01.09.2020

Lexogen plant 36.000 Tests pro Tag durch Corona-Massenscreening

Das österreichisches Unternehmen Lexogen entwickelt ein Corona-Massenscreening, mit dem 36.000 Tests pro Tag und pro Labor ermöglicht werden sollen.
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Lexogen, Corona, Massenscreening
(c) BMDW/Hartberger Ministerin Schramböck und FFG-GF Henrietta Egerth setzen ihre Screening-Hoffnungen auf Lexogen und dessen Team.

Ein Vielfaches an Test zu einem Bruchteil der Kosten – das ist das Ziel von Lexogen mit Hauptsitz am Vienna Biocenter. Mit Mitteln aus dem “Corona Emergency Call” der Bundesregierung entwickelt das Unternehmen nun ein Corona-Massenscreening: Mit Next Generation Sequencing (NGS) sollen 36.000 Corona-Tests pro Tag und pro Labor ermöglicht werden.

Forschung gegen Coronavirus

“Forschung ist das Wirksamste im Kampf gegen das Corona-Virus, und das innovative Lexogen-Team ein eindrückliches Beispiel für den starken Life Science-Standort Österreich”, so Bundesministerin Margarete Schramböck bei einem Besuch des Unternehmens gemeinsam mit Henrietta Egerth, Geschäftsführerin der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG), die den “Corona Emergency Call” abwickelt.

Lexogen: Verfahren soll ab Ende September Anwendung finden

Nach einem ersten Testlauf in Zusammenarbeit mit dem Pathologie-Labor in Zams und einer darauf basierenden weiteren Verbesserung des Tests sind derzeit Validierungen in weiteren Labors in Italien und Kanada in Vorbereitung, wie Lexogen-CSO Torsten Reda erklärt. Das neue Verfahren zum Massenscreening soll ab Ende September in vielen Analytiklabors angewendet werden können, so die Hoffnung.

FFG-Geschäftsführerin Egerth betont das “enorme Innovationspotenzial heimischer Unternehmen”, das auch im “Corona Emergency Call” erneut bestätigt worden sei: “Wir bauen auf innovative Unternehmen wie Lexogen, um den Aufschwung durch Innovation zu meistern und dem Coronavirus mit konkreten Lösungsansätzen zu begegnen.”

Test günstiger als bisher

Das von der Lexogen in Entwicklung befindliche Massenscreening zeigt sich in der Anwendung günstiger als die linearen PCR-Tests und ermöglicht eigenen Angaben nach einen höheren Durchsatz, da durch ein schrittweises Indizieren und “Pooling” eine sehr große Anzahl von Proben parallel gescreent werden kann.

Kapazitäten steigern

Damit können die Testkapazitäten deutlich gesteigert und auch Spitäler, Pflege- und Seniorenwohnheime regelmäßig gescreent werden. Das Verfahren benötigt generell weniger Reagenzien und vermeidet kritische Ressourcen, bei denen es am Weltmarkt zu Engpässen kommen kann (etwa bestimmte Marker). Zudem sind die Implementierungskosten gering: Bestehende Zentrallabore sollen mit relativ geringem Aufwand “aufgerüstet” werden können.

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GitHub Accelerator
Foto: Adobe Stock

Mit künstlicher Intelligenz (KI) und Open Source ist es so eine Sache. OpenAI trägt den Anspruch der Offenheit zwar im Namen. Kritiker:innen – zu denen auch Elon Musk gehört – stellen sich aber die Frage, wie viel davon bei dem Unternehmen rund um CEO Sam Altman noch davon übrig ist. Und in der KI-Community ist es eine durchaus heiß diskutierte Frage, inwiefern es überhaupt wünschenswert ist, Modelle auf Open-Source-Basis zu veröffentlichen.

Gegner:innen argumentieren beispielsweise, dass frei zugängliche Modelle von “bösen” Akteur:innen für ethisch verwerfliche Zwecke eingesetzt werden können. Befürworter:innen des Open-Source-Ansatzes befürchten dagegen, dass die Tech-Riesen mächtige Modelle entwickeln, die für niemanden mehr nachvollziehbar seien.

Eine der wichtigsten Plattformen für OpenSource-Code ist jedenfalls GitHub. Seit 2018 gehört das bekannteste Tool für Versionsverwaltung zu Microsoft. GitHub unterhält auch einen eigenen Accelerator, mit dem Software-Projekte gefördert werden. In diesem Jahr dreht er sich ganz um das Thema KI – und zwar konkret, um Open-Source-KI. “Wir suchen nach Menschen und Projekten, die KI-basierte Lösungen mit einer Open-Source-Lizenz und einer Community entwickeln, um die Welt zu verbessern”, hieß es dazu im Aufruf des Unternehmens.

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Am Freitag präsentierte GitHub nun die elf Siegerprojekte. Zum Zug kam dabei auch ein Projekt aus Österreich: HackingBuddyGPT möchte Forscher:innen im Bereich der IT-Security dabei helfen, große Sprachmodelle (LLM) dafür zu nutzen, um neue Angriffsvektoren ausmachen zu können – ohne dass dafür mehr als 50 Code-Zeilen nötig sein sollen.

Hinter dem Projekt stecken Forscher:innen der Technischen Universität Wien, es ist Teil des Interactive Programming & Analysis Lab. Der PhD-Student Andreas Happe ist der ursprüngliche Autor der Software, ebenfalls mit dabei sind Associate Professor Jürgen Cito sowie die Master-Studierenden Diana Strauß und Manuel Reinsperger.

Weiteres Projekt mit Österreich-Bezug in GitHub Accelerator

Österreich-Bezug hat auch noch ein weiteres Projekt im GitHub Accelerator: Bei LLMware.ai rund um US-Gründerin Namee Oberst ist der Österreicher Stefan Bachhofner an Bord. Er war in der Vergangenheit laut LinkedIn-Profil unter anderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Wien sowie an der Wirtschaftsuniversität (WU) tätig.

Die ausgewählten Projekte erhalten Unterstützung im Gegenwert von fast 400.000 US-Dollar. 40.000 Dollar sind dabei Finanzierung von GitHub-Sponsoren. Zusätzlich können die Projekte im GitHub Accelerator bis zu 350.000 US-Dollar an Technologie-Leistungen von Microsoft abrufen, etwa in Form von Credits für Microsofts Cloud-Plattform Azure, mittels derer auch Zugang zu führenden KI-Modellen ermöglicht wird.

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AI Summaries

Lexogen plant 36.000 Tests pro Tag durch Corona-Massenscreening

  • Ein Vielfaches an Test zu einem Bruchteil der Kosten – das ist das Ziel von Lexogen mit Hauptsitz am Vienna Biocenter.
  • Mit Mitteln aus dem “Corona Emergency Call” der Bundesregierung entwickelt das Unternehmen nun ein Corona-Massenscreening: Mit Next Generation Sequencing (NGS) sollen 36.000 Corona-Tests pro Tag und pro Labor ermöglicht werden.
  • Das Verfahren benötigt generell weniger Reagenzien und vermeidet kritische Ressourcen, bei denen es am Weltmarkt zu Engpässen kommen kann.

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  • Das Verfahren benötigt generell weniger Reagenzien und vermeidet kritische Ressourcen, bei denen es am Weltmarkt zu Engpässen kommen kann.

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  • Das Verfahren benötigt generell weniger Reagenzien und vermeidet kritische Ressourcen, bei denen es am Weltmarkt zu Engpässen kommen kann.

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