Am Standort BREATH, dem hannoverschen Standort des Deutschen Zentrum für Lungenforschung, arbeitet Bin Liu zusammen mit den Mitgliedern der Plattform Bioinformatik und experimentellen Biologen an Methoden zur Auswertung von RNA-Daten, die bei der Aufklärung verschiedener Erkrankungen helfen sollen. In ihrem prämierten Projekt suchte Liu nach einem effektiveren und stabileren Ansatz für die Interpretation von transkriptomischen Sequenzierungsdaten. Diese Art von Daten wird in großem Umfang genutzt, um zum Verständnis der biologischen Aktivitäten bei vorliegenden Erkrankungen beizutragen. Zu diesem Zweck ist es üblich, viele Gene in Signalwege, sog. Pathways, oder Gen-Sets zusammenzufassen, die zuvor auf verschiedene Weise definiert wurden. In der vorliegenden Arbeit wurde die Zuverlässigkeit des aktuellen Standardverfahrens bewertet und mit einer alternativen Methode verglichen, bei der die Gene nach ihrer Aktivität in vorhergehenden Transkriptomexperimenten gruppiert werden.

Für das Projekt erstellte Liu einen Datensatz, der sich auf immunologische Prozesse konzentriert und verglich die Robustheit und Leistungsstärke der neuen Methode mit der aktuellen Standardmethode. Die Ergebnisse zeigten, dass der aus den Daten abgeleitete Gensignaturansatz ein valides und hilfreiches Werkzeug ist, das als Alternative zum traditionellen Ansatz genutzt werden kann. Aufgrund dieser Ergebnisse erhofft sich Liu, dass ihre Methode das Grundwissen auf dem Gebiet der immunologischen Forschung erweitern kann und damit zu einem besseren Verständnis von Lungenerkrankungen (im Endstadium) beiträgt.

In der Zukunft wollen Liu und ihre Kollegen diese Methode weiter optimieren und in das Repertoire der Standardverfahren aufnehmen, um so zum Verständnis der transkriptomen Profile von Lungenerkrankungen beizutragen.