Agilent Technologies und quantiom bioinformatics kooperieren in Entwicklung biochemischer Analysetechnik
Im Hamburger Getreidehafen legt ein Frachter an. Noch bevor die Ladung gelöscht wird, werden für die Qualitätsprüfung Proben entnommen, um die Sorte zweifelsfrei festzustellen und auf gentechnische Veränderungen zu prüfen. Die Proben landen in einem kleinen Gerät, das die Proteinbestandteile der Proben extrahiert und basierend auf maschinellen Lernverfahren seine Entscheidungen fällt. Zukunftsmusik - aber um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, benötigt man im Wesentlichen zwei Dinge: feinste biochemische Analysetechnik und eine automatisierte, computergestützte Auswertung der Messergebnisse.
Um dieses Ziel zu erreichen haben die Agilent Technologies Deutschland GmbH (Waldbronn) und die quantiom bioinformatics GmbH (Weingarten) heute eine Absichtserklärung unterzeichnet, die darauf abzielt, Lösungen für solche und ähnliche Fragestellungen gemeinsam zu entwickeln. Der Absichtserklärung ging eine Pilotstudie voraus, um das Potential bewerten zu können. Michael Leiber, verantwortlicher Projektleiter bei Agilent Technologies ist überzeugt vom Erfolg der eingeschlagenen Richtung: "Die Expertise und Software-Tools von quantiom bioinformatics haben uns in unseren Pilotstudien zum Einsatz adaptiver Systeme für die Optimierung unserer Produkte einen entscheidenden Schritt voran gebracht. In Zukunft werden unsere Kunden die Möglichkeit haben, ihre Proben durch die aus der Analyse gewonnen Daten direkt und automatisch in vorgegebene Klassen einzuteilen."
Die erste Pilotstudie wurde von der Universität Karlsruhe wissenschaftlich begleitet. Prof. Dr. Wolfram Menzel vom Institut für Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, kommentierte als wissenschaftlicher Berater die Früchte der Zusammenarbeit: "Basierend auf der langjährigen Erfahrung auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens im wissenschaftlichen und industriellen Umfeld sorgte quantiom bioinformatics mit den Kernstücken ihrer Analysestrategien - einer Kombination aus informationstheoretischen Verfahren mit Bayes'schen Ansätzen und Methoden der robusten Statistik - für höchste Qualität bei der Datenanalyse, die bisher in dieser Art nicht auf dem Markt erhältlich ist. Darüber hinaus erlaubt die Geschwindigkeit, mit der die Ergebnisse erzielt werden können, Kosten zu senken. In Zeiten schwieriger Marktbedingungen ein entscheidender Vorteil."Ein wesentliches Element der Ansätze ist es, plakativ gesagt, den Anwender vom Einstellen der Stellschrauben in seiner komplexen Analyse zu entlasten, in dem Expertenwissen hierfür direkt in die Analysestrategie einfließt.
Mit der für seine Anwendung in Software gegossenen Analysestrategie hat der Anwender dann den Freiraum, seine menschliche Kreativität da einzusetzen, wo sie gefragt und für die Qualität der Lösung unerläßlich ist. Dr. Thomas Ragg, einer der Gründer von quantiom bioinformatics, sieht das ganz pragmatisch: "Sich Gedanken über die Umsetzung der zugrundeliegenden Fragestellung in die richtige mathematische Problemstellung zu machen und die Daten intelligent aufzubereiten, dafür ist der menschliche Experte unersetzlich. In vielen Projekten wird gerade an dieser Stelle Performance verschenkt, im trügerischen Glauben, die Systeme würden die wichtigen Zusammenhänge in den Daten schon alleine extrahieren. Unser Ziel ist es, dem Anwender dafür den Freiraum zu schaffen durch eine automatisierte Analysestrategie."
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