Leiter der Abteilung: Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann

In der modernen experimentellen Forschung untersucht man den Einfluss von vielen Faktoren auf das Verhalten des Gesamtsystems. Dieses Verhalten ist in aller Regel sehr schlecht vorher zu sagen. Das liegt einerseits an der Komplexität der Wechselwirkungen in dem untersuchten System. Andererseits wird die genaue Menge, in der Faktoren vorliegen oft unterschätzt. Es genügt nicht zu wissen, ob ein Faktor da ist, man muss auch wissen wieviel davon da ist. Die Mathematik kann helfen, experimentelle Ergebnisse in einen quantitativen Kontext zu setzen und zu interpretieren. Viele Experimente können nur mit Hilfe von mathematischer Analyse oder mathematischer Modellierung verstanden werden.

Die Abteilung System Immunologie hat sich zur Aufgabe gemacht, mathematische Modelle für spezifische biologische Systeme zu entwickeln. Diese werden mit bereits existierenden experimentellen Daten überprüft und dann verwendet, um das entsprechende System zu untersuchen. Zur Lösung wichtiger wissenschaftlicher Fragestellungen werden aus den Modellen Vorhersagen abgeleitet, die die Grundlage für neue und aussagekräftige Experimente bilden. Werden die Vorhersagen bestätigt, ist belegt, dass das Modell eine gerechtfertigte vereinfachende Darstellung der komplexen Realität und für weitere Vorhersagen geeignet ist. Werden die Vorhersagen hingegen nicht bestätigt, müssen die Annahmen des Modells überprüft oder erweitert werden. In diesem interessanteren Fall werden vermeintlich sicher geglaubte Annahmen neu überprüft, und es ist zu erwarten, dass wir unsere Kenntnisse über Zusammenhänge des biologischen Systems verändern oder erweitern.

In der Physik ist diese wechselseitige Kommunikation zwischen Theorie und Experiment längst Standard, aber in der Biologie steckt sie noch in den Kinderschuhen. Wir betrachten es als unsere Mission, diese Methode zu etablieren und zu zeigen, dass die biologische Forschung von theoretischen Vorhersagen profitieren kann. Zu diesem Zweck verwenden wir zwei verschiedene mathematische Ansätze zur Beschreibung von biologischen Systemen: Sätze gekoppelter Differentialgleichungen und sogenannte Agenten-basierte Modellierungstechniken. Im letzteren Ansatz ist jeder individuelle Spieler des Systems als diskretes Objekt dargestellt, während im ersteren Ansatz angenommen wird, dass die Zahl der Spieler so groß ist, dass sie durch eine kontinuierliche Dichte dargestellt werden kann.

Eine Zusammenstellung interessanter Konferenzen über System Immunologie finden Sie hier.