04.12.2023
FitMultiCell – Parameterschätzer für die datengetriebene Modellierung
In der biologischen Grundlagenforschung und in biomedizinischen Anwendungen kommen multiskalige Simulationen der Zell-Zell-Interaktionen in Geweben zum Einsatz, die inhärent stochastisch und deshalb nicht klassisch optimierbar sind. Es war bisher sehr instabil und rechenaufwendig, die benötigten, aber nicht direkt messbaren Modellparameter aus dem Vergleich von Simulationen mit Mikroskopiebildern und -filmen zu bestimmen. Mit der Open-Source-Software "FitMultiCell" wurde jetzt in einer Kooperation von ZIH und der Universität Bonn ein nutzerfreundlicher und robuster Parameterschätzer für die datengetriebene Modellierung entwickelt und in der renommierten Fachzeitschrift Bioinformatics veröffentlicht. 1(https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad674).
Inzwischen hat die FitMultiCell-Software bereits in zahlreichen Praxisanwendungen überzeugt. So sind die Entwicklungsbiologen um Prof. David in Paris begeistert: "Durch Kombination von hochauflösender Mikroskopie und FitMultiCell konnten wir den kollektiven Mechanismus 'Guidance by Followers' während der Embryogenese des Zebrafischs aufdecken und quantitativ erklären." (Boutillon et al., Developmental Cell, https://doi.org/10.1016/j.devcel.2022.05.001)
![Ein visuelles Schema, das die Schritte der Modellerstellung durch Datenanalyse darstellt.](https://tu-dresden.de/zih/die-einrichtung/ressourcen/bilder/FitMultiCell_Workflow.png/@@images/320bb1bf-f24b-48e5-bbde-c8efec260fa0.png)
Darstellung von 2 ineinandergreifenden Workflows in FitMultiCell. Der linke zeigt den Optimierungsprozess in Teilschritten. Der rechte fokussiert einen der Teilschritte: Kombinationen an Testparameterwerten werden aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung gezogen. Sie werden in das Computermodell eingesetzt und simuliert. Simulationsergebnisse und Messwerte werden verglichen. Je nach Ergebnis wird die Wahrscheinlichkeitsverteilung aktualisiert und die Teilschritte werden fortgesetzt.
Im Kern wurde die weltweit stark genutzte und am ZIH in der Abteilung Innovative Methoden des Computing (IMC) entwickelte Open-Source-Modellierungssoftware "Morpheus" an Algorithmen der Bayes'schen Parameterinferenz und Modellselektion gekoppelt und der Datenstandard "PEtab-MS" für diese große Problemklasse etabliert (https://gitlab.com/fitmulticell/fit). Auch die Dokumentation ist mit zahlreichen Anwendungsbeispielen sehr nutzerfreundlich. Das gleichnamige, von Prof. Hasenauer an der Universität Bonn koordinierte und vom BMBF geförderte Verbundprojekt FitMultiCell (Förderkennzeichen: 031L0195B) wurde mit diesen Ergebnissen erfolgreich abgeschlossen.
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Fußnoten
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E. Alamoudi, Y. Schälte, R. Müller, J. Starruß, N. Bundgaard, F. Graw, L. Brusch, J. Hasenauer. FitMultiCell: Simulating and parameterizing computational models of multi-scale and multi-cellular processes. Bioinformatics 39 (11), btad674, 2023. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad674