Erkenntnisse aus dem Deichbau helfen bei der Untersuchung der Funktionsweise von Zellen

Hätten Sie vermutet, dass zwischen der Untersuchung der Funktionsweise einer Zelle und dem Deichbau eine Verbindung besteht? Wahrscheinlich nicht. Doch diese Verbindung existiert. Und noch erstaunlicher, es handelt sich dabei um die Mathematik, genauer die Extremwerttheorie, einen relativ jungen Teilbereich der Statistik, der sich mit seltenen und extremen Ereignissen beschäftigt.

Nach einer verheerenden Flutkatastrophe in den 50er Jahren in den Niederlanden wurde eine Regierungskommission eingesetzt, die die seit Jahrhunderten erhobenen Pegelstände der Nordsee auswerten sollte, um die Höhe der Deiche so zu bestimmen, dass diese nur mit einer ganz geringen Wahrscheinlichkeit überflutet werden. Simple Lösungen wie: Nimm den bisher höchsten Pegelstand und baue den Deich „zur Sicherheit“ einen Meter höher bargen angesichts der nötige Millioneninvestitionen ein zu großes Risiko, da keine Angaben über die Zuverlässigkeit solcher Maßnahmen gemacht werden konnten. Stattdessen entwickelten Mathematiker Modelle und Methoden zur Bestimmung der geeigneten Deichhöhen, die die Grundlage eines neuen Gebietes der Statistik, nämlich der Extremwerttheorie bildeten. Im Gegensatz zur traditionellen Statistik, die sich mit den zentralen Bereich von Daten, also dem „Normalfall“ beschäftigt, widmet sich die Extremwerttheorie den Beobachtungen an den Randbereichen von Daten, also den „Ausreißern“. Diese sind in vielen Anwendungen von enormer Bedeutung, da sie meist größere Konsequenzen nach sich ziehen als der Normalfall. So sind die Methoden der Extremwerttheorie inzwischen nicht nur im Deichbau, sondern auch in der Versicherungswirtschaft und der Analyse der Finanzmärkte und Börsen weit verbreitet. Gerade an der Börse kann man sich leicht vorstellen, dass extreme Kursschwankungen zwar seltener sind, aber natürlich schwerwiegendere Konsequenzen haben also die üblichen geringfügigeren Kursschwankungen.

Die Verbindung zur Untersuchung der Funktionsweise menschlicher Zellen kam durch Forscher des Rudolf-Virchow-Zentrums der Universität Würzburg zustande. Diese wollen die Funktionsweisen von Proteinen innerhalb lebender Zellen besser verstehen lernen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können z.B. Autoimmunerkrankungen besser bekämpft werden. Ein Hauptinteresse gilt dabei der Bewegung von bestimmten Proteinen in der Zellmembran. Da diese Proteine mit dem bloßen Auge nicht zu erkennen sind, werden durch physikalische Verfahren fluoreszierende Moleküle in die Zelle gebracht, die sich an die Proteine heften. Die Fluoreszenzmoleküle können dann mit Hilfe eines hoch auflösenden Fluoreszenzmikroskops sichtbar gemacht werden.

Da besonders die Bewegungen der Proteine für die Forscher interessant sind, werden in kurzen Zeitabständen (im Bereich von Millisekunden) Fotos von den untersuchten Zellen geschossen. Auf diesen sind die gesuchten Proteine (bzw. Fluoreszenzmoleküle) durch das geübte Auge eines erfahrenen Forschers als kleine, helle Punkte zu erkennen. Es entstehen auf diese Weise jedoch leicht Fotoserien von über 1.000 Bildern. Um die enorme Menge an produzierten Bildern auszuwerten, wären sehr viele Forscher den ganzen Tag nur damit beschäftigt auf den Bildern die gesuchten Proteine zu markieren. Bei der momentanen Ressourcenknappheit an den Universitäten undenkbar. Ganz abgesehen davon, dass dies eine sehr langweilige und stumpfsinnige Arbeit darstellen würde, die niemand länger machen möchte. Deshalb muss die Auswertung der Bilder von einem Computer übernommen werden. Nur, wie bringt man einem Rechner das bei, was ein Forscher mit seiner Erfahrung erkennen kann?

