#EUvsVirus: EU-Hackathon mit TIB-Beteiligung

Auf der Suche nach innovativen Lösungen für die Herausforderungen der Corona-Krise

Die TIB – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften beteiligte sich an dem EU-Hackathon #EUvsVirus. Der vom Europäischen Innovationsrat geleitete Hackathon fand vom 24. bis zum 26. April 2020 statt. Gesucht wurden innovative und schnell umsetzbare Lösungen für aktuelle Herausforderungen der Corona-Krise– von Gesundheitsthemen über Fragen des Arbeitens und Lernens, zum sozialen und politischen Zusammenhalt bis zu den wirtschaftlichen Problemen der Pandemie. Der europaweite Hackathon war mit knapp 21.000 Teilnehmenden und mehr als 2.000 eingereichten Projektideen ein voller Erfolg. Die TIB war an drei Projekten beteiligt.

Wissensgraphen, Big Data in der Medizin und wissenschaftliches Fachwissen für alle

Das Team „TIB ORKG“ um TIB-Direktor Prof. Dr. Sören Auer und das gemeinsame Joint Lab der TIB und des Forschungszentrums L3S der Leibniz Universität Hannover arbeitete daran, mit einem Wissensgraphen – dem Open Research Knowledge Graph (ORKK) – den semantischen Vergleich der relevanten Bioassays (Untersuchungen zum Nachweis bestimmter Substanzen) in der aktuellen COVID-19-Forschung zu ermöglichen. Damit soll die wissenschaftliche Literatursuche nach den zu COVID-19 vorliegenden Bioassays weiter verbessert und zu einer schnelleren Entwicklung und Anwendung geeigneter Bioassays in diesem Bereich beitragen werden. Mehr Infos in einem Beitrag im TIB-Blog und in der Projektbeschreibung COVID-19 Bioassays in the Open Research Knowledge Graph“.

Das Projekt „Knowledge4COVID-19“ demonstrierte die Leistungsfähigkeit der Integration unterschiedlicher Wissensquellen zur Aufdeckung von Mustern, die dabei helfen können, die Wirksamkeit der zur Behandlung von COVID-19 verwendeten Medikamente und das Auftreten unerwünschter Nebenwirkungen zu erklären. Das Team um Prof. (Univ. Simón Bolívar) Dr. Maria-Esther Vidal, Leiterin der Forschungsgruppe Scientific Data Management an der TIB, erstellte zusammen mit dem Software and Knowledge Engineering Laboratory  (SKEL) des National Centre for Scientific Research „Demokritos“ aus Griechenland einen Wissensgraphen aus circa 52.000 wissenschaftlichen Publikationen zu COVID-19 und damit zusammenhängender Medikamente. Darüber hinaus entwickelte das Team auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methoden, um Wechselwirkungen und mögliche Nebenwirkungen von Medikamenten vorherzusagen, die für die Behandlung von COVID-19 vorgeschlagen werden. Solche Einschätzungen sind von zentraler Bedeutung, um sichere Entscheidungen im Zusammenhang mit neuen klinischen Studien zu treffen. Mehr Infos: „How Do Knowledge Graphs Contribute to Understanding COVID-19 Related Treatments?” und „Knowledge4COVID-19”

Das wissenschaftliche Fachwissen ist eines der wenigen Instrumente, die wir in einem ansonsten fast leeren Werkzeugkasten haben, um COVID-19 zu bekämpfen. Derzeit mangelt es vielfach noch an Methoden in den Bereichen Technologie, Medizin, Gesundheitswesen oder Industrie. Vielen Angehörigen des Gesundheitswesens und anderer Bereiche ist momentan der Zugang zum weltweiten Forschungswissen zur Entwicklung von Lösungen verwehrt. Ziel des Projektes „ContentMine – scientific knowlegde for all“ um Peter Murray-Rust von ContentMine, an dem auch Simon Worthington aus dem Open Science Lab der TIB beteiligt war, war es, auf der Grundlage der vorhandenen Fachliteratur ein universelles Warnsystem aufzubauen, sodass beim Auftauchen bestimmter – zuvor ausgewählter – Schlüsselbegriffe Benachrichtigungen erfolgen. Dafür hat das Team die Full-Text-Veröffentlichungen aller publizierten Forschungsergebnisse gelesen und mit Hilfe von Wikidata nach Schlüsselfaktoren indexiert. Mehr Infos: ContentMine – scientific knowledge for all