Medienmitteilung der Universität Basel vom 09.03.2020

Die Universität Basel arbeitet mit an der weltweiten Suche nach einem Wirkstoff gegen das momentan grassierende Coronavirus: Forschende der Gruppe «Computational Pharmacy» haben bisher fast 700 Millionen verschiedene Substanzen an einem spezifischen Angriffspunkt des Virus virtuell getestet – mit dem Ziel, dessen Vermehrung zu blockieren. Wegen der momentanen Notlage werden erste Ergebnisse der Tests anderen Forschungsgruppen sofort zur Verfügung gestellt.

Die Forschungsgruppe um Prof. Dr. Markus Lill am Departement Pharmazeutische Wissenschaften hat in den letzten Wochen ihre computergestützten Methoden eingesetzt, um nach möglichen Wirkstoffen gegen das momentane Coronavirus zu suchen, ebenso gegen zukünftige ähnliche Epidemien. Dabei haben die Wissenschaftler mehr als 680 Millionen Substanzen an einem wichtigen Protein des Virus, der zentralen Protease, rein virtuell getestet.

Durch dieses «Virtuell Screening» wurden bereits einige interessante Substanzen Identifiziert, die das Potenzial haben, das kritische Enzym des Virus zu blockieren – und damit dessen weitere Vermehrung. «Auch wenn die vollständige Entwicklung eines Wirkstoffs gegen das momentane Coronavirus die Dauer der momentanen Epidemie wahrscheinlich übersteigen dürfte, ist es wichtig, Wirkstoffe für zukünftige Coronaviren zu entwickeln. So können ähnliche Gesundheitsnotstände wie der momentane im Keim erstickt werden», sagt Forschungsgruppenleiter Lill.

Testergebnisse öffentlich

Im Anbetracht der aktuellen Notlage hat sich die Gruppe zu einem eher untypischen Vorgehen entschlossen, indem sie nämlich die Testergebnisse sofort als Open Source der Öffentlichkeit in Form eines Preprints zur Verfügung stellt. Die Publikation wurde in den ersten 48 Stunden schon mehr als 3000 Mal konsultiert.

Die Basler Forschenden hoffen nun, dass weltweit eine grössere Anzahl an Forschungsgruppen ihre Vorschläge aufnimmt, sie am Virus testet und weiterführende Studien einleitet. Normalerweise würden für das Wirkstoffdesign die interessanten Moleküle zusammen mit andern Gruppen experimentell getestet, bevor die Ergebnisse patentiert und publiziert werden. Der Hauptfokus von anderen laufenden Studien zum Coronavirus liegt momentan auf der Verwertbarkeit von existierenden antiviralen Medikamenten oder der Neuausrichtung von anderen Medikamenten.

Originalpublikation:
André Fischer, Manuel Sellner, Santhosh Neranjan, Markus A. Lill, and Martin Smiesko
Inhibitors for Novel Coronavirus Protease Identified by Virtual Screening of 687 Million Compounds
ChemRxiv (2020)

Externer Link: www.unibas.ch

Presseaussendung der TU Wien vom 11.03.2020

COVID-19 breitet sich weiter aus, die Lage in Italien ist kritisch. Die TU Wien und ihre Forschungspartner berechnen mit Computermodellen, welche Strategien nun nötig sind.

Große Teile Italiens stehen unter Quarantäne. Über hundert COVID19-Todesopfer wurden am Sonntag (8.3.) in Italien gezählt. Dass die Lage so dramatisch ist, liegt nicht nur an der hohen Zahl der Infizierten, sondern wohl auch daran, dass das Gesundheitssystem überfordert ist: Wenn Plätze auf der Intensivstation fehlen oder zu wenige Beatmungsgeräte zur Verfügung stehen, dann sterben auch Menschen, die eigentlich geheilt werden könnten.

