Hintergrund
Möglich werden die modernen Analysen von biologischen Proben durch den Einsatz von molekularen Hochdurchsatz-Technologien, die nahezu automatisch Biomoleküle untersuchen können. Durch die stetige Weiterentwicklung und Verbreitung von Omics-Technologien steigt auch die Anzahl von Anwendungsmöglichkeiten.
Einsatzgebiete von molekularen Hochdurchsatz-Analysen
Ziel der Analysen im Sinne der sogenannten personalisierten Medizin ist die Formulierung und Herstellung von patientengerechten Arzneimitteln, die einen maximalen Effekt mit möglichst wenigen Nebenwirkungen erzielen. Ebenso spielen molekulare Hochdurchsatz-Analysen bei der Herstellung und Qualitätssicherung von Stammzellen eine wichtige Rolle. In der Biotechnologie sind sie unerlässlich für die Bewertung der Sicherheit und der Nährwertqualität von gentechnisch veränderten Lebensmitteln sowie bei der Züchtung von ergiebigen und widerstandsfähigen Pflanzen.
In der Genomik werden unter dem Begriff Next-Generation Sequencing (NGS) Technologien zusammengefasst, die auf massiver Parallelisierung und Automatisierung beruhen und das humane Genom innerhalb einiger Stunden entschlüsseln können. In der klinischen Versorgung steht NGS vor allem in zwei Anwendungsbereichen vor dem Durchbruch: in der Humangenetik für die Analyse von seltenen, monogenen Erkrankungen sowie in der Onkologie, u. a. für die eindeutige Diagnoseerstellung oder die Abschätzung von Prognosen. Zunehmend fragen auch Patienten genetische Analysen an, was hinsichtlich der vorhandenen Qualitätsstandards und der nicht immer einfachen Interpretation der Daten kritisch zu betrachten ist und neue ethische und rechtliche Fragestellungen aufwirft.
Heterogener Betrieb von Omics-Technologien
Der Betrieb von Omics-Technologien ist derzeit sehr heterogen organisiert. Häufig werden sie über zentrale Serviceeinrichtungen organisiert, was die effiziente und effektive Bereitstellung von spezialisierten Geräten und hoher Methodenkompetenz ermöglicht. Dabei werden zusätzlich zum Laborservice eingehende Beratungen zum Projektdesign und zur Anwendung neuer Technologien sowie Nutzerschulungen angeboten. Meist ist auch Expertise in den Bereichen Bioinformatik und Biostatistik notwendig. Hierfür ist eine ausreichend ausgestattete Bioinformatik-Infrastruktur notwendig. Vor allem eine enge Vernetzung der Bioinformatik mit den Daten-produzierenden Einheiten ist essentiell, insbesondere bei dem Finden und Beseitigen von Problemen in der über mehrere Stationen reichenden Prozesskette.
