Projekte

DeployAI widmet sich dem Aufbau und der Bereitstellung einer europäischen AI-on-Demand-Plattform (AIoDP). Im Projekt arbeiten Branchenvertretern und Forschungseinrichtungen zusammen. Das Ziel dabei ist, vertrauenswürdige, ethische und transparente europäische KI-Lösungen für den Einsatz in der Industrie – hauptsächlich für kleine und mittlere Unternehmen – und für den öffentlichen Sektor bereitzustellen. SCAI bringt vor allem seine Erfahrung mit dem Betrieb und der Ausführung effizienter Berechnungen in großem Maßstab auf Hochleistungs-Rechnern und deren Integration in hochzuverlässige stabile Plattformen ein. Im Arbeitspaket "Interoperabilität" bringt SCAI sein Fachwissen über die Integration und Orchestrierung digitaler E-Infrastrukturdienste ein. Dadurch so sichergestellt werden, dass die KI-on-Demand-Plattform nahtlos mit dem bestehenden europäischen Ökosystem zusammenarbeitet, insbesondere mit Daten- und Recheninfrastrukturen.

Dieses Projekt zielt darauf ab, einen multiskaligen patientenspezifischen virtuellen Zwilling für Patienten zu schaffen, der für eine CAR-T-Zell-Therapie in Frage kommt, was auf zelluläre Immuntherapien im Allgemeinen ausgeweitet werden kann.

PREDICTOM baut in den nächsten vier Jahren eine Plattform zur Bewertung von Demenzrisiken auf. Die Plattform soll eine Früherkennung ermöglichen, die ein rechtzeitiges Eingreifen und eine präventive Behandlung erlaubt.

Das Projekt »COMMITMENT – Modellierung von Komorbiditäts-Prozessen durch integratives, maschinelles Transfer-Lernen für psychiatrische Erkrankungen« zielt darauf ab, einen interdisziplinären Forschungsrahmen für die Identifizierung systemmolekularer Merkmale psychotischer und komorbider somatischer Erkrankungen zu schaffen. Die Identifizierung gemeinsamer und unterschiedlicher biologischer Profile und der ihnen zugrundeliegenden pathophysiologischen Prozesse soll es ermöglichen, die Heterogenität der Patienten zu entschlüsseln und die Grundlage für objektive Instrumentarien für ein personalisiertes klinisches Management psychotischer Störungen zu schaffen.

Seit einigen Jahren steigt die Zahl der Daten, die im Gesundheitswesen anfallen, explosionsartig. Mit diesen Daten lässt sich die Forschung und auch die Patientenversorgung verbessern. Es bleibt jedoch eine Herausforderung, die Daten zu erhalten, sie zu analysieren und zu integrieren. Das Ziel im Projekt IDERHA ist es, eine offene Plattform einzurichten, die die Integration und Analyse verschiedener Arten von Gesundheitsdaten erleichtert. Die Plattform wird mehrere öffentliche und private Datenquellen miteinander verknüpfen und interoperable Werkzeuge und Dienste einführen, damit Ärzte, Patienten und Wissenschaftler die Daten nutzen können. Das IDERHA-Team konzentriert sich bei der Entwicklung der Plattform auf Lungenkrebs als Anwendungsfall.

In den nächsten Jahren wird mit einer weiteren Steigerung der Leistungsfähigkeit von Supercomputern gerechnet. Sogenannte Exascale-Computer können dann genauere Simulationsergebnisse liefern. Für die dabei entstehenden deutlich größeren Datenmengen entwickelt Fraunhofer SCAI effiziente Datenanalyse-Methoden, die dem Ingenieur zudem detaillierte Einblicke in die komplexen technischen Zusammenhänge gewähren.

Das Servicezentrum »WestAI« ist ein Konsortium aus Wissenschaftseinrichtungen in Nordrhein-Westfalen, das von der Universität Bonn geleitet wird. Die Angebote für Kunden aus Wissenschaft und Wirtschaft umfassen Unterstützung bei der Aufbereitung von Daten, beim Transfer von KI-Technologien, bei Voruntersuchungen und bei der Entwicklung von Prototypen und kundenspezifischen KI-Lösungen.

Menschen mit schweren psychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie, bipolaren Störungen und klinischen Depressionen entwickeln häufig Resistenzen gegen medikamentöse Therapien. Selbst wenn die ersten Anzeichen einer Therapieresistenz erkannt werden, müssen die Betroffenen langwierige Verfahren durchlaufen, bevor die medizinischen Fachkräfte eine angemessene pharmazeutische Behandlung verschreiben können. Nun ist beabsichtigt, im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Psych-STRATA umfangreiche klinische, genetische und biologische Daten von Psychiatriepatientinnen und -patienten zu analysieren, um Kriterien für eine Früherkennung von Therapieresistenzen festzulegen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse werden Behandlungsstrategien für Betroffene mit einem Risiko auf Therapieresistenz vorgeschlagen. Zudem wird das Projekt Maschinenlernmodelle entwickeln, die das Therapieresistenzrisiko und das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagen können, um die Ärztinnen und Ärzte bei der Bereitstellung individuellerer Behandlungen zu unterstützen.

ParKInsonPredict is a joint research project of Technische Universität Dresden and Fraunhofer SCAI aiming to predict disease progression patterns in Parkinson's disease.

REMEDi4ALL aims to make a significant leap forward in drug repurposing. This promising approach to drug development, consisting of identifying, testing, and validating new therapeutic indications for existing medications, is a developing field but faces numerous barriers and systemic inefficiencies. Still, its potential to significantly bring down times and costs of drug development - it focuses on already approved, discontinued, shelved or investigational therapeutics - makes this novel strategy attractive for rare and neglected conditions, cancer, emerging public health threats such as COVID-19 or new drug combinations. It also translates into more sustainable health systems.