In einem weltweit einzigartigen Projekt wollen Prof. Dr. Thorsten Happe und sein Team am Kölner Institut für Genetik den genetischen Code des Moskito-Parasiten Romanomermis culicivorax entschlüsseln. Die Forscher wiesen darauf hin, dass das zur Untersuchung anstehende Lebewesen nicht dem in solchen Verfahren bisher üblicherweise verwendeten Fadenwürmern der Gattung Caenorhabditis elegans ähnlich ist. Die Entschlüsselung erfolgt dabei an mutierten Stämmen des Parasiten, die unübliche Alterungsprozesse aufweisen. Happe und sein Team wollen dabei der Wirkungsweise solcher defekten Gene auf die Spur kommen, dazu untersuchen die Wissenschaftler derzeit bereits die ersten von insgesamt Hunderten von Mutantenstämmen auf ihren genetischen Code. Zu Hilfe kommt den Forschern dabei eine neue Methode, die die Entschlüsselung des Genoms in deutlich kürzerer Zeit ermöglicht als mit den bislang verwendeten Methoden, wie die Verantwortlichen betonten.

Die Kölner Genforscher erhoffen sich von den Ergebnissen ihrer Genomanalyse wichtige Erkenntnisse zur Wirkungsweise von abnormen Gegen. Eine mögliche Anwendung könnte die Krebsforschung sein. Die zügigere Entschlüsselung des menschlichen Genoms könnte zukünftig dazu führen, Erkrankungsrisiken besser einschätzen zu können und somit eventuellen Erkrankungen wirksamer als bisher vorzubeugen, hoffen die Wissenschaftler. Bereits in wenigen Jahren könnte die Art und Weise einer Therapie von einem vorherigen "Genom-Check" der Patienten abhängen, beschreiben die Forscher den Nutzen ihrer Forschungen. Einziger Nachteil des neuen so genannten "Genom Analyzer". Er verbraucht enorme Datenkapazitäten, nur messbar im Terabyte-Bereich. Die Anwendung der neuen Analysemethode erfordert daher eine entsprechende Aufrüstung der hauseigenen IT-Infrastruktur. Nicht nur aus diesem Grund erweitert das Rechenzentrum der Kölner Universität derzeit seine Kapazitäten auf diesem Gebiet erheblich, wie die Verantwortlichen versicherten. Eine schnelle Infrastruktur, die im Falle der Genomanalyse über einen "Cluster" von 256 Prozessoren ausgewertet werden, sichert zudem die schnelle Verfügbarkeit der entsprechenden Informationen für andere Forscher, so die Universität abschließend.