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KI, Supercomputing und Crowdsourcing Auf dem Weg zum Corona-Medikament

Woher kommen neue Medikamente zur Behandlung von Corona? Und wie ist der schnellste Weg zu erfolgversprechenden Ansätzen? Das EU-Konsortium Exscalate4Cov setzt auf das Know-how der beteiligten europäischen Institutionen, via Crowdsourcing auf den Ideenreichtum der wissenschaftlichen Community – und Technologie mit Echtzeit-Analytics von SAS.

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KI und brutale Rechenleistung eröffnen der Medikamenten- und Impfstoffentwickelung völlig neue Möglichkeiten – nicht nur gegen SARS-COV-19
KI und brutale Rechenleistung eröffnen der Medikamenten- und Impfstoffentwickelung völlig neue Möglichkeiten – nicht nur gegen SARS-COV-19
(© ustas – stock.adobe.com)

Woher kommen neue Medikamente zur Behandlung von Covid-19-Erkrankungen? Und wie ist der schnellste Weg zu erfolgversprechenden Ansätzen? Das EU-Konsortium Exscalate4Cov setzt auf das Know-how der beteiligten europäischen Institutionen, via Crowdsourcing auf den gesammelten Ideenreichtum der wissenschaftlichen Community – und Technologie mit Echtzeit-Analytics.

Das Ziel ist es, das Verhalten des Sars-Cov-2-Virus zu simulieren, um die beste therapeutische Behandlung zu identifizieren. Im November startete dazu eine spektakuläre konzertierte Aktion: Mehr als 70 Milliarden Moleküle wurden an den 15 aktiven Interaktionsstellen des Virus simuliert. Insgesamt waren dafür mehr als eine Billion Interaktionen auszuwerten. Durch den gemeinsamen Einsatz von mehreren der größten Supercomputer in Europa (darunter der HPC5 von Eni und der Marconi100 von CINECA) war das in nur 60 Stunden möglich.

1 Billion Simulationen – in Echtzeit analysiert

Number Crunching ist aber nur eine Seite der Medaille – die Analyse der Daten aus der Simulation werden mit SAS Viya unter Verwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz und fortschrittlicher Analytik verarbeitet. Die Ergebnisse werden in Echtzeit auf dem Portal veröffentlicht.

15 aus 70 Milliarden: Mit SAS Viya ermittelte Top-Treffer
15 aus 70 Milliarden: Mit SAS Viya ermittelte Top-Treffer
(© SAS)

Spannend wird aber jetzt erst, was die wissenschaftliche Community mit den Ergebnissen macht. Und hier geht Exscalate4Cov den Weg des Crowdsourcing. Die Ergebnisse aus der Simulation werden innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft auf dem offenen Wissenschaftsportal geteilt. Dieses Portal wurde in Zusammenarbeit mit SAS entwickelt, um Wissenschaftlern auf der ganzen Welt die Möglichkeit zu geben, ihre eigenen Simulationen durchzuführen und dabei vom „State of the art“-Wissen zu profitieren.

MEDIATE – MolEcular DockIng AT home – wird freien Zugang zur größten heute verfügbaren Datenbank über das Sars-CoV-2 Virus sowohl aus struktureller (dreidimensionale Strukturen) als auch aus funktioneller Sicht (Proteine, die mit menschlichen Zellen interagieren) ermöglichen, einschließlich aller molekularen Dynamiken, die an der zellulären Interaktion beteiligt sind und aktiver Stellen für den potenziellen Eintritt von Medikamenten.

Crowdsourcing mit KI

Das MEDIATE-Portal sammelt die Vorhersagen von Forschergruppen aus aller Welt und kombiniert sie zu einem einzigen Modell. Möglich wird das durch den Einsatz von neuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz von SAS Viya – der Technologie, auf der das Portal aufbaut. Damit haben Wissenschaftler quasi „von zuhause“ aus die Möglichkeit, die derzeit wohl leistungsfähigsten Analytics-Werkzeuge zu nutzen, um ihre Ansätze zu prüfen und in ein gemeinsames Modell einzubringen. Diese Art des Crowdsourcing ist in dieser Tragweite bislang einmalig.

(© SAS)

Das Konsortium Exscalate4Cov besteht aus 18 wissenschaftlichen Institutionen aus ganz Europa, darunter das Fraunhofer-Institut IME und das Forschungszentrum Jülich. Das MEDIATE-Projekt stützt sich auf ein wissenschaftliches Gremium von höchstem Niveau stützen, darunter Nobelpreisträger Prof. Arieh Warshel und Igor Tetko vom Helmholtz Zentrum München.

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