{"id":548,"date":"2020-10-16T10:02:17","date_gmt":"2020-10-16T10:02:17","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/innovative-nutzung-maschinellen-lernens-fuer-entdeckungen-in-der-chemie\/"},"modified":"2020-10-16T10:02:17","modified_gmt":"2020-10-16T10:02:17","slug":"innovative-nutzung-maschinellen-lernens-fuer-entdeckungen-in-der-chemie","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/innovative-nutzung-maschinellen-lernens-fuer-entdeckungen-in-der-chemie\/","title":{"rendered":"Innovative Nutzung maschinellen Lernens f\u00fcr Entdeckungen in der Chemie"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Prof. Alexandre Tkatchenko und sein Forschungsteam an der Universit\u00e4t Luxemburg haben Zusch\u00fcsse in H\u00f6he von insgesamt 500.000\u00a0Euro f\u00fcr die Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens f\u00fcr Entdeckungen in der Chemie erhalten.<\/p><p><\/p><p>Die Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente, antiviraler Mittel, Antibiotika und allgemein von Chemikalien mit spezifischen Eigenschaften ist ein langer und m\u00fchsamer Prozess. Dies kann sich durch interdisziplin\u00e4re Forschung in den Bereichen Biochemie, Physik und Informatik \u00e4ndern. Die Entwicklung neuer Methoden maschinellen Lernerns (ML), kombiniert mit Grundprinzipien der Quanten- und statistischen Mechanik, und geschult mittels immer h\u00e4ufiger verf\u00fcgbaren gro\u00dfen molekularen Datens\u00e4tzen, weist das Potenzial auf, den Prozess von Entdeckungen im chemischen Bereich zu revolutionieren.<\/p><p><i>\u201eEntdeckungen in der Chemie und maschinelles Lernen entwickeln sich zwangsl\u00e4ufig gemeinsam weiter, aber um eine echte Synergie zwischen ihnen zu erreichen, m\u00fcssen viele noch ausstehende Fragestellungen gel\u00f6st werden\u201c, <\/i>sagt <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/recherche\/fstm\/dphyms\/people\/alexandre_tkatchenko\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Alexandre Tkatchenko<\/a>, Professor f\u00fcr Theoretische Chemische Physik an der Universit\u00e4t Luxemburg.<\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"maschinelles-lernen-kann-bei-der-identifizierung-von-arzneimittelkandidaten-helfen\"\n    >\nMaschinelles Lernen kann bei der Identifizierung von Arzneimittelkandidaten helfen<\/h3>\n<p>Im Fr\u00fchjahr 2020 begann die Universit\u00e4t eine Zusammenarbeit mit dem belgischen Unternehmen Janssen Pharmaceuticals, um neuartige ML-Methoden zur Identifizierung von chemischen Verbindungen mit starkem therapeutischem Potenzial (auch Arzneimittelkandidaten genannt) zu entwickeln. Bislang wurden ML-Ans\u00e4tze f\u00fcr kleine Molek\u00fcle entwickelt. Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, die Struktur und \u00dcbertragbarkeit von auf der Quantenmechanik basierenden maschinellen Lernans\u00e4tzen auf gro\u00dfe Molek\u00fcle von pharmazeutischer Bedeutung auszuweiten.<\/p><p><i>\u201eDie Herstellung neuartiger Chemikalien mit Wirkung auf relevante biologische Ziele stellt das Kerngesch\u00e4ft von Pharmaunternehmen dar.<\/i>erkl\u00e4rt <i> Ans\u00e4tze maschinellen Lernens haben das Potenzial, den Prozess zu beschleunigen und die Fehlerraten bei der Arzneimittelentdeckung zu verringern. Dass ein f\u00fchrendes Pharmaunternehmen an uns herangetreten ist, um gemeinsam an der Identifizierung von Arzneimittelkandidaten zu arbeiten, ist ein erfreuliches Zeichen f\u00fcr die industrielle Anerkennung unserer Expertise\u201c, <\/i>, ein Postdoktorand in der Gruppe um Prof. Tkatchenko, der im Gemeinschaftsprojekt mit Janssen Pharmaceuticals mitarbeitet.