Inmitten von Millionen Datenpunkten
Das Beobachten steht immer am Anfang großer wissenschaftlicher Erkenntnisse – ob man nun Vögel oder Mikroorganismen beobachtet. Möchte man tausende Gene oder gar Millionen Moleküle beobachten, erfassen und ihre Zusammenhänge verstehen, wird das zur Herausforderung. "Der visuelle Eindruck ist aber enorm wichtig, da er der Anfang der Entwicklung von einer Theorie ist, die zu einer Innovation führen kann", sagt der Direktor des Ludwig Boltzmann Instituts für Netzwerkmedizin an der Universität Wien, Prof. Jörg Menche.
Mutationen analysieren
Die visuelle Darstellung von Netzwerken – zum Beispiel Genen im menschlichen Körper – ermöglicht es, Beziehungen zwischen einzelnen Datenpunkten zu erkunden. Je komplexer und größer allerdings die Netzwerke, desto schwieriger wird es, die gesuchten Informationen zu finden. Mangels geeigneter Layouts entstehen sogenannte "hair balls" (eine undurchschaubare Datenmenge), die zwar eng verknüpfte Daten-Komplexe sichtbar machen, eine detaillierte Interpretation der beobachteten visuellen Muster aber nicht mehr ermöglichen. Wissenschafter*innen der Forschungsgruppe von Prof. Jörg Menche entwickelten eine Methode für große Netzwerke, um deren Komplexität zu erfassen und einen umfassenderen Einblick zu erhalten, sowie diese visuell verständlich darzustellen. Menche dazu: "Ähnlich wie der Blick auf Landkarten der gleichen Region mit unterschiedlichem Informationsgehalt, Detailansichten und Perspektiven." Jedes Merkmal und jede Eigenschaft innerhalb des Netzwerkes kann damit codiert und visualisiert werden.
So lassen sich beispielsweise bei genetisch bedingten Erkrankungen Mutationen besser analysieren. Man sieht auf einen Blick, welche Gene die Ursache der Erkrankung sind und wie sie zusammenhängen.
Per 3-D-Brille
User*innen können dabei zwischen verschiedenen Ansichten wechseln, um ein umfassendes Bild zu erhalten. Mitautorin Christiane V.R. Hütter, Ph. D. erklärt: "Mittels unserer neuen Layouts sind wir nun in der Lage, verschiedenste Merkmale von Proteinen und deren Verbindungen visuell darzustellen, wie zum Beispiel die enge Beziehung zwischen der biologischen Bedeutung eines Proteins und seiner Zentralität innerhalb des Netzwerks. Außerdem können wir Verbindungsmuster zwischen einer Gruppe von Proteinen, die mit derselben Krankheit in Verbindung stehen, visualisieren, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu entschlüsseln sind." Menche ergänzt: "Um die visuelle Darstellung und auch Analyse von großen Netzwerken wie dem Interaktom zu erleichtern, können unsere Layouts außerdem in eine Virtual-Reality-Plattform integriert werden." Zudem ist die Methode auf sämtliche andere Netzwerke übertragbar, wie wirtschaftliche Systeme beispielsweise.