In vielen Bereichen der Wissenschaft muss man riesige Datenmengen sichtbar machen – etwa in der Medizin: Viele verschiedene Proteine können auf unterschiedliche Weise miteinander wechselwirken. Das hochkomplexe Netzwerk aus solchen Wechselwirkungen kann man mit herkömmlichen Methoden kaum auf verständliche Weise sichtbar machen.

Nun wurde eine neue Darstellungsmethode für genau diese Art von Aufgaben entwickelt: In einer Zusammenarbeit der TU Wien, der Österreichischen Akademie der Wissenschaften und der Max Perutz Labs (Uni Wien und MedUni Wien) entstand ein Virtual-Reality-Konzept, mit dem man komplexe Netzwerke dreidimensional darstellen und virtuell erforschen kann.

Komplexe Netze verständlich machen

„Je größer und komplexer Netzwerke sind, desto schwieriger wird auch ihre Visualisierung auf dem Bildschirm“, sagt Hannes Kaufmann, Leiter der Virtual-Reality-Forschungsgruppe der TU Wien. „Herkömmliche Computerprogramme stoßen dabei schnell an ihre Grenzen.“ Rund 20.000 unterschiedliche Proteine sind im menschlichen Genom codiert. Sie alle können miteinander interagieren. Man könnte das nun visuell darstellen – mit den Proteinen als Punkten, und rund 300.000 Linien zwischen ihnen, die für bestimmte Interaktionen stehen. Doch in diesem Liniengewirr wäre kaum noch etwas zu erkennen.

Um dieses Bild lesbar zu machen, wurde eine Virtual-Reality-Plattform entwickelt, mit der man dieses riesige und komplexe Netzwerk interaktiv erkunden kann. So wird es möglich, Zusammenhänge besser zu erkennen und auch genetische Besonderheiten aufzuspüren, die etwa für seltene Krankheiten verantwortlich sein können.

Ein erster Prototyp dieser Plattform wurde nun fertiggestellt – in einer Zusammenarbeit zwischen dem Team von Jörg Menche am CeMM und der Forschungsgruppe „Virtual Reality“ von Prof. Hannes Kaufmann an der TU Wien. Prof. Hannes Kaufmann und Dr. Iana Podkosova haben an dem Konzept der Ursprungsidee der Plattform mitgewirkt und die Entwicklung begleitet.

Erforschung seltener Immunerkrankungen

Für die Studie, die kürzlich im Fachjournal „Nature Communications“ publiziert wurde, führte das Team ganz unterschiedliche Daten zusammen: Verbindungsmuster zwischen Proteinkomplexen im menschlichen Körper wurde mit ihrer biologischen Funktion in Verbindung gebracht. Mit Hilfe globaler Datenbanken wurden Proteinkomplexe identifiziert, die mit bestimmten Krankheiten in Verbindung stehen. All das lässt sich nun in einer virtuellen 3D-Umgebung visualisieren.

„Unsere Studie stellt einerseits einen wichtigen ‚Proof of concept‘ unserer VR-Plattform dar, andererseits zeigt sie unmittelbar das enorme Potenzial der Visualisierung molekularer Netzwerke“, sagt Jörg Menche. „Gerade bei seltenen Erkrankungen, schweren Immunerkrankungen, können Proteinkomplexe, die mit spezifischen klinischen Symptomen assoziiert werden, genauer analysiert werden, um Hypothesen über ihre jeweiligen pathobiologischen Mechanismen zu entwickeln. Dies erleichtert die Annäherung an Erkrankungsursachen sowie infolge die Suche nach gezielten therapeutischen Maßnahmen.“

Über die VR-Plattform

Das Kernstück des Projekts ist eine Methode zur flexiblen VR-Visualisierung von Netzwerken mit voller Bewegungsfreiheit. Ergänzt wird es durch den Import von benutzerdefiniertem Code für die Datenanalyse, eine einfache Integration von externen Datenbanken und einen hohen Grad an Gestaltungsfreiheit für beliebige Elemente der Benutzeroberfläche.

Die Plattform ist in der Unreal Engine entwickelt, die häufig für die Entwicklung von Echtzeit-3D-Computerspielen verwendet wird. Durch die Veröffentlichung des Quellcodes hofft das Forschungsteam der TU Wien, auch andere Entwicklungsteams vom Potenzial von Virtual Reality zur Analyse wissenschaftlicher Daten überzeugen zu können.

Kontakt

Prof. Hannes Kaufmann
Institut für Visual Computing and Human-Centered Technology
Technische Universität Wien
+43 1 58801 18860
hannes.kaufmann@tuwien.ac.at

Dr. Iana Podkosova
Institut für Visual Computing and Human-Centered Technology
Technische Universität Wien
+43 1 58801 188583
yana.podkosova@tuwien.ac.at