Das COVID-SpiNGS-Projekt entwickelt mit Hilfe des maschinellen Lernens ein System, das den kompletten Prozess der Genomsequenzierung automatisiert. Eine Validierung des Systems erfolgt über eine Analyse von COVID-19 Patientenproben.
Titel des Projektes:
Sequenzieren am Point-of-Care am Anwendungsbeispiel SARS-CoV-2 (COVID-SpiNGS)
Ansprechpartner:
Prof. Dr.-Ing. Piotr Wojciech Dabrowski (Piotr.Dabrowski@HTW-Berlin.de)
Das Ziel von COVID-SpiNGS ist den breiten Einsatz von Next Generation Sequencing (NGS) für die Virusdiagnostik patientennah direkt am Point-of-Care zu ermöglichen. Dafür soll ein System entwickelt werden, welches den kompletten Prozess der NGS-basierten Diagnostik von der Probennahme, der Probenaufbereitung mittels zentrifugaler Mikrofluidik über das NGS bis hin zur bioinformatischen Analyse und Erstellung eines diagnoseunterstützenden Berichts automatisiert. Validiert wird dieses System durch die Analyse von 50 COVID-19 Patientenproben. Durch das COVID-SpiNGS System wird die Etablierung einer über die Arztpraxen verteilten schnellen, effizienten und generischen Infrastruktur für die Diagnose einer Viruserkrankung inklusive der Bestimmung der genauen Mutation des Virus vorbereitet. Neben den Vorteilen im Alltagsbetrieb ermöglicht dies insbesondere in Ausbruchssituationen (wie in der Corona-Pandemie) Diagnosekapazitäten in kürzester Zeit mittels Software-Update um die Fähigkeit, weitere Krankheitserreger zu detektieren, zu erweitern.
Mit der KI-Werkstatt schafft die HTW Berlin einen Ort für das gemeinsame Forschen, Lehren und Anwenden von KI-Technologie auf aktuelle Praxisprobleme. Ziel ist u.a. die Schaffung einer hochschulweiten Infrastruktur, welche die Verwendung und Weiterentwicklung aktueller KI-Algorithmen auf höchstem wissenschaftlichem Niveau ermöglicht, sowie die Entwicklung eines KI-Modulbaukastens um die KI-Lehre interdisziplinär fördern.
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