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21. August 2026

Unsichtbares sichtbar machen: Neues Tool erschliesst komplexe biologische Daten

Die moderne biologische Forschung generiert heute wertvolle Daten in unvorstellbarem Ausmass. Die grosse Herausforderung besteht jedoch darin, diese hochkomplexen Daten sinnvoll auszuwerten. Forschende um Prof. Erik van Nimwegen vom Biozentrum, Universität Basel, haben nun ein neues Tool entwickelt, welches die Strukturen hinter solch komplexen Datensätzen wirklichkeitsgetreu abbildet. Damit ist es möglich, verborgene Muster in den Daten aufzudecken – ein wichtiger Schritt für neue Entdeckungen.

Bonsai rekonstruiert die Beziehungen zwischen den Zellen aus simulierten Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten (rechts) nahezu deckungsgleich mit dem Referenzbaum (links).

In den vergangenen zehn Jahren ist die Biologie in das Zeitalter der «Big Data» eingetreten. Moderne Hochdurchsatzverfahren erzeugen riesige Datenmengen, die die vieldimensionalen Eigenschaften und Identitäten von Zellen erfassen. Mit der Einzelzell-RNA-Sequenzierung können Forschende heute die Aktivität von Zehntausenden Genen in Hunderttausenden oder sogar Millionen einzelner Zellen messen. Solche hochkomplexen Datensätze fallen inzwischen in vielen Bereichen der Biologie an – von der Genetik über die Krebsforschung bis hin zu den Neurowissenschaften.

Diese umfangreichen Daten versprechen neue Erkenntnisse darüber, wie sich Zellen beispielsweise entwickeln, miteinander kommunizieren oder sich im Verlauf von Krankheiten verändern. Ihre Auswertung ist für Forschende jedoch nach wie vor eine der grössten Herausforderungen. «Wir Menschen sind sehr gut darin, Muster zu erkennen, solange sie in zwei oder drei Dimensionen dargestellt sind», sagt Prof. Erik van Nimwegen. «Aber wir können uns kein Bild von Daten machen, die in 10'000 Dimensionen existieren und welche Art von Strukturen sich dahinter verbergen.»

In der Fachzeitschrift «Nature Biotechnology» berichten die Forschenden über ihr neu entwickeltes Tool namens Bonsai, welches multidimensionale Datensätze in Form eines Baumes darstellt. Diese Art der Visualisierung liefert ein bildet Datenstrukturen realitätsgetreu ab, wie etwa die Verwandtschaftsverhältnisse oder Entwicklungswege von Zellen.

Baum statt flacher Karte

Die meisten heute verwendeten Programme zwängen Daten mit Tausenden Dimensionen in eine zweidimensionale Darstellung. Obwohl diese Methoden in nahezu jeder Studie eingesetzt werden, sind sich die Forschenden bewusst, dass diese Methoden die Daten unweigerlich verzerren. Daher wird es unmöglich zu erkennen, ob die ermittelten Beziehungen zwischen Zellen tatsächlich bestehen oder lediglich nur Artefakte sind, die durch die Art der Darstellung entstehen. Bonsai löst dieses Problem.

«Anstatt die Daten als flache Karte abzubilden, erstellt unser Tool einen verzweigten Baum, mit den einzelnen Zellen an den Spitzen, wo sich die Blätter befinden», erklärt Erstautor Daan de Groot. «Die Abstände entlang der Äste zeigen an, wie eng Zellen im multidimensionalen Raum miteinander verwandt sind.»

Das Team testete Bonsai sowohl mit simulierten als auch mit realen Datensätzen aus der Einzelzell-RNA-Sequenzierung. Im Vergleich zu bestehenden Verfahren rekonstruiert Bonsai Entwicklungswege von Zellen viel genauer, bildet ihre wahren Beziehungen zueinander ab und kann zudem ähnliche Zelltypen zuverlässiger erkennen.
 

Besseres Abbild ermöglicht neue Entdeckungen

Bei der Analyse menschlicher Blutzellen rekonstruierte Bonsai nicht nur bereits bekannte Verwandtschaftsverhältnisse der verschiedenen Arten von Blutzellen, sondern entdeckten ausserdem einen neuartigen Subtyp von natürlichen Killerzellen – einer wichtigen Gruppe von Immunzellen. Deren molekulare Merkmale zeigten, dass sie aus einer anderen Entwicklungslinie abstammen als bislang angenommen. Statt aus der lymphoiden Linie, von der man dachte, dass alle natürlichen Killerzellen davon abstammen, entwickelt sich dieser Subtyp aus der myeloischen Linie.

«Dieses Beispiel zeigt, warum eine unverfälschte Darstellung komplexer Daten so wichtig ist», sagt van Nimwegen. «Wenn man dem Bild vertrauen kann, steigen die Chancen, neue Zusammenhänge zu erkennen und neue Entdeckungen zu machen.»

Bonsai lässt sich auf unterschiedlichste Arten hochdimensionaler Daten anwenden, wie etwa Daten zur Genexpression oder zum Chromatinzustand, aber auch medizinische und mikrobiologische Daten sowie Daten aus den Neurowissenschaften beispielsweise über neuronale Aktivitätsmuster. Die Software könnte demnach ein wertvolles Werkzeug für Forschende aus allen Life-Sciences-Bereichen sein. Bonsai steht weltweit kostenlos zur Verfügung: https://bonsai.unibas.ch/

Publikation:
Daan H. de Groot, Sarah X. Morillo Leonardo, Mikhail Pachkov, and Erik van Nimwegen. Bonsai reconstructs tree representations for distortion-free visualization and exploration of high-dimensional data. Nature Biotechnology; published online 21 August 2026

Kontakt: Kommunikation, Katrin Bühler