IQ entwickelt innovative Data-Mining-Muster und -Modelle
Europäische Forscher arbeiten eifrig an der Entwicklung und Verbesserung von Technologie. Ein typisches Beispiel ist das EU-finanzierte Projekt IQ ("Inductive queries for mining patterns and models"), das erfolgreich neue Verfahren zur Analyse komplexer Daten aus Datenbanken erzeugen konnte, die dann in der Praxis verwendet werden können. IQ wird mit 1,5 Mio. EUR unter dem Themenbereich Technologien für die Informationsgesellschaft (IST) des Sechsten Rahmenprogramms (RP6) finanziell unterstützt. Vor dem Start des Projekts erkannte die Gruppe, dass ein Data-Mining-Rahmen fehlte. Die Forscher unter Leitung von Professor Saso Dzeroski vom Josef-Stefan-Institut in Slowenien hatten beschlossen, dass zu dessen Gewährleistung induktive Datenbanken (IDB) erstellt werden mussten. IDB enthalten sowohl Daten als auch Muster, die entweder lokal wie ein Eintrags-Satz (also eine Komponente einer Verknüpfungsregel und aus Einträgen bestehend) oder global wie Entscheidungsbäume (also Baumgraphen) sein können. Der Roboter Eve nutzt moderne künstliche Intelligenz zusammen mit innovativen Data-Mining- und Informationsabfrage-Techniken zur Analyse der Resultate pharmakologischer Experimente, die er selbst durchführt. Dieser "Wissenschaftler" wird in der Lage sein, auf Informationen gestützte Prognosen über die Wirksamkeit der chemischen Verbindungen zur Bekämpfung von Krankheiten abzugeben. Die vom IQ-Konsortium entwickelten neuen Data-Mining-Techniken werden helfen, Eves Erfolg bei der Medikamentenforschung zu steigern, insbesondere weil sie Informationsabfrageprozesse erlauben. Durch Verknüpfung der chemischen Struktur der Verbindung mit ihrer pharmakologischen Aktivität kann der Eve-Roboter bestimmen, welche chemischen Verbindungen als nächste getestet werden sollten. Das Endresultat ist ein Grad der Vorhersagbarkeit bei Medikament-Screening-Verfahren. "Im Verlaufe der Zeit wird Eve lernen, die chemischen Verbindungen herauszusuchen, die wahrscheinlich die höchste Wirksamkeit gegenüber einem bestimmten Ziel haben, indem Daten vergangener Experimente analysiert und chemische Strukturen mit ihren pharmakologischen Eigenschaften verglichen werden," zitiert ICT Results Professor Dzeroski. Der Forscher unterstützte die Entwicklung von Eves Data-Mining-Fähigkeiten. "Das sollte Wissenschaftlern und Pharmaunternehmen beim Ermitteln wirksamerer Verbindungen zur Behandlung verschiedener Krankheiten helfen, sodass sie aussichtsreiche Medikamentenkandidaten in einem Bruchteil der Zeit und zu einem Bruchteil der Kosten der derzeitigen Verfahren finden können," erklärte er. Einer von Eves Vorteilen liegt darin, dass der Roboter den Bedarf für Zufallstests chemischer Verbindungen verringern könnte. "Eve ist das erste Computersystem mit der Fähigkeit zum Schaffen seiner eigenen Experimente, deren physischer Durchführung, zur Auswertung der Ergebnisse und der sich daran anschließenden Wiederholung des Zyklus," kommentierte der slowenische Forscher. Auf Grundlage des existierenden Systems müssen Pharmakologieforscher eine Blindstudie mit zehn- oder hunderttausenden chemischen Verbindungen durchführen. Wenn sie abgeschlossen ist, wenden sie sie in einem Test für eine Krankheit an. Die Ergebnisse davon bilden die quantitativen Struktur-Aktivitäts-Beziehungen (Quantitative Structure-Activity Relationships, QSAR), die die Struktur einer chemischen Verbindung mit ihrer pharmakologischen Aktivität in Beziehung setzen. Das größte Problem mit diesem System ist nicht nur, dass es Zeit verschwendet, sondern dass es in den meisten Fällen jedes Mal wiederholt werden muss, wenn Forscher nach einem neuen Medikament suchen. "Wir haben einige Vortests durchgeführt, und die von Eve ausgesuchten Verbindungen sind vielversprechender als die zufällig ausgewählten," berichtete Professor Dzeroski. Die IQ-Partner sind die Katholische Universität Leuven (Belgien), Universität Antwerpen (Belgien), Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (Deutschland), das Institut National des Sciences Appliqués (INSA) in Lyon (Frankreich), die Universität Helsinki-Helsinki-Institut für Informationstechnologie (Finnland) und die Universität von Wales Aberystwyth (Vereinigtes Königreich).
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Belgien, Deutschland, Finnland, Frankreich, Vereinigtes Königreich