18.12.2020

Ares Genetics erkennt dank AWS Cloud Antibiotikaresistenzen schneller

Amazon Web Services (AWS) unterstützt Startups bei den unterschiedlichsten Herausforderungen ihrer Geschäftsmodelle. Im Fall von Ares Genetics hilft die IT-Infrastruktur von AWS anhand von großen genetischen Datenmengen schnell das Therapieansprechverhalten von Krankheitserregern vorherzusagen.
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Ares Genetics: Stephan Beisken Head of Bioinformatics & Analytics
(c) Ares Genetics: Stephan Beisken Head of Bioinformatics & Analytics
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Antibiotika sind eine der wichtigsten Waffen bei der Bekämpfung bakterieller Infektionen. Der vermehrte Einsatz hat in den letzten Jahren allerdings vielfach zu Antibiotikaresistenzen geführt und erschwert es Medizinern zunehmend, Patienten wirksam zu behandeln. Hier setzt das 2017 gegründete digitale Diagnostik Startup Ares Genetics an, das die Testung auf Antibiotikaresistenzen und die Diagnostik im Gesundheitsbereich verbessern möchte: „Üblicherweise benötigen klassische Labortests einige Tage bis Wochen, um Antibiotikaresistenzen festzustellen. Man nimmt eine Probe vom Patienten, kultiviert sie, fügt ein Antibiotikum hinzu und analysiert, ob Bakterien wachsen oder nicht. Leider dauern diese Tests aber meist zu lange, um Patienten mit komplizierten Erkrankungen schnell und effektiv zu behandeln“, erklärt Stephan Beisken, Head of Bioinformatics & Analytics bei Ares Genetics.

Ares Genetics: DNA-basierte Tests ermöglichen die Vorhersage des Therapieansprechverhaltens

„Wir haben einen DNA-basierten Test entwickelt, bei dem wir die in der Probe vorhandene DNA sequenzieren und anschließend mit einer Datenbank abgleichen, die genetische Informationen mit Krankheitserregern und deren Antibiotikaresistenzen verknüpft. Mit Hilfe dieser Technologie können wir vorhersagen, welche Antibiotika für welche Erreger geeignet sind“, erklärt Stephan Beisken, der auch im neuesten TechTalk zu Gast ist.

Zu den Kunden und Partnern des Wiener Startups zählen neben Ärzten, Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen auch weltweit führende Diagnostik- und Pharma-Unternehmen. Dass sich durch Antibiotikaresistenzen der Produktlebenszyklus von Antibiotika verkürzt, ist für diese ein entscheidender Aspekt bei der Medikamentenentwicklung. Antibiotikaresistenzen führen weiters zu höheren Behandlungskosten, und die Aufenthalte in Krankenhäusern verlängern sich insgesamt – was sich negativ auf das gesamte Gesundheitssystem auswirkt.

Hohes Datenaufkommen in der AWS Cloud

Der Abgleich der DNA-basierten Tests von Ares Genetics mit der Datenbank nimmt enorme Rechenkapazitäten in Anspruch und generiert große Datenmengen – daher nutzt das Startup schon seit seiner Gründung AWS. „Mit der Sequenzierung der DNA-Proben und dem Abgleich mit unserer Datenbank fallen riesige Datenmengen an, denn schon bei 100 Proben können durch den Analyseprozess mehrere Terabyte an Daten entstehen. Unser 6-köpfiges Bioinformatik-Team steuert die Anwendung, die IT-Infrastruktur dahinter liegt allerdings in der AWS Cloud. Ohne AWS könnten wir unseren Kunden die DNA-basierten Tests nicht so effizient anbieten“, so Stephan Beisken.

Ares Genetics setzt dabei auf einige grundlegende Services von AWS, wie Amazon DynamoDB, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) sowie Machine Learning & Deep Learning Tools verarbeitet über AWS Batch, mit denen das Team neue Technologieanwendungen aus der Forschung schnell ausprobieren und Modelle  zur Vorhersage von Antibiotikaresistenzen mithilfe von Machine Learning hochoptimiert neu berechnen kann. „Ein weiterer Aspekt, warum wir uns für AWS entschieden haben, waren die hohen und intuitiv anwendbaren Verschlüsselungs- und Zugriffsstandards, die den Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten erleichtern können“, resümiert Stephan Beisken.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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