Die Biomedizin braucht Hardware und ITler

Während ein biomedizinisches Labor früher vor allem Mitarbeiter mit einem tiefen Verständnis von Biologie, Biochemie, Biophysik und Medizin brauchte, sind es heute außerdem: IT-Administratoren, Software-Entwickler und jede Art von interdisziplinären Experten aus der Bio-, Chemie- und Medizininformatik. Zudem muss die Hardware massiv aufgerüstet werden. Rechenleistung kann man nie genug haben. Allerdings braucht ein Labor oftmals zwar kurzfristig hohe Berechnungsressourcen, aber nicht dauerhaft.

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Cloudbasierte Lösungen sind ein möglicher Ansatz, aber viele Institute wollen ihre eigenen, unpublizierten Daten nicht aus der Hand geben. Hier entscheiden am Ende die vorhandenen Finanzmittel, welche Lösung gewählt wird.

Kleinere Labore haben weniger Finanzmittel und lagern die Berechnungsressourcen häufig an cloudbasierte Lösungen aus und geben die Analyse an Bio-, Chemie- und Medizininformatiker im Rahmen von Kooperationen ab.

Die größeren Labore sind in Deutschland hingegen oftmals in Forschungseinrichtungen wie den Max-Planck-, Helmholtz- oder Fraunhofer-Instituten organisiert. Diese haben eigene Bio-, Chemie- und Medizininformatik-Abteilungen sowie eigene Berechnungsressourcen.

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Dateigröße und Berechnungsressourcen sind glücklicherweise bei vielen Experimenten aus dem Hochdurchsatz-Sequenzierungsbereich überschaubar. Eine Genaktivitätsanalyse sollte mit einem handelsüblichen Computer mit 8- bis- 64 Kernen und 64 - 256 GByte Arbeitsspeicher machbar sein. In seltenen Fällen können auch mal ein oder zwei Terabyte Arbeitsspeicher benötigt werden.

Problematischer ist da schon eher der Speicherplatz. Bei Analysen, die einzelne Zellen betrachten, kann es schnell in den unteren zweistelligen Terabyte-Bereich gehen.

Die Kosten der Infrastruktur sind auf den ersten Blick überschaubar. Wenn jedoch mehrere Analysen parallel berechnet werden sollen, müssen die oben genannten Ressourcen schnell auch parallel verfügbar sein, was die Kosten treibt.

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Die höchsten Kosten verursacht nicht die IT

Jedoch ist die Informatik in der biomedizinischen Forschung selbst nicht der primäre Kostenfaktor. Auch wenn die Kosten zur Sequenzierung eines Genoms gefallen sind, verursacht ein Experiment je nach Umfang schnell mehrere Zehntausend bis Hunderttausend Euro an Kosten, wobei letzteres eher die großen Forschungsinstitute aufbringen können.

Nehmen wir beispielsweise 1.000 US-Dollar als Sequenzierungskosten für ein humanes Genom an. In einem typischen Experiment werden mindestens zwei Bedingungen miteinander verglichen (eher mehr), und da Fehler in den Daten normal sind, wird nicht nur ein sogenanntes Sample pro Bedingung erstellt, sondern eher drei bis fünf. Macht also Kosten von 6.000 bis 10.000 US-Dollar.

Bei mehr Bedingungen oder gescheiterten Datenerzeugungen im Verlauf einer Studie kommt schnell einiges zusammen. Die Kosten für ein Experiment können nur einmal ausgegeben werden, wohingegen die verwendete Hardware auch noch für viele Jahre für andere Analysen genutzt werden kann.

Die Datenmengen steigen weiter

Sinkende Kosten für biologische Experimente werden wohl nicht zu geringeren Forschungskosten führen, sondern zu einer Ausweitung der Anzahl der Experimente bei gleichbleibenden Gesamtkosten.

Die Biomedizin steht 20 Jahre nach der ersten Encodierung des menschlichen Genoms eigentlich noch immer am Anfang des Verständnisses. Die Entwicklung neuer Techniken führt immer tiefer in die Einzelheiten der Funktionsweise unseres Körpers, gibt Antworten und wirft in einem Zirkelkreis neue Fragen hervor.

Der Autor Joachim Wolff arbeitet als Bioinformatiker an Software und Datenanalysen für Hochdurchsatz-Sequenzierungsdaten mit einem Fokus auf die dreidimensionale Strukur des Genoms.

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 Wie entstehen die Datenmassen in der Biomedizin?
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Prypjat 16. Feb 2022

Ich weiß was Du damit sagen möchtest, aber ich muss Dir wiedersprechen. Ich arbeite an...

EaglePsyX 16. Feb 2022

Man sollte vielleicht hinzufügen, dass "Bioinformatik" aus pragmatischen Gründen oft in...

EaglePsyX 16. Feb 2022

Das Feld wird weitgehend als "Bioinformatik" bezeichnet. Ergänzend dazu gibt es noch...



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