Mit Business Intelligence auf der Suche nach den Bausteinen des Lebens

“Genauso wie etwa Marketingmanager oder Controller nutzen Wissenschaftler Analytics, um Muster und Trends innerhalb großer Datenmengen zu erkennen – in diesem Fall keine Kunden- oder Verkaufs-, sondern Gen-, Mikroarray- oder Proteomikdaten”, so Allmann.

Vor allem die Pharma- und Medizinforschung profitierten von solchen Analysen: So soll es mithilfe von Analytics eines Tages möglich sein, individualisierte Medikamente herzustellen, die exakt auf das jeweilige Krankheitsbild eines Patienten zugeschnitten sind. Die Mediziner und Biostatistiker stehen dabei vor der Aufgabe, aus einer riesig großen Menge an Gendaten genau die Informationen herauszufiltern, die zeigen, in welchem Gen die Ursache für eine Krankheit liegt.

Dabei helfen ihnen neben den Analytics-Verfahren auch Visualisierungsinstrumente, wie sie ‘JMP Genomics’ von SAS bietet: Beziehungen zwischen Daten lassen sich dreidimensional darstellen, so dass die Forscher auf einen Blick auffällige Muster oder andere Anomalien erkennen. Jussuf Idaghdour von der US-amerikanischen North Carolina State University zum Beispiel untersucht auf diese Weise, wie sich die Lebensbedingungen auf die genetische Entwicklung auswirken. Dazu analysiert er RNS-Proben marokkanischer Nomaden, Bauern und Stadtbewohner.

SAS hat jüngst die Version 3.1 von JMP Genomics auf den Markt gebracht. ‘Point-and-Click’-Menüs sollen es den Forschern erleichtern, aus mehr als hundert Verfahren für Gen-, Mikroarray- oder Proteomikanalysen auszuwählen oder eigene Analysemodelle zu erstellen. Mit Version 3.1 sei es sogar möglich, die Zahl der Kopien eines bestimmten Gens in einer individuellen DNA zu untersuchen. Partnerschaften mit den Mikroarray-Anbietern Affymetrix und Illumina sollen dafür sorgen, dass sich Daten dieser Plattformen problemlos importieren lassen.