KI beschleunigt datenbasierte Arzneimittelforschung

Biomedizinische Wissensdatenbank KI beschleunigt datenbasierte Arzneimittelforschung

18.04.2024 Quelle: Pressemitteilung Qiagen 1 min Lesedauer

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Eine KI-gestützte Datenbank von Qiagen soll Bioinformatiker dabei unterstützen, neue Arzneimittel zu finden und Stoffzusammenhänge aufzuschlüsseln.

Die KI-gestützte Datenbank von Qiagen enthält mehr als 640 Millionen biomedizinische Beziehungen, die bei der datenbasierten Arzneimittelforschung helfen sollen.(Bild: Qiagen) — Die KI-gestützte Datenbank von Qiagen enthält mehr als 640 Millionen biomedizinische Beziehungen, die bei der datenbasierten Arzneimittelforschung helfen sollen.
(Bild: Qiagen)

Mithilfe von generativer künstlicher Intelligenz (KI) hat Qiagen die Wissensdatenbank Biomedical KB-AI entwickelt. Sie soll die Arzneimittelforschung in der Pharma- und Biotech-Branche beschleunigen und richtet sich an Datenspezialisten und Bioinformatiker, die für die datenbasierte Arzneimittelforschung umfangreiche Wissensgraphen benötigen. Grundlage sind große Datenmengen aus biomedizinischer Literatur und anderen wissenschaftlichen Quellen. Die Datenbank identifiziert und extrahiert Kausalzusammenhänge zwischen Genen, Krankheiten, Medikamenten und anderen biologischen Einheiten mithilfe von KI. Sie generiert über 600 Millionen mehr biomedizinische Beziehungen, als in ihrem Pendant „Qiagen Biomedical KB-HD“ enthalten sind. Diese umfangreiche Datenbank hilft Datenspezialisten, Krankheitsmechanismen nachzuvollziehen, neue Arzneimittel-Ziele oder Biomarker zu identifizieren und Strategien für neue Verwendungen vorhandener Medikamente zu entwickeln.

Während die klassische Datenbank Biomedical KB-HD manuell kuratiert wird und für hohe Qualität und Präzision bekannt ist, enthält die KI-gestützte Version Biomedical KB-AI mehr als 25-mal so viele Beziehungen, aus denen Datenspezialisten neue Erkenntnisse gewinnen können. So kommen mehr als 6,4 Millionen Kausalzusammenhänge mit Genen, 1,99 Millionen Kausalzusammenhänge mit Krankheiten und 1,16 Millionen Kausalzusammenhänge mit Medikamenten zusammen. Die Resultate sind ontologisch strukturiert, um Datenspezialisten und Bioinformatikern schnelle Abfragen und erweiterte Analysen zu ermöglichen. Eine vierteljährliche Aktualisierung stellt sicher, dass auch neuste Daten und Entdeckungen in der Datenbank berücksichtigt sind.

Beide Wissensdatenbanken können genutzt werden, um qualitativ hochwertige und quantitativ umfangreiche biomedizinische Beziehungsdaten zu gewinnen.

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