Das Verbundprojekt FitMultiCell beschäftigt sich mit Verbesserungen bei der dynamischen Modellierung von Gewebe. Biologisches Gewebe zeichnet sich durch Struktur und Dynamik aus, Kenntnisse des räumlich-zeitlichen Gewebeaufbaus sind daher für das Verständnis vieler biologischer und biomedizinischer Prozesse relevant. Die Struktur kann mit bildgebenden Verfahren wie beispielsweise Licht- oder Fluoreszenzmikroskopie untersucht werden. Die Bilddaten liefern quantitative Informationen über biologische Systeme, jedoch sind Mechanismen, die eine räumliche Musterung oder Kausalitäten verursachen, damit oft nur schwer fassbar. Solche multizellulären Raum-Zeit-Prozesse werden vor allem mit rechnergestützten Modellierungen untersucht. Die Parametrisierung dieser multizellulären Modelle mit Hilfe von Bilddaten hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen, allerdings sind die jeweiligen Ansätze bei der Parameterabschätzung meist auf bestimmte Anwendungen zugeschnitten und nur schwer wiederverwertbar.

Hier setzt FitMultiCell an: Im Rahmen des Projekts soll eine Open-Source-Plattform für die Modellierung, Simulation und Parameterschätzung multizellulärer Systeme aufgebaut und validiert werden. Es ist geplant, zwei hochmoderne, bereits bestehende Open-Source-Software-Werkzeuge in der FitMultiCell-Plattform miteinander zu kombinieren und zu verbessern. Es ist vorgesehen, den Einsatz der Plattform auf verschiedenen Computerinfrastrukturen zu ermöglichen und sie Hochleistungsrechner-kompatibel zu machen, um die Komplexität der Berechnungen bewältigen zu können. Für weitere Beschleunigungen und Automatisierungen sollen zudem methodische Ansätze aus dem Deep Learning genutzt werden.

Mit der FitMultiCell-Plattform wird künftig eine frei zugängliche Software zur Verfügung stehen, die die Modellierung multizellulärer Prozesse deutlich vereinfacht und mit der sich benutzerfreundlich Hypothesen in der biologischen und biomedizinischen Forschung generieren und prüfen lassen werden.