
Prof. Dr. Swati Chandna, Studiengangsleiterin für Applied Data Science and Analytics (M.Sc.), war stolze Mitorganisatorin des transformativen Biodatathons in Zusammenarbeit mit Neuron Solutions und Biomed X Institute.
Prof. Dr. Swati Chandna, Studiengangsleiterin für Applied Data Science and Analytics (M.Sc.), war stolze Mitorganisatorin des transformativen Biodatathons in Zusammenarbeit mit Neuron Solutions und Biomed X Institute.
Prof. Dr. Swati Chandna, Studiengangsleiterin von Applied Data Science and Analytics (M.SC), war stolz darauf, in Zusammenarbeit mit Neuron Soultions und dem Biomed X Institute die Veranstaltung Biodatathon zu organisieren. Dieser spannende Hackathon, der im Data Lab auf dem Heidelberg Campus stattfand, brachte erfahrene Teilnehmer zusammen, um mit Hilfe der neuesten KI- und Data-Science-Techniken anspruchsvolle Aufgaben in der Pharma-Forschung zu bewältigen.
Die Herausforderung: Revolutionierung der Medikamentenentwicklung
Die Entwicklung von Arzneimitteln ist eine monumentale Aufgabe. Im Durchschnitt dauert die Entwicklung eines neuen Medikaments 14 Jahre, wobei die Misserfolgsquote auf 90 % geschätzt wird. Diese Zahlen verdeutlichen die immense Komplexität, die Zeit und die Ressourcen, die für eine erfolgreiche pharmazeutische Innovation erforderlich sind.
Der Biodatathon wurde entwickelt, um zu erforschen, wie modernste KI-Lösungen eingesetzt werden können:
Die Veranstaltung war eine echte Kooperation:
Drei talentierte Teams nahmen am Hackathon teil und präsentierten jeweils innovative und umsetzbare Ideen. Die Arbeiten umfassten multimodale Einbettungen für Medikamente und Proteine, die Anreicherung von Knoten, denen es an Merkmalen fehlte, um die Erkenntnisse zu verbessern, und die Extraktion von Subgraphen zusammen mit einem agentenbasierten Arbeitsablauf zur Anreicherung, Einbettung und Neueinstufung von Antwortkandidaten. Ihre Lösungen zeigten einen echten wissenschaftlichen Wert, und getreu dem kollaborativen Geist der Veranstaltung wurde ihre Arbeit als Open Source veröffentlicht. Diese Ergebnisse verdeutlichen die Kraft kollektiver Anstrengungen und das Potenzial der KI, die Prozesse der Arzneimittelforschung zu verändern.