Während Biochemie und molekulare Biologie in den vergangenen Jahrzehnten sehr erfolgreich waren, Einzelkomponenten der Zelle zu untersuchen und oft, z.B. mit strukturbiologischen Verfahren, im Detail zu charakterisieren, werden komplexe Phänomene wie z.B. multikausale Krankheiten oder Reaktionen auf Infektionen nur durch das Zusammenspiel einer Vielzahl von Komponenten in molekularen Netzwerken als Reaktion der Gesamtzelle effektiv und verständlich. Da unser Vorstellungsvermögen aber nicht ausreicht, das Zusammenspiel von Regulations- und metabolischen Netzwerken quantitativ zu erfassen oder vorherzusagen, liegt auf diesem Feld ein weiterer Bereich vor, der nur durch Bioinformatik-Methoden bearbeitet werden kann.

In unserem strategischen Forschungsansatz, der auf engster Integration von experimentellen und theoretischen Methoden beruht, fokussieren wir konsequent auf die Erarbeitung der notwendigen Voraussetzungen für die Modellierung und letztendliche Simulation von Zellen im Rechner. Dies beinhaltet z.B. die Entwicklung einer experimentellen Methode zur quantitativen Metabolomanalyse, die Entwicklung einer umfassenden Enzym-Funktionsdatenbank, die Entwicklung von Software zur Analyse und Integration von Genom-, Proteom- und Metabolomdaten, die Entwicklung von Algorithmen und Software zur Metabolom- und Netzwerkanalyse.

Ein erfolgreicher Ansatz für ein quantitatives Verständnis von komplexen biologischen Phänomenen erfordert eine konsequente Erweiterung der Rolle der Bioinformatik über die Interpretation von experimentellen Daten hinaus auf die Definition von neuen experimentellen Forschungsfeldern und beinhaltet immer auch die integrierte Entwicklung von neuen Algorithmen und Datenbank-Applikationen. Ein enges Wechselspiel zwischen Theorie und experimenteller Praxis ist essentiell.