29.01.2020

Coronavirus: Grazer Startup ganz vorne bei Suche nach Impfstoff

Das Grazer BioTech-Startup Innophore beteiligt sich mit seiner Suchplattform für Enzyme an der weltweiten Suche nach einem Wirkstoff gegen den Coronavirus 2019-nCoV. Das Startup arbeitet nun mit dem„Chinese Center for Disease Control and Prevention“ zusammen.
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Coronavirus
Innophore-Geschäftsführer Christian Gruber | (c) Regine Schoettl

Die Zahl der Corona-Infizierten steigt stetig an. Weltweit gibt es rund 6000 bestätigte Fälle, darunter sind rund 130 Todesfälle. Mittlerweile wurden auch in Europa acht Fälle bestätigt, vier in Frankreich und vier in Deutschland.

Dementsprechend steigt nicht nur der Druck entsprechende Quarantäne-Maßnahmen und Notfallspläne zu erarbeiten, sondern auch einen Wirkstoff zu finden, der den Virus eindämmen kann. Dabei soll nun auch ein österreichisches Startup mitwirken – genauer gesagt Innophore.

+++ Coronavirus: KI warnte bereits 9 Tage vor WHO vor Epidemie +++

Innophore: Suchmaschine für Enzyme

Das in Graz ansässige Biotechnologie-Startup rund um den Gründer und CEO Christian Gruber hat eine eigene Suchmaschine entwickelt, die mittels KI und Big Data Enzyme und Wirkstoffe für die pharmazeutische Industrie sowie für industrielle Prozesse schnell und kostengünstig findet – der brutkasten berichtete bereits.

Seitens Innophore heißt es, dass sich das Startup nun an der Suche nach einem Wirkstoff gegen den Coronavirus beteiligt. Konkret forscht Innophore für das “Chinese Center for Disease Control and Prevention” an Molekülen, die Teile des Virus binden und es unschädlich machen sollen.

Erster Erfolg erzielt

Wie Innophore-Gründer Gruber in einer Aussendung erläutert, konnten bereits  ein erster Erfolg erzielt werden. “Aus Eigeninitiative heraus haben wir im wenige Stunden zuvor veröffentlichten Genom des Coronavirus 2019-nCoV nach einem der Schlüsselenzyme dieser Virenklasse gesucht und sind fündig geworden. Basierend darauf machten wir mit unserer Technologie bekannte und für andere Viren bewilligte Wirkstoffe ausfindig, die das Coronavirus theoretisch bekämpfen könnten.” Diese Vorgehensweise nennt sich in Forscherkreisen “Drug Repurposing‘”. Ziel ist das Finden von bereits bewilligten Arzneimitteln für neue pharmazeutische Zwecke.

Nach der Veröffentlichung der ersten Forschungsergebnisse meldete sich laut Gruber ein großer chinesischer Pharma-Konzern. Seither arbeitet das Team gemeinsam mit einer Gruppe von ausgewählten Bioinformatikern und dem besagten “Chinese Center for Disease Control and Prevention” an Vorschlägen für mögliche Medikamente gegen das Virus.

Im Normalfall geschieht das mit aufwendigen Tests in chemischen Laboren. Diese brauchen Zeit, die wir im Falle des Virus allerdings nicht haben. Genau hier liegt unser großer Vorteil: Wir arbeiten mit der von uns entwickelten Catalaphore®-Plattform, die computerbasiert mittels Algorithmen neue Enzyme und Wirkstoffe für Arzneimittel erforscht, und das schneller als in herkömmlichen Laboren, so Gruber.


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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