Sprungmarken

Servicenavigation

Hauptnavigation

Sie sind hier:

Hauptinhalt

Machine Learning-Artikel von Prof. Paul Czodrowski in Nature Reviews in Drug Discovery erschienen

In der jüngsten Ausgabe der Fachzeitschrift Nature Reviews in Drug Discovery hat Prof. Paul Czodrowski (Computergestützte chemische Biologie) zusammen mit einem renommierten Ko-Autoren-Kreis einen Artikel zum Einsatz des Maschinellen Lernens in der Wirkstoffforschung geschrieben. Seine eigene Forschung in diesem Gebiet wird durch diesen Artikel gewürdigt.

nf195

Durch das jüngst gegründete Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen (Nachrichtenportal - dortmund.de) wurde die TU Dortmund als einer von vier deutschen Knotenpunkten im Bereich der Künstlichen Intelligenz ausgezeichnet. In seinem Übersichtsartikel beschreibt Prof. Paul Czodrowski zusammen mit seinen Ko-Autoren Anwendungsbeispiele der Algorithmen und Methodiken des Maschinellen Lernens aus dem Bereich der Wirkstoffforschung. Beispielsweise kann das Maschinelle Lernen bei der Identifizierung neuer molekularer Wirkorte und deren Einfluss auf Krankheitsbilder helfen. Gleichzeitig können mittlerweile auch Biomarker mithilfe des Maschinellen Lernens identifiziert werden, damit die Wirksamkeit und somit möglichst frühzeitig ein „proof of concept“ belegt werden kann. In klinischen Studien wiederum unterstützt das Maschinelle Lernen bei pathologischen Untersuchungen und ihrer Auswertung mittels der Bilderkennung.

 

In seiner eigenen Forschung setzt Prof. Paul Czodrowski das Maschinelle Lernen bei der Repräsentation chemischer Strukturen und dessen Verwendung für die Vorhersage von Aktitivitäsprofilen ein. Ebenso hilft ihm das Maschine Lernen bei der Entwicklung von pKa-Vorhersagemodellen und deren Interpretation. Da Prof. Paul Czodrowski für diese Arbeiten ausschließlich OpenSourceSoftware verwendet, besteht bereits ein großer Nutzerkreis seiner Beiträge aus dem Maschinellen Lernen.

 

Prof. Paul Czodrowski‘s OpenSourceCode ist über folgende Quellen verfügbar: