Lernen Sie die bisherigen SIB-Preisträger kennen – Jakob Ruess

Ich war Doktorand und hatte gerade mein erstes Jahr abgeschlossen! Natürlich war es ein unglaubliches Gefühl, so früh in meiner Karriere eine so renommierte Auszeichnung zu erhalten. Das hat mich sehr motiviert und sicherlich auch dazu beigetragen, dass ich mich für eine akademische Laufbahn entschieden habe und die Möglichkeit dazu hatte. Der Preis wurde für eine Arbeit verliehen, in der wir eine Methode entwickelt haben, mit der sich stochastische kinetische Modelle aus Einzelzell-Genexpressionsdaten ableiten lassen, und diese Methode zur Charakterisierung der Zell-zu-Zell-Variabilität bei der Reaktion auf osmotischen Stress in Hefe eingesetzt haben. Was ich heute mache, ähnelt in vielerlei Hinsicht noch immer dieser Art von Arbeit, aber die Biologie entwickelt sich so schnell, dass sich die Herausforderungen ständig ändern und erneuern.

Unter den „drei Bs“ des C3BI lässt sich meine Arbeit am besten als „Integrative Biologie“ einordnen. Ich komme ursprünglich aus der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, interessiere mich aber nicht so sehr für die Trends „große Datensätze“ und „maschinelles Lernen“ in der Bioinformatik. Was mich wirklich motiviert, ist die Faszination, mathematische Modelle zu entwickeln, mit denen wir die dynamischen Vorgänge des Lebens erklären und simulieren können, und diese Modelle auch im Kontext der synthetischen Biologie zu nutzen, um selbst lebende Systeme zu entwerfen. Derzeit ist dies nur in kleinem Maßstab realistisch möglich, daher konzentrieren wir uns in der Regel auf die Untersuchung spezifischer biochemischer Prozesse in Zellen. Derzeit arbeiten wir beispielsweise daran, stochastische Prozesse zur Modellierung einfacher synthetischer Gen-Netzwerke wie dem „Toggle Switch“ oder dem „Repressilator“ zu nutzen – einfache Netzwerke, in denen Gene entweder aktiv (eingeschaltet) oder inaktiv (ausgeschaltet) sind. Das Tolle daran ist, dass wir am Pasteur-Institut über ein eigenes Biologielabor verfügen und Studenten haben, die solche Netzwerke aufbauen können, um detaillierte Daten über ihre Dynamik zu generieren. Vor kurzem haben wir auch damit begonnen, unsere experimentellen Plattformen zu automatisieren. Das klingt zunächst nur nach einer technischen Herausforderung, aber wenn man etwas genauer darüber nachdenkt und sich fragt, was man mit einer intelligenten und autonomen Mikroskopieplattform alles machen kann – die beispielsweise in der Lage ist, optogenetisch (Anm. d. Red.: mithilfe von Licht) die Genexpression in einzelnen Zellen zu induzieren und zu messen –, wird einem klar, dass sich damit eine ganz neue Welt möglicher Experimente eröffnet. Die Plattform ist dann nicht mehr nur ein Gerät zur Durchführung Ihres Experiments, sondern wird zu einer Schnittstelle für die Interaktion mit Zellen. Ich weiß, das klingt ein bisschen wie Science-Fiction, aber die Idee ist wirklich, die Biologie zu verstehen, indem man Computerprogramme entwickelt, die in Echtzeit mit Gen-Netzwerken kommunizieren. Das wird wahrscheinlich einer meiner Schwerpunkte in den nächsten Jahren sein, wenn ich ambitionierte Studierende oder Postdocs finde, die sich nicht scheuen, sich auf ein so neues wissenschaftliches Thema einzulassen.

Ich möchte nicht wirklich auf eine einzelne Entdeckung verweisen. Was uns wirklich voranbringt, ist der Fluss der Wissenschaft als Ganzes, und die Bioinformatik ist einer der Motoren, die diesen Fluss am Laufen halten. Meiner Meinung nach entspringt das Denken in bahnbrechenden Ergebnissen unserem menschlichen Wunsch, Dinge zu kategorisieren und zu quantifizieren, aber es wird dem eigentlichen wissenschaftlichen Prozess nicht wirklich gerecht.