Anhoren
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Morgen trifft sich das MATOMIC-Konsortium am Zentrum für interdisziplinäre Forschung der Universität Bielefeld. Das Ziel: neue Wege zur Bekämpfung von Adipositas finden.
Mathematik kann helfen, Fettleibigkeit entgegenzuwirken. Davon sind die Experten des internationalen MATOMIC-Projekts überzeugt. MATOMIC steht für Mathematical Modelling for Microbial Commuity Induced Metabolic Diseases. In dem Projekt arbeiten Informatiker, Chemiker, Biologen und Mediziner zusammen, um jene Prozesse des Darmmikrobioms mithilfe mathematischer Modelle zu entschlüsseln, die für Adipositas verantwortlich sind. Beteiligt sind Teams aus Dänemark, Deutschland und Österreich.
Auf dem morgigen Konsortialtreffen präsentiert die Gruppe um Gastgegber Prof. Dr. Daniel Merkle, Leiter der Forschungsgruppe Algorithmische Chemieinformatik an die Universität Bielefeld, neue Modelle, die chemische Reaktionen im Darm abbilden und so vorhersagen, wie Veränderungen im Mikrobiom den Stoffwechsel beeinflussen. Außerdem konzentriert sich das Team auf die sogenannte Fäkaltransplantation – ein Ansatz, bei dem der Stuhl von Menschen mit gutem Mikrobiom Übergewichtigen transplantiert wird. Allerdings ist dieser Therapieansatz gegen Fettleibigkeit bisher sehr instabil, wofür MATOMIC die Ursachen aufdecken will.
Auch andere Partner präsentieren morgen ihre Ergebnisse, um eventuelle Anknüpfungspunkte für Kooperationen zu schaffen. Darunter sind erste Auswertungen mikrobieller Kultivierungen. Beteiligt sind unter anderem das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung in Leipzig sowie die Universitäten in Leipzig und Wien.
„Wir arbeiten in einer engen Feedbackschleife zwischen Theorie und Experiment“, erklärt Prof. Merkle. „Unsere Partner überprüfen unsere theoretischen Vorhersagen in Laborexperimenten – das verbessert die Aussagekraft unserer Modelle.“
Ein langfristiges Ziel des von der Novo Nordisk Foundation finanzierten Projekts: personalisierte Therapien auf Basis individueller Mikrobiomdaten. Dabei steht MATOMIC für einen neuen Ansatz in der Gesundheitsforschung. Es ist das erste Mal, dass Forscher mit präzisen mathematischen Modellen komplexe biologische Systeme besser verstehen wollen – und so möglicherweise neue Wege in der Behandlung von Stoffwechselerkrankungen erschließen.