An der TU Wien wird seit über zehn Jahren an Computermodellen geforscht, mit denen man nun das Gesundheitssystem bei der Planung von Maßnahmen unterstützt. Im Rahmen der als FFG COMET-Projekt gestarteten Forschungsplattform „DEXHELPP“ arbeiteten die TU Wien, das Modellierungs- und Simulations-Unternehmen dwh (ein Spin-off der TU Wien) und mehrere weitere Partnerorganisationen aus dem IT- und Gesundheitsbereich zusammen, um Simulationen über die Ausbreitung von Erkrankungen zu entwickeln. Daher steht nun auch ein verlässliches, gut validiertes, Österreich-spezifisches Computermodell zur Verfügung, mit dem man unterschiedliche Strategien auf ihre Wirksamkeit testen kann.

Grund zur Panik besteht nicht, betont das Forschungsteam. Österreichs Gesundheitssystem ist resilienter als das Gesundheitssystem in Italien. Trotzdem ist Vorsicht geboten: Die Computermodelle zeigen klar, dass die empfohlenen Schutzmaßnahmen die Anzahl der COVID19-Todesfälle deutlich reduzieren können.

Ziel: Flacher Anstieg, niedrige Spitze

„Wie viele Menschen an COVID19 erkranken werden, ist nicht vorauszusagen“, sagt Dr. Niki Popper (Institut für Information Systems Engineering, TU Wien). „Wichtig ist aber, den Verlauf der Epidemie zu verlangsamen, damit nicht zu viele Menschen gleichzeitig intensive Betreuung brauchen. Das Ziel ist ein möglichst flacher Verlauf mit einem möglichst niedrigen Spitzenwert, bevor die Zahlen dann wieder zurückgehen. Bei einer milderen Epidemie, die länger dauert, sterben meist deutlich weniger Menschen als bei einem heftigen Ausbruch, der rascher wieder vorbei ist.“

Genau deshalb ist es wichtig, auf Hygiene zu achten und auf unnötige Kontakte zu verzichten, besonders wenn man zur Risikogruppe gehört. „Schon mit sehr einfachen Rechenmodellen können wir zeigen: Wenn man die Anzahl der Kontakte nur um 25 % reduziert, sinkt die Höhe des Peaks auf 58 % ab, würde man sie um 50 % reduzieren sinkt der Peak auf unter 30 %“, berichtet Martin Bicher, der das Modell mit aufgebaut hat.

Allerdings ist Kontakt nicht gleich Kontakt: Das Computermodell kann auch für unterschiedliche Menschen unterschiedliche Kontaktnetzwerke berechnen. Wenn man etwa Hochrisikopatient_innen und Einsatzkräfte besonders gut schützt, nützt das besonders viel. Die aktuellen Simulationsergebnisse zeigen, dass sich der Peak der Krankheit dadurch sogar noch stärker reduzieren lässt.

Gerade Menschen, die Kontakt zu Hochrisikopersonen haben, etwa pflegende Angehörige, sollten so weit wie möglich aus dem System genommen werden und auf risikoreiche Kontakte verzichten. Inwieweit Veranstaltungen abgesagt werden, ist momentan noch schwer zu sagen. „Daran rechnen wir derzeit, Ergebnisse erwarten wir im Lauf der Woche. Risikopersonen sollten Großveranstaltungen eher meiden“, sagt Niki Popper.

Solidarität rettet Leben

„Was wir jetzt in erster Linie brauchen ist Solidarität, sowohl regional als auch zwischen verschiedenen Ländern“, betont Niki Popper. „Egoismus bringt niemandem etwas. Wir hören von Krankenhäusern, in denen Mundschutzmasken gestohlen werden. Genau das ist das Verhalten, das Menschenleben gefährdet.“

