Die Einzelzellgenomik gilt als Schlüsseltechnologie für das Verständnis von Gesundheit und Krankheit auf zellulärer Ebene. Sie ermöglicht es Forschenden, einzelne Zellen im Detail zu analysieren – und damit auch, komplexe Krankheitsmechanismen wie bei Lungen- oder Entzündungserkrankungen besser zu verstehen. Doch mit dem rasanten Fortschritt der Technologie wächst auch die Zahl der Analysewerkzeuge: Tausende Softwaretools stehen mittlerweile zur Verfügung – doch welches davon eignet sich wann am besten?
Hier setzt die neue Plattform „Open Problems“ an: ein gemeinschaftliches Open-Source-Projekt, das von mehr als 50 Forschungseinrichtungen weltweit getragen und gemeinsam von Helmholtz Munich, und der Yale University koordiniert wird. Die Plattform wird gemeinsam von Helmholtz Munich und der Yale University koordiniert. Die in Nature Methods veröffentliche Studie entstand unter der Federführung der DZL-Wissenschaftler Dr. Malte Lücken und Prof. Fabian Theis (DZL-Standort CPC-M).
Ziel ist es, Analysewerkzeuge vergleichbar zu machen, ihre Qualität besser zu bewerten – und so die Forschung effizienter und transparenter zu gestalten.
Open Problems stellt aktuell 81 öffentliche Datensätze bereit, auf denen 171 Analyse-Methoden in 12 Aufgabenbereichen der Einzelzellforschung getestet werden. Bewertet wird anhand objektiver Kriterien wie Genauigkeit, Skalierbarkeit oder Reproduzierbarkeit. Alle Verfahren laufen automatisiert und nach einheitlichen Standards in der Cloud ab. Die Plattform steht der internationalen Forschungsgemeinschaft offen: Neue Aufgaben, Methoden und Verbesserungsvorschläge können jederzeit eingereicht werden.
„Open Problems senkt die Einstiegshürden für KI-Forschende außerhalb der Biologie, sich in der Genomik zu engagieren“, erklärt Dr. Malte Lücken, Erstautor der Studie und Forschungsgruppenleiter am Institut für Computational Biology (ICB) sowie am Institut für Lungenforschung und Immunität (LHI) bei Helmholtz Munich. „Es ist eine Blaupause für interdisziplinäre Innovation.“
Mehr Informationen:
github.com/openproblems-bio/openproblems.
Originalpublikation:
Lücken et al., 2025. Defining and benchmarking open problems in single-cell analysis. Nature Biotechnology. DOI: 10.1038/s41587-025-02694-w