Angewandte Bioinformatik und künstliche Intelligenz

Große Datenmengen für die biomedizinische Translation optimal nutzen

Hände tippen auf einem Laptop. Überlagert sind digitale Bildelemente, wie Binärcode und abstrakte Grafiken.
© tippapatt, adobe.stock.com

Die Verfügbarkeit großer Datenmengen hat die Forschung in den Lebenswissenschaften in den vergangenen Jahren revolutioniert und bietet vielfältige Möglichkeiten für Erkenntnisgewinn und Anwendung in der Zukunft. Die interdisziplinäre Zusammenführung von Mathematik, Informatik, Medizin und Biowissenschaften in der Bioinformatik ermöglicht es, biologische Daten zu speichern, zu kategorisieren, zu analysieren, zu bewerten und zu visualisieren sowie biochemische Prozesse zu simulieren. Das Zusammenführen multiparametrischer Daten und deren komplexe Analyse im systemmedizinischen und systemtoxikologischen Ansatz wird in der Zukunft ein wichtiger Katalysator für nachfolgende experimentelle Validierungen in geeigneten patientennahen Modellsystemen sein.

 

 

Einsatzbereiche am Fraunhofer ITEM

Linke Bildspalte: mikroskopische Darstellung von unterschiedlich weit geöffneten Atemwegen. Rechte Bildspalte: grafische Darstellung derselben, aber berechneten Atemwege.
© Fraunhofer ITEM
Erkennung von Atemwegen in Mikroskopiedaten mit neuronalen Netzen. Anhand einer mikroskopischen Aufnahme eines Atemwegs (Eingangsbild, linke Spalte) lässt sich mithilfe von neuronalen Netzen das Lumen des Atemwegs vorhersagen (rechte Spalte).

Am Fraunhofer ITEM werden Methoden und Möglichkeiten zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung biomedizinischer Daten sowie Datenmodelle und Datenanalyse-Pipelines entwickelt. Die Abbildung zellulärer und regulatorischer Vorgänge und die Translation in die Anwendung für den Menschen stehen im Vordergrund der Forschung. Bioinformatische Verfahren werden beispielsweise verwendet für die personalisierte Tumortherapie zur Entwicklung optimierter Teststrategien und für die Forschung an RNA-Molekülen als diagnostische Biomarker und therapeutische Zielstrukturen. Für personalisierte Therapien oder für die Patientenstratifizierung ist der Erkenntnisgewinn aus der Verarbeitung großer Datenmengen ganz wesentlich, um adäquate Behandlungsstrategien zu identifizieren. Stratifizierung spielt zudem eine große Rolle im Rahmen der Sicherheitsbewertungen von Chemikalien, Nanomaterialien und Umweltbelastungen, da Subpopulationen unterschiedlich empfindlich auf Noxen reagieren.

Darüber hinaus nähern sich die Fraunhofer-Forschenden mit Bioinformatik und Künstlicher Intelligenz einer intelligenten Bilddatenanalyse an und entwickeln diese weiter, um die Auswertung histologischer Bilder zu optimieren und klinische Prozesse zu unterstützen.

Bioinformatik: Aktuelle Projekte und Highlights

 

Projekt »PrivacyUmbrella«

ITEM-Forschende haben im Projekt PrivacyUmbrella eine Multi-Task-Föderierte-Lernsoftware erstellt, die Wissensdestillation, das sogenannte Knowledge Distillation umsetzt.

 

Threshold of Toxicological Concern

TTC-Konzept: Manche kanzerogene Substanzen wirken nicht direkt schädlich auf die DNA, weshalb sich die Frage stellt, ob diese krebsverursachenden Stoffe über andere Grenzwerte reguliert werden sollten.

DigitaLung: Web-App zur Lungengeräusch-Analyse

 

Project »Genealyzer«

Web-Anwendung für die Analyse und den Vergleich von Genexpressionsdaten. 

 

Projekt »MyDeepLearn«

Eine Ende-zu-Ende-Webanwendung zur Bildanalyse mithilfe neuronaler Netze.

Projektarchiv

Hier finden Sie weitere Projekte sortiert nach unseren Forschungs- und Entwicklungskompetenzen.