Die Computermodelle, mit denen nun verschiedene COVID19-Ausbreitungsszenarien berechnet werden, sind agentenbasiert – in der Simulation werden also einzelne virtuelle Personen abgebildet, die sich nach bestimmten Mustern verhalten und Kontakte haben. Dazu werden Daten der Statistik Austria verwendet. Regionale Bevölkerungsdaten aus ganz Österreich fließen in die Simulation ein. Topographische Faktoren (wie etwa die Seehöhe) spielen eine Rolle, die von Region zu Region unterschiedliche Mobilität wird im Modell ebenso berücksichtigt. Wichtig ist auch, die Gesundheitsinfrastruktur korrekt abzubilden: Wo gibt es welche Krankenhauskapazitäten? Wie viele Quarantäne-Betten können wo zur Verfügung gestellt werden?

Zusätzlich wird das Modell laufend mit neuen Erkenntnissen über COVID-19 gefüttert: Von Tag zu Tag lassen sich Parameter wie Ansteckungswahrscheinlichkeit oder Inkubationszeit besser einschätzen. „Wenn das medizinische Wissen zuverlässiger wird, werden damit auch unsere Prognosen aussagekräftiger“, sagt Niki Popper. „Es ist wie Fahren auf Sicht auf einer nebeligen Straße: Mit unseren Modellen können wir ein Stück in die Zukunft sehen und verstehen welche Maßnahmen welche Auswirkungen haben würden – aber natürlich nicht beliebig weit.“

Das soll bei schwierigen politischen Entscheidungen helfen, zum Beispiel wenn entschieden werden muss, welche Veranstaltungen abgesagt werden sollen oder welche Schulen geschlossen werden sollen. „Man muss immer eine vernünftige Balance finden zwischen dem Nutzen, den man generiert, und den Nachteilen, die das mit sich bringt“, sagt Popper. „Und genau dabei helfen unsere Simulationsmodelle.“ (Florian Aigner)

Externer Link: www.tuwien.ac.at

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 02.03.2020

Wenn Arztpraxen Patientendaten austauschen wollen oder Firmen mit vielen Zulieferbetrieben zusammenarbeiten, stehen sie vor der gleichen Herausforderung: Wie können Datensätze aus unterschiedlichen Datenbanken schnell und sicher gemeinsam verarbeitet werden? Informatiker der Universität des Saarlandes haben dafür jetzt eine Software entwickelt, mit der Managementsysteme für Datenbanken vernetzt und von mehreren Unternehmen parallel und dennoch fälschungssicher bearbeitet werden können.

Um diese Software namens „ChainifyDB“ zur Marktreife zu bringen, unterstützt das Bundesministerium für Bildung und Forschung das in Gründung befindliche Startup der Saarbrücker Forscher mit 840.000 Euro.

„Unsere Software gleicht einer Schlüsselloch-OP. Durch einen kaum bemerkbaren Eingriff erweitern wir bereits vorhandene Datenbank-Infrastrukturen um Sicherheitsfunktionen auf Blockchain-Basis. Unsere Software integriert sich nahtlos in die verbreitetsten Managementsysteme für Datenbanken, wodurch wir die Einstiegshürde für sichere digitale Transaktionen drastisch senken“, erklärt Jens Dittrich, Informatik-Professor an der Universität des Saarlandes. Das System bietet vielfältige Mechanismen für einen vertrauensvollen Datenaustausch zwischen mehreren Parteien. Wie es genau funktioniert, zeigt folgendes Beispiel:

