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Das Netz mit Köpfchen: intelligentes Internet bringt Hirnforschung in Fahrt

Das menschliche Gehirn ist zu vielen erstaunlichen Dingen in der Lage, doch eines bringt es nicht zustande: sich selbst zu verstehen. Um die komplizierten Strukturen dieses geheimnisvollen Organs zu entschlüsseln, bedarf es der Zusammenarbeit hunderttausender Wissenschafter auf der gesamten Welt. Eine junge Forschergruppe rund um den Neurowissenschafter und Bioinformatiker Matthias Samwald an der Medizinischen Universität Wien arbeitet daran, dass diese Zusammenarbeit auch tatsächlich gut funktioniert: durch neue Internettechnologien mit Hirn

Zum Einsatz kommt dabei das ‚Semantic Web’, eine neue Generation des derzeitigen Internets. Die Technologien des Semantic Web erlauben es, die Zusammenhänge nicht nur für den menschlichen Leser, sondern auch für die Computer verstehbar zu machen. Dies wird erreicht, indem die die Bedeutung (Semantik) der Forschungsdaten und Theorien in einer maschinenlesbaren Form gespeichert wird. Der Computer kann sich so selbstständig durch das Dickicht der weltweiten Informationsnetze bewegen und die für den Forscher relevanten Daten aufspüren.

Wenn also ein Forscher in Wien eine Genmutation beschreibt und eine Forscherin in Tokio entdeckt, dass dasselbe Gen für die Entstehung von Alzheimer verantwortlich ist, so kann der Computer automatisch einen möglichen Zusammenhang zwischen beiden Informationen finden. Durch die Hilfe des Computers können solche wichtigen Zusammenhänge viel früher entdeckt werden – was den wissenschaftlichen Fortschritt und die Entwicklung von Therapien deutlich beschleunigt.

Die Wiener Forschergruppe ist nun damit beschäftigt, diese neuen Technologien für den Einsatz in den Neurowissenschaften und der Biomedizin zu optimieren. Neben dem Verstehen der biologischen Zusammenhänge tut sich eine spannende Mischung aus Fragen anderer Disziplinen auf. Informatik, Philosophie und Wissenschaftssoziologie sind nur einige davon. Dabei geht es nicht bloß darum, die biologischen Forschungsobjekte zu verstehen, sondern auch die Forscher selbst: Wie denken Forscher? Wie arbeiten sie am effizientesten zusammen?

In der modernen biomedizinischen Forschung wird das Verstehen und Auswerten bestehender Datensammlungen zunehmend bedeutender als das klassische Experiment im Labor. Das intelligente Internet wird dabei zu einem der wichtigsten Werkzeuge der Wissenschaft im Kampf gegen Alzheimer, Parkinson und andere Krankheiten werden.

 APA-OTS

A web with brains: intelligent Internet helps brain researchers

The human brain has the ability to perform a wide variety of astonishing tasks. However, there is one thing it has not yet been able to do: to understand itself. To decipher the complex structures of this enigmatic organ, the cooperation of hundreds of thousands of researcher all around the globe is required. A young group of researchers led by the neuroscientist Matthias Samwald at the Medical University of Vienna is working on new technologies that make this cooperation work: the new World Wide Web with brains!

They are employing the so-called ‚Semantic Web’, a new generation of the current Internet. The technologies of the Semantic Web allow making information not only understandable to the human reader, but also to the computer itself. This is achieved by expressing the meaning (semantics) of research data and hypotheses in a form that is readable by machines. This enables the computer to search autonomously trough the thicket of the global information network and to track down the information that is relevant for the researcher.

If a researcher in Vienna describes the mutation of a certain gene and another researcher in Tokyo finds that the same gene is responsible for the development of Alzheimer’s disease, the computer can automatically infer that there is a possible connection between both findings. Through the aid of the computer, such important interrelations can be discovered much earlier – leading to an acceleration of scientific progress and the development of new therapies.