Auf den Bildern sind die Proteine als helle Flecken, also Punkte mit einer hohen Lichtintensität zu erkennen. Die Idee der Würzburger Forscher war nun einfach einen Schwellenwert für die Lichtintensität festzulegen. Bei allen Stellen im Bild, an denen dieser Wert überschritten ist, hat man ein Protein gefunden. Doch dabei entsteht ein Problem: Wie hoch ist dieser Wert zu wählen? Zudem kommt es in einer lebenden Zelle immer zu Bewegungen und damit veränderten Lichtverhältnissen. Somit muss dieser Wert von Bild zu Bild verschieden gewählt werden. An dieser Stelle kamen den Würzburger Forschern die mathematischen Methoden zu Hilfe, die ursprünglich aus dem holländischen Deichbau stammen, um die Probleme in Bezug auf ihren Schwellenwert (d.h. ihre zu wählende Deichhöhe) zu lösen. Unterstützung erhielten diese dabei vom Lehrstuhl für Statistik der Universität Würzburg in Person von Dr. René Michel, der während seiner Promotionszeit an diesem Projekt mitgearbeitet hat.

„Natürlich gab es bereits vorher Methoden die Proteine automatisch auf den Bildern zu identifizieren“ erklärt dieser. „Doch sie hatten alle das Problem, dass die angeblich gefundenen Proteine häufig gar keine waren und zu viele „Falschmeldungen“ gegeben wurden. Dies ist bei den eingesetzten Methoden der Extremwerttheorie nicht der Fall. Wir konnten durch praktische Auswertungen und Simulationen zeigen, dass unsere Methode nur in ganz seltenen Fällen fehlerhafte Ergebnisse liefert.“ Die Resultate der Arbeit wurden zusammen Prof. Gregory Harms und Dr. Ralf Steinmeyer vom Rudolf-Virchow-Zentrum und seinem Doktorvater Prof. Michael Falk in der renommierten Fachzeitschrift „Microscopy Research and Technology“ veröffentlicht. „Durch die direkte Anwendung von aktuellen mathematischen Forschungsergebnissen können die Forscher vom Rudolf-Virchow-Zentrum jetzt mit wesentlich zuverlässigeren und auch schnelleren Auswertungen ihrer Bilder weiterarbeiten und ihre Ziele erreichen“, so Michel abschließend.

Doch damit haben sich die Anwendungsmöglichkeiten der Extremwerttheorie bei weitem noch nicht erschöpft. Seit dem Ende seiner Promotion verstärkt Michel das Team von Altran CIS, einer führenden Unternehmensberatung im Bereich Kundenbeziehungsmanagement. Auch hier können die Methoden, die ursprünglich aus dem Deichbau stammen, eingesetzt werden. So ist das Thema Kundenwert für viele Unternehmen von großer Bedeutung. Altran CIS bietet hier Unterstützung in der Bestimmung eines geeigneten individuellen Kundenwertes. Durch die Ermittlung eines entsprechenden Schwellenwertes können dann diejenigen Kunden identifiziert werden, die aus dem „normalen“ Kundenbestand herausragen und durch ihren hohen Wert für ein Unternehmen von besonderer Bedeutung sind. Genau hier ist die Extremwerttheorie und speziell die im Rahmen der Proteindetektion entwickelte Methode ebenfalls einsetzbar. Die Beziehung zu den identifizierten potentialträchtigen Kunden kann dann durch das Unternehmen, weiterhin unterstützt und beraten durch ALTRAN CIS, besonders intensiv gepflegt werden und damit eine erhöhte Wertschöpfung stattfinden.

Altran CIS
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