Angenommen, einige Ärzte behandeln denselben Patienten und wollen dessen Patientenakte gemeinsam pflegen. Dafür müssten die Ärzte die Software der Saarbrücker Forscher auf ihren bereits vorhandenen Datenbank-Management-Systemen installieren. Nun könnten sie gemeinsam ein Daten-Netzwerk erstellen. In diesem Netzwerk setzen die Ärzte eine zusammenhängende Tabelle auf, in der sie die Patientenakte des gemeinsamen Patienten einpflegen. „Ändert ein Arzt etwas an seiner Tabelle, wirkt sich dies auf alle anderen Tabellen im Netzwerk aus. Nachträgliche Änderungen an älteren Tabellenzuständen sind nur dann möglich, wenn alle Ärzte im Netzwerk zustimmen“, erläutert Jens Dittrich. Eine weitere Besonderheit: Wird an der Tabelle etwas ergänzt, steht nicht die Änderung im Vordergrund, sondern ihr Ergebnis. Ist das Ergebnis auf allen Tabellen im Netzwerk identisch, kann der Vorgang übernommen werden. Falls nicht, beginnt der Abstimmungsprozess erneut. „Dadurch ist das System fälschungssicher und alle Netzwerkteilnehmer bleiben garantiert immer auf demselben Stand. Zudem sind nur die freigegebenen Daten auf den verknüpften Tabellen für andere Netzwerkteilnehmer sichtbar, alle anderen Inhalte der heimischen Datenbank bleiben privat“, betont Dr. Felix Martin Schuhknecht, Principal Investigator des Projektes. Er forscht zusammen mit Ankur Sharma in der Big Data Analytics Group der Saar-Uni an der Software.

Besonders für sicherheitskritische Situationen wie Hacker-Angriffe oder wenn Geschäftspartner einander nicht vollkommen vertrauen können, bietet die neuartige Software Vorteile. Bösartige Teilnehmer können aus einem Netzwerk ausgeschlossen werden, ohne dessen Funktion zu beeinträchtigen. Soll ein ehemaliger Teilnehmer wieder aufgenommen werden, müssen sich die übrigen Netzwerk-Teilnehmer dazu nur auf einen „korrekten“ Tabellenzustand einigen. Der zuvor suspendierte Partner kann dann auf diesen Stand gesetzt werden. „Diese Funktion bietet nach unserer Kenntnis bisher keine vergleichbare Software an“, ergänzt Dittrich.

„ChainifyDB“ ist ein Projekt der Universität des Saarlandes, angesiedelt am Saarland Informatics Campus. Finanziert wird es aus Mitteln der „StartUpSecure“-Initiative innerhalb des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, die Ideen von Startups der IT-Sicherheit schnell in die Anwendung bringen will. Unterstützt wurden die Saarbrücker Forscher durch den Gründungsinkubator des Cispa – Helmholtz-Zentrums für Informationssicherheit. Das Projekt schafft acht wissenschaftliche Arbeitsplätze.

Externer Link: www.uni-saarland.de

Pressemitteilung der OTH Regensburg vom 07.01.2020

An der OTH Regensburg schrauben Studierende an einem intelligenten Roboter, der ohne Glyphosat und für den Preis eines neuen Handys, Bio-Felder von Unkraut befreien soll.

Die Sonne brennt auf die schattenlose Weite, ein scharfer Wind schneidet über die Hügel. Unermüdlich surrt und knattert ein kleiner Roboter zwischen jungen Feldpflanzen umher und scannt mit zwei kleinen Kameraaugen die Umgebung. Immer, wenn die Künstliche Intelligenz (KI) in seiner Platine Unkraut erkennt, fährt ein Stecharm in den Boden und rupft wucherndes Unkraut aus der Erde. Keine tausend Kilogramm wiegt er und keinen Tropfen Glyphosat muss er dabei verteilen. Es ist eine Vision von smarter Landwirtschaft, die weit entfernt wirkt. Doch an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) gibt es einen Idealisten, der seit einem Jahr an genau dieser Vision bastelt. Prof. Dr. Hermann Ketterl, Fakultät Maschinenbau, entwickelt mit seinen Studierenden einen kleinen Agrarroboter mit künstlicher Intelligenz, der nicht nur Biobauern eine Freude sein soll, sondern auch flexibel und vor allem erschwinglich.

