Systembiologie
Nicole Raddes Gruppe beschäftigt sich mit Forschungsthemen im Bereich der Systembiologie. Systembiologie ist ein interdisziplinäres Gebiet mit dem Ziel das Verständnis biologischer Systeme zu verbessern. Charakteristisch ist die Anwendung von Werkzeugen und Methoden der System- und Regelungstechnik auf biologische Systeme. Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht die Entwicklung mathematischer Modelle zur Simulation und Analyse zellulärer Systeme.
Die untersuchten biologischen Systeme reichen von intrazellulären Prozessen, wie der Signaltransduktion in Säugetierzellen, bis hin zu Zell-Zell-Interaktionen in spezifischen Geweben, wie beispielsweise in Tumoren. Während die biologische Expertise durch zahlreiche langjährige Kooperationen mit Experimentalbiologen eingebracht wird, erfolgt die mathematische Modellierung der betrachteten Prozesse in unserer Gruppe. Die große Bandbreite der Anwendungen spiegelt sich in den vielfältigen Modellierungsansätzen wider, die zum Einsatz kommen. Dazu gehören stochastische Modelle, gewöhnliche Differentialgleichungen, Modelle, die ausschließlich die Netzwerkstruktur betrachten, sowie Modelle für heterogene Zellpopulationen.
Mathematische Analysemethoden zielen auf ein mechanistisches Verständnis der zugrundeliegenden Prozesse ab, um darauf aufbauend modellgestützte Vorhersagen und Hypothesen für neue Szenarien abzuleiten. Der Schwerpunkt der ISA-Systembiologie-Gruppe liegt auf angewandten Projekten sowie auf der Entwicklung von Methoden zur Modellanalyse, die von statistischen Lernverfahren und der Regelungstechnik inspiriert sind.
Zur Unterstützung des Modellierungsprozesses ist die Parameteridentifikation aus experimentellen Daten ein äußerst relevantes Thema. In unserer Gruppe werden verschiedene neue Ansätze zur Lösung dieses Problems erforscht. Modelle biologischer Systeme unterliegen oft einem hohen Maß an Unsicherheit. Um diesem Problem zu begegnen, entwickeln wir Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheit und Robustheit, die es ermöglichen, verlässliche Aussagen aus unsicheren Modellen abzuleiten. Ein besonderes Interesse der ISA-Systembiologie-Gruppe gilt zudem der Analyse komplexen dynamischen Verhaltens biologischer Systeme, wie beispielsweise dem schalterartigen Verhalten, das in bistabilen Systemen auftritt.