Menschliches Immunsystem durch Informatikmodelle durchschauen: GI-Dissertationspreis für Johannes Textor
Für die beste Informatikdissertation im deutschsprachigen Raum wird in diesem Jahr Dr. rer. nat. Johannes Textor ausgezeichnet, der an der Universität Lübeck zum Thema "Search and Learning in the Immune System: Models of Immune Surveillance and Negative Selection" promoviert hat und derzeit an der Universität Utrecht arbeitet.
Die Arbeit beschäftigt sich mit den T-Zellen des menschlichen Immunsystems. T-Zellen kann man sich als eine Art "Polizeistreife des Körpers" vorstellen: Jede T-Zelle ist spezialisiert auf die Erkennung von ganz bestimmten Antigenen (Krankheitserregern) und patrouilliert ständig durch den Körper, um überall nach diesen Antigenen zu suchen.
Die Arbeit geht zwei verschiedenen Fragen nach: Erstens, wie schaffen es die T-Zellen, ein in den Körper eindringendes Antigen meist nach nur wenigen Stunden zu finden (erster Teil, Stichwort "Immune Surveillance")? Und zweitens, wie schafft es das Immunsystem trotz der riesigen Vielfalt und rasend schnellen Entwicklung der Krankheitserregern in unserer Umwelt einen nahezu vollständigen Schutz aufzubauen (zweiter Teil, Stichwort "Negative Selection")?
Der Beitrag der Arbeit besteht darin, diese beiden Fragen aus einem neuen Blickwinkel zu betrachten - dem der Informatik. Viele der Probleme, die T-Zellen lösen müssen, sind nämlich auch in der Informatik bekannt: Wie lässt sich ein Problem effizient auf viele kleine Agenten ohne zentrale Kontrolle verteilen? Wie kann ein System auf anormale und potenziell gefährliche Signale zuverlässig reagieren, wenn es diese Signale nie zuvor gesehen hat? Die Arbeit nutzt analytische Werkzeuge aus Gebieten der Informatik wie der Schwarmintelligenz und dem maschinellen Lernen, um genau zu verstehen, wie T-Zellen diese schwierigen Aufgaben lösen.
Die so konstruierten Modelle sind in der Lage, überprüfbare Aussagen über das Verhalten des Immunsystems in bestimmten Situationen zu treffen. So wird beispielsweise ein Modell verwendet, um vorherzusagen, welche Teile der Proteine von Viren (konkret wird HIV betrachtet) vom Immunsystem erkannt werden müssten. Es zeigt sich, dass diese Vorhersagen genauer sind als die aller anderen bislang vorgeschlagenen Erklärungsmodelle. Solche Vorhersagen könnten in der Zukunft Anwendung bei der Entwicklung von Impfstoffen für neuartige Krankheitserreger finden.
- Foto von Johannes Textor
- Foto einer Simulation der Erkennung von Antigen in einem infizierten Lymphknoten: Erklärung: Simulation der Erkennung von Antigen in einem infizierten Lymphknoten des menschlichen Immunsystems. Die schwarzen Linien zeigen die - im Wesentlichen zufälligen - Bewegungspfade der einzelnen Zellen. Jedesmal, wenn eine Zelle auf Antigen trifft, verlangsamt sich die Bewegung ein wenig. Jeder Kreis in der Abbildung illustriert die Zahl (Kreisfläche) und Geschwindigkeit (Farbe) der Zellen im umgebenden Bereich des simulierten Lymphknotens nach zwei, vier, sechs und acht Stunden Suche. Nach acht Stunden haben alle Zellen das Antigen gefunden und ihre Bewegung entsprechend stark verlangsamt (rote Farben).
Der Dissertationspreis wird jährlich gemeinsam von der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), der Schweizer Informatik Gesellschaft, der Oesterreichischen Computer Gesellschaft und dem German Chapter of the ACM vergeben und ist mit 5.000 Euro dotiert. Die Auszeichnung findet auf der GI-Jahrestagung INFORMATIK 2012 am 18. September 2012 in Braunschweig statt.
Bei Veröffentlichung Beleg erbeten. Vielen Dank!
04. September 2012, Cornelia Winter, Tel. 0228/302-147
Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)
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