The Viennese group is now engaged in optimizing these Semantic Web technologies for the use in neuroscience and biomedical research. The questions raised come from an exciting mixture of different disciplines: biology, informatics, philosophy and sociology of science are just some examples. The goal is not only to understand the biological objects of research, but also the researchers themselves: how do scientists think? How do they cooperate most efficiently?

In modern biomedical research, the efficient processing and understanding of existing data gains more and more importance compared to the classic experiments in the lab. The new, intelligent Internet will serve as one of the most important tools of science in the fight against Alzheimer’s, Parkinson’s and other diseases.

Interview der Semantic Web School Wien mit Matthias Samwald

Ihr Fachgebiet mit Methoden des Semantic Web zu kombinieren ist noch relativ neu. Was erwarten Sie sich vom Einsatz semantischer Technologien speziell in Ihrem Umfeld?

Glücklicherweise gibt es in den Biowissenschaften schon ein gewisses Fundament, was den Einsatz von semantischen Technologien anbelangt. Einfache Taxonomien (‚Gene Ontology’, ‚Medical Subject Headings’) erfreuen sich bereits seit geraumer Zeit wachsender Beliebtheit, sind aber nach wie vor in ihrem Einsatz auf kleine Teilbereiche beschränkt.

Dennoch gibt dieses Faktum uns die Chance, mit neuen Semantic Web Technologien auf diesem Fundament aufzusetzen – ein gewisses Bewusstsein über Funktionsweise und Nutzen von Ontologien besteht bereits. Nun gilt es, den Teilnehmern in der wissenschaftlichen Community klar zu machen, dass noch ein immens größeres Potential hinter diesen Ansätzen verborgen ist.

Konkret gesprochen geht es bei der ‚Revolution’ des Semantic Web in den Life Sciences um zwei auf einander aufbauende Dinge: syntaktische Interoperabilität und semantische Interoperabilität. Beides ist in der derzeitigen Bioinformatik nicht gegeben. Gerade in der Bioinformatik wäre ein hohes Maß an Interoperabilität allerdings von großer Notwendigkeit, da die Grenzen zwischen den einzelnen Forschungsdisziplinen zunehmend verwischt werden – die biologische Welt wird zunehmend als komplexes System erkannt, das sich nicht so einfach in kleine, abgegrenzte Untersuchungsbereiche teilen lässt.

Syntaktische Interoperabilität bedeutet, dass auf verschiedene Datenquellen einheitlich zugegriffen werden kann. Derzeit ist dies nicht ansatzweise der Fall – auch wenn sich in manchen Bereichen XML steigender Beliebtheit erfreut, verwenden viele Softwareprodukte noch archaische, eigenständige Formate. Die Bioinformatik bestand lange Zeit hauptsächlich aus zusammengeschusterten Perl-Skripten und einfachen Textfiles – und von diesem Zustand hat sie sich bis heute noch nicht ganz erholt.

Während viele Bioinformatiker sich des Problems der syntaktischen Interoperabilität bewusst sind, wird ein noch viel wichtigeres Problem oftmals übersehen oder nicht verstanden: die fehlende semantische Interoperabilität. Bedeutet der Eintrag zum Molekül ‚Insulin’ in Datenbank A dasselbe wie der Eintrag in Datenbank B? Beschreiben wir in unseren Datenbanken eigentlich unsere Daten, unsere Konzeptualisierungen oder die Welt an sich? Diese Fragen klingen anfangs nach Haarspaltereien, eine eingehende Beschäftigung zeigt aber, dass sie von immanenter praktischer Wichtigkeit sind und die Entwicklung der Informationstechnologien in den Life Sciences massiv behindern.

 
Sie sind Mitglied der Gruppe "Semantic Web in Health Care and Life Science" des World Wide Web Consortiums. Welche Ziele werden da verfolgt? Wie setzt sich diese Gruppe zusammen und wie wird dabei die interdisziplinäre Zusammenarbeit unterstützt?

