Visual Analytics für personalisierte Medizin

VIPEM ist ein System zur hypothesengesteuerten Analyse multidimensionaler Datenräume im Gebiet der personalisierten Medizin. Ein multidimensionaler Datenraum, bestehend aus molekularen und klinischen Daten, wird unter gleichzeitiger Anwendung algorithmischer Verfahren und direkter Benutzerinteraktion gefiltert und hierarchisch strukturiert. Ein zentrales Forschungsproblem der personalisierten Medizin ist die Frage, wie die Verknüpfungen zwischen genetischen Variationen und Krankheiten, bzw. dem Ansprechen auf bestimmte Medikamente, gefunden werden können. Dazu gilt es, z.B. Gendaten mit klinischen Daten zu verknüpfen und in Folge spezifische Patientengruppen zu identifizieren. Die großen Datenmengen der molekularen Analyseverfahren (genetische Polymorphismen, Genexpressionsdaten, Proteomics) können nur mehr mit Methoden der Bioinformatik und Statistik bewältigt werden. Aber auch Standardmethoden der Statistik und der Bioinformatik versagen, wenn die Daten sehr inhomogen strukturiert sind dies ist bei den klinischen Daten der Fall und wenn Strukturen in den Daten durch Rauschen bzw. dominante Muster verdeckt werden. VIPEM soll mit Hilfe von Visualierungsmethoden die Struktur in den Datenräumen sichtbar machen und eine interaktive Navigation und Strukturierung sowohl der molekularen, als auch der klinischen Daten erlauben. VIPEM baut auf Grundlagenergebnissen in den Bereichen Informations-Visualisierung und multimodale Benutzerschittstellen auf. Durch eine enge Verknüpfung mehrerer gleichzeitig wirksamer Eingabekanäle und die sofortige Sichtbarkeit der Analyseschritte in der Visualisierung steht dem Experten ein Werkzeug zu interaktiven Erkundung von komplexen Datenräumen zur Verfügung. Als Eingabeparameter für Analysealgorithmen nutzt VIPEM hierbei die menschliche Fähigkeit, komplexe Muster und Zusammenhänge visuell bereits in Ansätzen zu erfassen, und erlaubt dadurch das Freilegen sonst verdeckter Strukturen. VIPEM fokussiert auf die hohe Nachfrage nach visualisierter Analytik im Bereich der Bioinformatik. Der innovative Zugang von VIPEM versteht sich als einmaliges Verkaufsargument, zumal sich mit VIPEM ein viel versprechendes Produkt abzeichnet, welches sicher innerhalb der nächsten zwei bis drei Jahre seinen Stellenwert als verwertbares Produkt am Markt behaupten könnte.

Im Projekt VIPEM wurde ein interaktives Datenexplorationssystem für die Visualisierung und Navigation von molekularen und klinischen Daten entwickelt. Das Hauptproblem im Bereich der personalisierten Medizin ist die Frage der Identifizierung von Verbindungen zwischen genetischen Abweichungen und ihren korrespondierenden Krankheiten bzw. die Reaktionen auf bestimmte Medikamente und Behandlungsmethoden. Die enorme Datenmenge, die durch molekulare und analytische Methoden gewonnen wird (genetischer Polymorphismus, Genexpressionsdaten und Proteomics), kann nur durch die Anwendung von bioinformatischen und statistischen Methoden bewältigt werden. Dennoch sind Standardmethoden in der Statistik und Bioinformatik nicht ausreichend, wenn es sich um eine inhomogene Datenmenge handelt - wie es bei klinischen Daten der Fall ist - und wenn Datenstrukturen durch Datenrauschen und vorherrschende Bilder verunreinigt werden. Durch unsere Arbeit wird die Struktur der Daten sichtbar gemacht, indem Visualisierungsmethoden angewandt werden. So wird eine interaktive Navigation und Strukturierung von sowohl molekularen als auch klinischen Daten möglich. Als Inputparameter für die Analyse von Algorithmen profitieren wir von der menschlichen Fähigkeit komplexe Systeme und Zusammenhänge zu erfassen. Dadurch können verdeckte Strukturen offengelegt und neue wissenschaftliche Hypothesen generiert werden.