Wirkstoffen für die Behandlung unterschiedlichster Krankheitsbilder explosionsartig an. Die Wirkstofforschung steht vor einem mit derzeit angewandten Methoden nicht mehr zu bewältigendem Informationsfluß. So sind z. B. 30.000 der ca. 100.000 menschlichen Gene bereits kartiert. Deren Expressionsmuster können mit sogenannten "DNA Chips" im Experiment im großen Maßstab bestimmt werden. Inzwischen sind die unterschiedlichsten biologischen Datenbanken - diese enthalten z. B. Sequenzinformation, Strukturinformation oder Funktion von Proteinen, metabolische Netzwerke etc. - im Internet über "remote computer access" verfügbar. Ziel dieses Projektes soll es sein, ein Datamining Tool zu entwickeln, das in der Medikamentenforschung eingesetzt werden kann. Das System soll in der Lage sein, aus der Überfülle an Information aus HTS-Datensätzen Wirkungszusammenhänge und Leitstrukturen herauszufiltern und dem Nutzer in einer anschaulichen Darstellungsform zur Verfügung zu stellen. Als High Throughput Screening (HTS) wird das automatisierte Testen von Bindungsaffinitäten von kleinen Liganden an ein gegebenes Zielprotein im großen Maßstab im Labor bezeichnet. Die Leitstruktur ist Ausgangspunkt der Suche nach einem neuen Arzneimittel. Eine solche Substanz besitzt bereits eine erwünschte biologische Wirkung, für den therapeutischen Einsatz fehlen aber noch bestimmte Eigenschaften. Die zu entwickelnde Software soll unter allen getesteten Substanzen geeignete Leitstrukturen vorschlagen. Dazu müssen in erster Linie Methoden des Information Mining benutzt werden, die erstens mit den heterogenen Datenbanken und zweitens mit der zum Teil fehlerbehafteten Information umgehen können, um die Datenflut geeignet zu reduzieren. Das System wird sowohl automatisch Hypothesen generieren und Abhängigkeiten modellieren als auch den gezielten Suchprozeß nach bestimmten Informationen des Anwenders unterstützen. Ein weiterer wichtiger Aspekt wird die Verifikation dieser Hypothesen sein. Interaktiv und iterativ werden Modelle synthetisiert, validiert und optimiert.