Die Interest Group ist ein Zusammenschluss von Forschern und Entwicklern in den Life Sciences, sowohl mit universitärem als auch kommerziellem Hintergrund. Die meisten der Teilnehmer arbeiten an eigenständigen Projekten im Bereich semantischer Technologien und Ontologien in den Lebenswissenschaften und der Medizin. Diese Projekte werden innerhalb der Interest Group miteinander verknüpft und besprochen. Im Moment arbeiten wir an einer Demonstration von Semantic Web Technologien, welche alle Domänen der Lebenswissenschaften überbrücken soll, also den kohärenten Einsatz von Semantic Web Technologien von der Grundlagenforschung bis zur klinischen Praxis. Im konkreten Fall geht es um Erforschung und Diagnose neurologischer Krankheiten wie Parkinson oder Alzheimer. Wir wollen zeigen, dass Semantic Web Technologien in all diesen Bereichen einsatzfähig sind und helfen können, Brücken zwischen bisher getrennten Disziplinen zu schlagen.

Ich denke, der größte Nutzen der Interest Group besteht aus dreierlei Dingen:

Erstens soll sich die Arbeit der Interest Group als ‚Anschauungsobjekt’ dienen, wie der Einsatz von Semantic Web Technologien (in den Life Sciences, aber auch allgemein) in der Praxis aussehen kann. Wir sind daran interessiert, ein realistisches ‚Demo’ dessen zu produzieren, was das Semantic Web im praktischen Einsatz leisten kann. So können andere Forschergruppen sehen, dass es in diesem Bereich schon erfolgreiche Projekte gegeben hat und sie nicht völliges Neuland betreten müssen.

Zweitens ist die Interest Group ein gutes Testbett für Semantic Web Technologien im praktischen Einsatz. Für die weitere Entwicklung des Semantic Web sind praktische Erfahrungen von Benutzern notwendig – ansonsten ist es unmöglich zu wissen, was im praktischen Einsatz wirklich funktioniert und was nicht. Die Lebenswissenschaften sind hier gut als ‚Testfahrer’ der verfügbaren Technologien geeignet: ihre Anwendungsfälle sind sehr anspruchsvoll, und sie haben eine große Motivation, sich mit verbesserten Formen der Informationsrepräsentation – wie eben dem Semantic Web – auseinander zu setzen.

Last but not least besteht der Nutzen der Interest Group auch darin, eine eng verknüpfte, internationale Gemeinschaft zum Thema „Semantic Web in den Lebenswissenschaften und der Medizin“ aufzubauen. Dies gelingt sehr gut, und es sind bereits viele hochkarätige Teilnehmer mit vielen unterschiedlichen Hintergründen in der Interest Group vertreten – eine aufregende Mischung und ein guter Nährboden für neue Ideen.

 
Sie haben in Zusammenarbeit mit der Semantic Web School einen "Branchenreport" für den Life Sciences-Bereich erstellt, der im Januar 2007 erscheinen wird. Welches Resumee ziehen Sie?

Die Life Sciences sind vermutlich jene Branche, in der das Semantic Web bisher am besten Fuß fassen konnte. Trotzdem ist allerdings anzumerken, dass viele der derzeitigen Projekte noch in frühen Entwicklungsphasen stecken, und bisher nur wenige dieser Projekte das Potential der Idee des Semantic Web wirklich zu nutzen verstehen.

Dies liegt wohl auch darin begründet, dass ein Entwickler / eine Entwicklerin in diesem Bereich einen stark interdisziplinären Zugang haben muss. Gute Kenntnisse sind sowohl in Biologie, der Informatik, der Wissenrepräsentation / Ontologie, der Wissenschaftssoziologie und auch der Eigenheiten des Internet und seiner sozialen Komponenten gefragt. Dies alles sollte aber mit einem gewissen Pragmatismus und einem Sinn fürs Praktische vereint werden. Eine Mischung, die bisweilen nur wenige Personen zur Gänze aufweisen können. Ich glaube, dass hier eine neue, multidisziplinäre Forschungs- und Entwicklungsrichtung erst im Entstehen begriffen ist.

