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    16. September 2026

    Je empfindlicher eine Zellkultur auf ihre Umgebung reagiert, desto stärker beeinflusst die Qualität der Inkubation die Aussagekraft eines Versuchs. Temperatur,...

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    För­de­rung und Ver­dich­tung von Prozessgasen

    20. August 2026

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    För­de­rung und Ver­dich­tung von Prozessgasen
    Pumpen & Kompressoren

    För­de­rung und Ver­dich­tung von Prozessgasen

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    Vaku­um­t­rock­ner für Pharmaprozesse

    16. September 2026

    Das Criox System ist ein rotierender Doppelkonus-Vakuumtrockner zur Extraktion von Lösungsmitteln und Wasser aus feuchten Produktmassen nach Zentrifugations- oder Filtrationsschritten....

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Arz­nei­mit­tel­for­schung durch Künst­li­che Intelligenz

25. Juni 2019
in Aktuelles, Pharma
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Medizin Kombinationspräparat Präparat Pillen Tabletten Pharma Industrie

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Mark­Lo­gic Cor­po­ra­ti­on, Anbie­ter moder­ner Daten­platt­for­men für die ein­fa­che Daten­in­te­gra­ti­on, hat den Mark­Lo­gic Phar­ma Rese­arch Hub vor­ge­stellt. Damit wird Phar­ma­un­ter­neh­men eine schnel­le­re Durch­füh­rung von Medi­ka­men­ten­stu­di­en bei gleich­zei­tig nied­ri­ge­ren Kos­ten ermög­licht. Wis­sen­schaft­ler erhal­ten eine schnel­le und ein­fa­che Mög­lich­keit für die Suche, Syn­the­se und Frei­ga­be hoch­wer­ti­ger Daten wie z.B. gene­ti­scher, pro­teo­mi­scher, text­ba­sier­ter, binä­rer, medi­zi­ni­scher oder Medi­ka­men­ten-basier­ter Stu­di­en­da­ten – und das alles inner­halb eines ein­heit­li­chen Cloud-Service.
Der Phar­ma Rese­arch Hub nutzt maschi­nel­les Ler­nen und wei­te­re moder­ne Tech­no­lo­gien wie Seman­tik, Fuz­zy Matching, Ran­king nach Rele­vanz und umfas­sen­de Meta­da­ten zum Ver­wal­ten, Orga­ni­sie­ren und Abru­fen von Infor­ma­tio­nen. Als voll­stän­dig ver­wal­te­ter Cloud-Ser­vice lässt sich der Phar­ma Rese­arch Hub bin­nen weni­ger Minu­ten ein­rich­ten und kann Daten zehn Mal schnel­ler erfas­sen als spe­zi­fisch ent­wi­ckel­te Lösun­gen – und das ganz ohne IT-Verwaltungsaufwand.
„Wis­sen­schaft­ler, die her­kömm­li­che Tech­no­lo­gien nut­zen, haben ledig­lich Zugriff auf einen Bruch­teil der vor­han­de­nen Daten. Damit stei­gen Feh­ler­wahr­schein­lich­keit und Zeit­auf­wand, was Ver­lus­te in Höhe von meh­re­ren Hun­dert Mil­lio­nen US-Dol­lar zur Fol­ge haben kann. Noch schwe­rer wie­gen ver­pass­te Gele­gen­hei­ten, das Leben von Men­schen zu ver­än­dern, weil die Ent­wick­lung von Arz­nei­mit­teln zu viel Zeit in Anspruch nimmt“, erklärt Bill Fox, Vice Pre­si­dent of Ver­ti­cal Stra­te­gy Group sowie Chief Stra­te­gy Offi­cer of Health­ca­re and Life Sci­en­ces bei Mark­Lo­gic. „Wir bie­ten For­schern einen Cloud-basier­ten Ser­vice, mit dem sich hohe Daten­vo­lu­men in ihrer ursprüng­li­chen Form spie­lend leicht kom­bi­nie­ren las­sen, so dass die Bezie­hung zwi­schen die­sen Daten ver­ständ­lich wird und die­se benutzt wer­den kön­nen, um lebens­ret­ten­de Wirk­stof­fe schnel­ler zu entwickeln.“
Das Unter­neh­men koope­riert mit fünf der größ­ten Phar­ma­un­ter­neh­men sowie mit wei­te­ren füh­ren­den Unter­neh­men aus der Gesund­heits­bran­che. Zur Unter­stüt­zung die­ser Unter­neh­men bei der Bewäl­ti­gung ihrer Her­aus­for­de­run­gen im Geschäfts­be­trieb und in der Daten­ver­ar­bei­tung setzt Mark­Lo­gic seit lan­gem auf sei­ne Data Hub-Tech­no­lo­gie und ermög­licht damit:

  • Die Suche nach und die Visua­li­sie­rung von Bezie­hun­gen: Anzei­ge, Navi­ga­ti­on und Durch­su­chung der Daten­clus­ter durch Nut­zung sämt­li­cher inhä­ren­ter Bezie­hun­gen. Die Visua­li­sie­rung die­ser in Daten ent­hal­te­nen Bezie­hun­gen, wie bei­spiels­wei­se die Ver­bin­dun­gen zwi­schen einem Wis­sen­schaft­ler, Ein­rich­tun­gen und Kol­le­gen oder aber die Bezie­hung zwi­schen einem Gen, einem bestimm­ten Mole­kül und einem Stoff­wech­sel­vor­gang kön­nen Ent­de­ckun­gen beschleunigen.
  • Nut­zung von maschi­nel­lem Ler­nen: Nut­zer ver­bes­sern ihre Such­ergeb­nis­se mit Daten von höhe­rer Qua­li­tät. Die Smart Mas­te­ring-Funk­ti­on von Mark­Lo­gic ver­wen­det maschi­nel­les Ler­nen, um ver­wand­te und dupli­zier­te Ele­men­te zu fin­den, zu kon­so­li­die­ren und einen Wis­sens­gra­phen aus allen Daten zu kon­stru­ie­ren. Beim Laden von Daten wer­den Regeln für die Daten­qua­li­tät ange­wen­det. Sol­che hoch­wer­ti­gen, gemas­ter­ten Daten ver­fei­nern die Such­ergeb­nis­se erheb­lich und ver­bes­sern nach­ge­la­ger­te Bio­in­for­ma­tik und KI-Analysen.
  • Laden belie­bi­ger Phar­ma­da­ten­sät­ze: Der Phar­ma Rese­arch Hub ermög­licht das Laden belie­bi­ger phar­ma­zeu­ti­scher Daten – Ver­öf­fent­li­chun­gen, Autoren, Arz­nei­mit­tel, Gene und Vie­les mehr. Unter­neh­men erhal­ten somit schnel­len Zugriff auf kon­so­li­dier­te Infor­ma­tio­nen zur Aus­wer­tung für Studienzwecke.

„Der tech­no­lo­gi­sche Fort­schritt ermög­licht die Lösung zahl­rei­cher Daten­ana­ly­se­pro­ble­me bei gleich­zei­ti­ger Berück­sich­ti­gung der stren­gen Regu­lie­rungs­an­for­de­run­gen im Gesund­heits­we­sen. Wir erwar­ten daher ein star­kes Wachs­tum bei Lösun­gen für die Daten­ver­wal­tung in der Phar­ma­for­schung“, meint Alan Lou­ie, Life Sci­en­ces Rese­arch Direc­tor bei IDC. „Die­se neu­ar­ti­ge, bran­chen­spe­zi­fi­sche Tech­no­lo­gie ver­spricht bereits auf kur­ze Sicht deut­li­chen Mehr­wert und sorgt zugleich für eine Neu­de­fi­ni­ti­on von Best Prac­ti­ces, die den Fort­schritt der Bran­che über Jahr­zehn­te hin­weg prä­gen werden.“
Mit dem Phar­ma Rese­arch Hub wer­den die Best Prac­ti­ces ver­schie­de­ner Kun­den stan­dar­di­siert und erwei­tert. Die zugrun­de­lie­gen­de Data Hub Platt­form von Mark­Lo­gic fin­det bereits seit fast zwei Jahr­zehn­ten in äußerst kom­ple­xen Unter­neh­men Ver­wen­dung. Die Platt­form ist für Peta­bytes kon­zi­piert, lässt sich jedoch auch kos­ten­ef­fi­zi­ent für klei­ne Daten­sät­ze ska­lie­ren. Im Gegen­satz zu Daten, die in einem Hado­op-Data Lake gespei­chert wer­den, des­sen Befül­lung Jah­re dau­ert, bis sich ein geschäft­li­cher Nut­zen ein­stellt, ist die­se Platt­form von Anfang an sicher und kontrolliert.

Tags: ArzneiArzneimittelDigitalisierungForschungHerstellungKIKünstliche IntelligenzMarkLogicTitel-ThemaTop-Thema Pharma
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