<a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/recherche\/fstm\/dphyms\/people\/leonardo_medrano_sandonas\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Dr. Leonardo Medrano-Sandonas<\/a><\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"partner-in-einem-von-der-europaeischen-kommission-finanzierten-innovativen-forscher-ausbildungsnetz\"\n    >\nPartner in einem von der Europ\u00e4ischen Kommission finanzierten innovativen Forscher-Ausbildungsnetz<\/h3>\n<p>Zusammen mit drei gro\u00dfen europ\u00e4ischen Pharmaunternehmen (Bayer, AstraZeneca, Janssen), dem Chemieunternehmen Enamine und zehn wissenschaftlichen Partnern mit Fachkenntnissen im Bereich des Computer-gest\u00fctzten Wirkstoffdesigns hat Prof. Tkatchenko im Rahmen des <a href=\"https:\/\/ec.europa.eu\/research\/mariecurieactions\/actions\/get-funding\/innovative-training-networks_en\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Marie Sk\u0142odowska-Curie Actions \u2013 Innovative Training Network<\/a> Zusch\u00fcsse f\u00fcr das Projekt <a href=\"http:\/\/ai-dd.eu\/\" target=\"_blank\" title=\"Home\" rel=\"noopener\">Advanced machine learning for Innovative Drug Discovery (AIDD)<\/a> f\u00fcr den Zeitraum 2021\u20132023 erhalten. Dieses Projekt zielt darauf ab, innovative ML-Methoden zu entwickeln, um zu einem integrierten \u201eOne Chemistry\u201c-Modell beizutragen, das Ergebnisse von der Molek\u00fclgenerierung bis zur Synthese vorhersagen und verstehen kann, und wie Chemie und Biologie zur Entwicklung neuer Medikamente ineinander verflochten werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Hier schlie\u00dfen sich wissenschaftliche Expertise und medizinische und synthetische Chemiekompetenz der Industriepartner zusammen, um von gro\u00dfen wertvollen Datens\u00e4tzen zu profitieren. Zum ersten Mal werden alle methodischen Entwicklungen als Open Source verf\u00fcgbar sein. Das Ausbildungsnetz wird eine Generation von Wissenschaftlern, die sowohl \u00fcber Kompetenzen im maschinellen Lernen als auch in der Chemie verf\u00fcgen, darauf vorbereiten, die medizinische Chemie voranzubringen.<\/p><p>\u201e<i>Die Erstellung pr\u00e4ziser Vorhersagen mit Hilfe des maschinellen Lernens h\u00e4ngt entscheidend vom Zugang zu gro\u00dfen, hochwertigen Datensammlungen und von der Fachkompetenz in der Analyse dieser Daten ab\u201c, <\/i>erkl\u00e4rt Prof. Tkatchenko<i>. \u201eDie B\u00fcndelung unserer<\/i> <i>Kr\u00e4fte ist ein erster Schritt auf dem Weg zu einer Revolution im Bereich der Entdeckungen in der Chemie, die durch maschinelles Lernen vorangetrieben wird.\u201c<\/i><\/p><p>Der Bereich des maschinellen Lernens f\u00fcr chemische Entdeckungen ist noch jung. F\u00fcr die nahe Zukunft werden zahlreiche wesentliche Fortschritte erwartet. Prof. Tkatchenko hat k\u00fcrzlich einen Artikel in dem renommierten Journal <i>Nature Communications<\/i> ver\u00f6ffentlicht, in dem er die j\u00fcngsten Durchbr\u00fcche in diesem immer wichtiger werdenden Bereich diskutiert und die Herausforderungen f\u00fcr die kommenden Jahre hervorhebt. Der Artikel ist <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-020-17844-8\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">online<\/a> verf\u00fcgbar.<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Prof. Alexandre Tkatchenko und sein Forschungsteam an der Universit\u00e4t Luxemburg haben Zusch\u00fcsse in H\u00f6he von insgesamt 500.000\u00a0Euro f\u00fcr die Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens f\u00fcr Entdeckungen in der Chemie erhalten.<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":549,"template":"","format":"standard","meta":{"featured_image_focal_point":[],"show_featured_caption":false,"ulux_newsletter_groups":"","uluxPostTitle":"","uluxPrePostTitle":"","_trash_the_other_posts":false,"_price":"","_stock":"","_tribe_ticket_header":"","_tribe_default_ticket_provider":"","_tribe_ticket_capacity":"0","_ticket_start_date":"","_ticket_end_date":"","_tribe_ticket_show_description":"","_tribe_ticket_show_not_going":false,"_tribe_ticket_use_global_stock":"","_tribe_ticket_global_stock_level":"","_global_stock_mode":"","_global_stock_cap":"","_tribe_rsvp_for_event":"","_tribe_ticket_going_count":"","_tribe_ticket_not_going_count":"","_tribe_tickets_list":"[]","_tribe_ticket_has_attendee_info_fields":false},"news-category":[4,3],"news-topic":[21],"organisation":[76,25,226],"authorship":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.3 (Yoast SEO v22.3) - 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