hu wissen (pdf) - Exzellenzinitiative - Humboldt-Universität zu Berlin

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The statistics are alarming:
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Texte angewendet werden können. Dem HU-Forscher und seiner
Arbeitsgruppe gelingt es mittlerweile, alle humanen Gene
in den 19 Millionen Abstracts aus PubMed in einem einzigen
Tag zu fi nden.
»Bei Colonet spielen etwa 80 Gene eine wichtige Rolle, unsere
Aufgabe besteht aber nicht nur darin, sie in Publikationen zu
fi nden, eine weitere Herausforderung ist, sie bezüglich ihrer
potenziellen Bedeutung als Biomarker zu ranken, um Relevantes
von Unbedeutendem zu trennen«, unterstreicht Leser. Ein
weiteres Problem, das der HU-Wissenscha� ler und viele andere
Bioinformatiker zu lösen suchen, ist bei der Suche Beziehungen
zu anderen »Objekten« wie Proteinen herzustellen. So gibt es im
menschlichen Körper rund 2000 Gene, die andere Gene regulieren
und bei der Suche nach einem Biomarker ebenfalls relevant
sind. Um nun automatisch zu erkennen, welche Gene welche
anderen Gene regulieren, müssen nicht nur die Gene selber,
sondern auch ihre Beziehung zueinander in Sätzen erkannt
werden – ein großes Thema in der weltweiten Bio-Text-Mining-
Community. Und auch für Ulf Leser.
k english
approved cancer drugs are only a real help to about 20 percent of
patients. And in the worst cases they don’t help the remaining 80
percent at all. The patients not only lose precious time, but also
strength combating the side eff ects. Individualized therapies are
therefore increasing coming under scrutiny in biomedical research
laboratories: the scientists’ vision is to develop tests with which
they can check the eff ectiveness of a drug on an individual patient
before beginning a therapy.
»Cancer is not a single disease; rather, we now know that the
disease is caused by a large number of mutations in the genes,«
explains Ulf Leser. A scientist at Humboldt-Universität, he is neither
a physician nor a biologist, yet his expertise is of enormous
importance for research in the life sciences – in fact it is essential.
Leser is a bioinformatician, and one of his fi elds of research is text
mining.
»One problem faced by modern research is the sheer wealth of
information; this o� en makes it virtually impossible for scientists
to fi lter out a complete overview of the latest information on a
specifi c subject from the available literature,« says the computer
scientist. For example, PubMed/Medline, one of the best-known
databases in the fi eld of life sciences, comprises about 19 million
articles, and about a million new ones are added every year. Another
problem for the scientists is that, when doing a search with
keywords, it’s very diffi cult to distinguish between relevant and
irrelevant hits – for example when you are looking for the latest
information on certain genes or proteins.
»Text mining is a method that enables us, for instance, to
quickly and automatically recognize biologically relevant terms –
such as gene names, mutations or diseases – despite the large