 
In Ihrem Branchenreport erwähnen Sie, dass Sie das Semantic Web nicht bloß als neue Technologie begreifen, sondern vielmehr als eine vollkommen neue Idee, wie Wissenschaft betrieben werden kann. Bitte skizzieren Sie uns, wie das zu verstehen ist.

Die Forschung spielt sich zunehmend nicht nur im Labor ab sondern verlagert sich immer stärker zum Computer. Damit geht einher, dass uns Forschern immer stärker bewusst wird, wie wichtig die Funktionalität unserer Informationssysteme ist – die Kommunikation von Daten, Informationen und Hypothesen wird zunehmend zu einem ‚rate limiting step’, zu einem Flaschenhals im wissenschaftlichen Forschungs- und Entwicklungsprozess. Jede Technologie, die diesen Teil des wissenschaftlichen Prozesses beschleunigt, beschleunigt somit den wissenschaftlichen Fortschritt als Ganzes.

Die Semantic Web Technologien bieten hier bisher unerreichte Möglichkeiten. Erstmals gibt es Standards und gut funktionierende Technologien, um die wichtigen Details und Zusammenhänge der biologischen Realität zu erfassen und rechnergestützt zu verarbeiten und zu kommunizieren. So können bisher verborgene Zusammenhänge viel leichter aufgespürt werden.

Darüber hinaus glaube ich, dass Konzepte der ‚Social Software’ bald von großer Bedeutung für den Wissenschaftsbetrieb sein werden. In vielen wissenschaftlichen Bereichen sind trivial erscheinende Dinge wie Weblogs oder Wikis viel effizientere Kommunikationsmittel als die klassischen Journale und kuratierten Datenbanken. Beispielsweise könnte der klassische peer-review Prozess in manchem Bereichen durch Diskussionsforen und Rating-Mechanismen ersetzt werden. Auch hier kann das Semantic Web eine zentrale Rolle spielen.

Leider ist die wissenschaftliche Kultur hier etwas spröde: ein Wissenschafter wird nach seinen Publikationen in Journalen beurteilt und nicht danach, was er auf seinem Weblog schreibt – selbst wenn die Informationen im Weblog von derselben Qualität sind und durch Kommentare und Ratings von Fachkollegen ‚gereviewt’ werden.

 
Wir leben im Zeitalter der Vernetzung. Ob Epidemien, das Gehirn, soziale Netzwerke, Stromnetze und ihre Ausfälle, das Internet, das Semantic Web, das Wissenschaftssystem oder biologische Pathways - sie alle können als Netzwerke begriffen und analysiert werden. Welche Rolle spielt dabei das Semantic Web? Ist es eines von vielen Netzwerken oder wird es eine tragende Rolle spielen?

Viele Dinge in unserer Welt können sehr gut als Netzwerke beschrieben werden. Das Semantic Web – selbst ein Netzwerk – ist von allen Technologien in der Wissensrepräsentation sicher am besten geeignet, um solche Netzwerke abzubilden. Die Grundstruktur der Semantic Web Standards harmoniert viel besser mit unserem Bild der Welt, als bisherige Technologien das getan haben.

Vielen Dank für dieses Gespräch.

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Siehe neuroscientific.net/semantic

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Mag. Matthias Samwald

Section on Medical Expert and Knowledge-Based Systems

Core Unit for Medical Statistics and Informatics

Medizinische Universität Wien / Österreich

Spitalgasse 23, A-1090 Vienna, Austria

matthias.samwald (at) meduniwien.ac.at