FLI-Team erzielt Erfolg bei internationaler DREAM Challenge zur Plazenta-Alterung

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Das Team ANTS vom Leibniz-Institut für Alternsforschung (FLI) erreichte den zweiten Platz bei der Placental Clock DREAM Challenge. Mit ihrem Modell, das das Schwangerschaftsalter bei Menschen mit außergewöhnlicher Genauigkeit vorhersagen konnte, unterstrichen sie die Expertise des FLI in der computergestützten Biologie und Alternsforschung. Für ihre Leistung erhielt das Team ein Reisestipendium in Höhe von 2.000 USD und internationale Anerkennung. Ihre innovative Arbeit liefert wertvolle Einblicke in die Alterung der Plazenta und deren gesundheitliche Auswirkungen.

Jena. Ein bemerkenswerter Erfolg für das Team ANTS des Leibniz-Instituts für Alternsforschung – Fritz-Lipmann-Institut (FLI) in Jena: Alena van Bömmel, Tushar Patel und Forschungsgruppenleiter Prof. Dr. Steve Hoffmann belegten den beeindruckenden zweiten Platz bei der diesjährigen Placental Clock DREAM Challenge. Dieser globale Wettbewerb, organisiert von einem Netzwerk aus Forschern der Wayne State University, Sage Bionetworks, Stanford University, der University of California – San Francisco und dem Pregnancy/Perinatology Research Branch des NICHD, hatte das Ziel, mithilfe computergestützter Ansätze neue Erkenntnisse zur Plazenta-Alterung zu gewinnen.

Das Modell des FLI-Teams erreichte eine außergewöhnliche Genauigkeit von 1,3 Wochen bei der Vorhersage des Gestationsalters anhand von DNA-Methylierungsdaten aus menschlichen Proben. Dieser Meilenstein unterstreicht die Expertise des Instituts in der computergestützten Biologie sowie sein Engagement, zentrale biologische Fragestellungen zu beantworten.

Als Anerkennung für diesen Erfolg wurde das Team mit einem Reisestipendium in Höhe von 2.000 USD ausgezeichnet und eingeladen, seine Methodik und Ergebnisse einem internationalen Publikum auf der 16. jährlichen RECOMB/ISCB Conference on Regulatory and Systems Genomics with DREAM Challenges in Madison, USA, zu präsentieren.

Der Erfolg des Teams ANTS spiegelt die Stärke interdisziplinärer Ansätze am FLI wider, bei denen Kompetenzen in den Bereichen computergestützte Biologie, maschinelles Lernen und Alternsforschung zusammenfließen. Der Modellierungsrahmen des ANTS-Teams zeigte nicht nur eine hohe Genauigkeit, sondern lieferte auch neue Einblicke in die Entwicklung von DNA-Methylierungsmustern in der Plazenta während der Schwangerschaft.

„Wir sind begeistert, bei einer so anspruchsvollen Challenge so gut abgeschnitten zu haben“, sagt Alena van Bömmel. „Diese Auszeichnung zeigt die innovative Arbeit, die am FLI geleistet wird, und unser Engagement, zu globalen wissenschaftlichen Bemühungen beizutragen, die drängende Gesundheitsfragen adressieren.“

Die Leistung des Teams unterstreicht zudem das Potenzial der DNA-Methylierungsanalyse als Werkzeug zum Verständnis komplexer biologischer Uhren und ebnet den Weg für zukünftige Forschungen zu Mechanismen der Plazentafunktion und -alterung, mit weitreichenden Implikationen für Schwangerschaftsverläufe und die Alternsforschung.

 

DREAM Challenges

Die DREAM (Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods) Challenges sind angesehene globale Wettbewerbe, die darauf abzielen, einige der komplexesten Probleme in der biomedizinischen Wissenschaft zu lösen. Diese Challenges fördern Zusammenarbeit, Transparenz und Reproduzierbarkeit in der Forschung. Mithilfe modernster rechnergestützter Techniken und groß angelegter Datensätze versuchen die Teilnehmer, die Grenzen unseres Verständnisses in Bereichen wie Genomik, Molekularbiologie und Alternsforschung zu erweitern.

Die diesjährige Placental Clock DREAM Challenge konzentrierte sich auf die Entdeckung biologischer Mechanismen der Plazenta-Alterung durch die Analyse von DNA-Methylierungsdaten. Die Plazenta spielt während der Schwangerschaft eine entscheidende Rolle, und Störungen ihrer Funktion stehen im Zusammenhang mit Komplikationen wie Frühgeburten und Wachstumsverzögerungen beim Fötus. Durch die genaue Modellierung des Plazentaalters hoffen Forscher, bessere Diagnosewerkzeuge und Interventionen zu entwickeln, um die Gesundheit von Mutter und Kind zu verbessern.