Noch ganz am Anfang

„Seit das mit Glyphosat ein Thema ist, sind viele motiviert, in diese Richtung zu gehen,“ erzählt Prof. Dr. Ketterl, während er zwischen dutzenden „wilden“ Erfindungen im Labor für Mess- und Steuerungstechnik steht. Erst vor einem Jahr startete das erste Agrartechnik-Projekt seines Labors überhaupt. Heute sind schon rund zehn Studierende dabei und einige Masterarbeiten in vollem Gange. Prof. Dr. Ketterl hatte schon Jahre zuvor das Thema angestoßen, hat er doch selbst ein paar Hektar Bioland mit zwei Kühen in Niederbayern. Mit dem Studenten Michael Engel startete es schließlich durch. Engel forscht an einem Konzept zur Reihenerkennung in Getreidefeldern. Im Sommersemester 2019 startete schließlich das Projekt „Agrarroboter“. Für den Anfang der großen Vision soll es erst einmal darum gehen, Futterrüben von Melden zu unterscheiden, einem hartnäckigen Fuchsschwanzgewächs, das vielen Bauern auf die Nerven geht.

Günstige Alternative

Ziel wäre eine kleine Maschine, die sich vor allem auch kleine Biobetriebe leisten können. Die Bauteile sind deshalb günstig, zwei Motoren für je 50 Euro und ein „Raspberry Pi“-Rechner für nochmal 50 Euro. Bislang liegt der Prototyp bei 300 Euro, am Ende sollte er inklusive GPS-Modul, Ladestation und einer schicken Hülle bei unter 1.000 Euro liegen. Auch im Stromverbrauch soll er sehr sparsam sein.

Damit ist die Maschine ein Gegenentwurf zu dem, was bislang auf dem Markt ist. Denn natürlich sind die Regensburger weit davon entfernt, die Ersten zu sein, mit der Idee eines intelligenten Unkraut-Vernichters. Viele technische Universitäten arbeiten bereits an dem Thema. Und auf den Feldern fahren bereits erste Hackgeräte herum. Diese sind jedoch für Großbauern angelegt, müssen noch von einem großen Diesel-Traktor gezogen werden und kosten einen sechsstelligen Betrag. An der OTH Regensburg forschen die Studierenden auf eigene Faust, ohne Zusammenarbeit mit Privatfirmen. „Industrielle Interessen sind da oft andere,“ weiß Prof. Dr. Ketterl, „die haben wenig Interesse an Low-Cost-Alternativen.“

Realistische Ziele

Außerdem, und das will der Professor noch ausdrücklich betonen, ist der Agrarroboter in erster Linie ein Lehrforschungsprojekt. Es geht um die Ausbildung künftiger Ingenieure, die vielleicht in der Zukunft die Agrarwirtschaft verändern werden. Und nicht um den Bau eines marktreifen Produkts innerhalb weniger Monate. Und schon gar nicht um den Bau eines perfekten Roboters, der 100 Prozent des Unkrauts erkennt und sich nie mal irgendwo festfährt. Das ist für den Preis auch nicht möglich. Dennoch geht die Arbeit an der Optimierung des Roboters stetig weiter. Der erste ferngesteuerte Prototyp fährt mit seinen wackeligen Test-Reifen seit wenigen Wochen und auch der mechanische Hackarm ist bereits montiert.

Im kommenden Semester arbeiten Studierende wie der Masterand Clemens Hölscher an der GPS-Positionierung. Masterand Michael Dier will bis dahin die Abstandsermittlung mittels Triangulation mit den beiden Kameras optimiert haben. Und noch in diesem Frühherbst soll ein 50 Quadratmeter großes Testfeld zwischen den Testanlagen für Erneuerbare Energien entstehen. „Dann kann man das mal richtig testen,“ freut sich Prof. Dr. Ketterl bereits, „wenn‘s mal geregnet hat und er verschlammt, wenn Dreckbatzen auf der Linse sind, dann wird‘s erst spannend.“

Externer Link: www.oth-regensburg.de