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:

• https://github.com/rdkit/ocean
• https://github.com/pzc/herg_chembl_jcim
• https://github.com/czodrowskilab/gafp

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