Ein dynamischer digitaler Zwilling des Darms

Ausgangslage und Ziele

Für einen weltweit führenden F&I-Akteur in Gesundheit und Ernährung haben wir einen biologischen digitalen Zwilling des Darmmikrobioms entwickelt, kombiniert mit einem agentischen KI-Assistenten. So können Forschende In-silico-Experimente (Ernährungsweisen, Probiotika, kleine Moleküle usw.) in natürlicher Sprache entwerfen, durchführen und auswerten, bevor sie ins Labor gehen. Die Ziele:

• Experimentierzyklen verkürzen, von Monaten Laborarbeit auf Stunden In-silico-Exploration;
• Forschende in F&I befähigen, virtuelle Szenarien zu Ernährung, Probiotika und kleinen Molekülen in natürlicher Sprache zu simulieren.

Ergebnisse

• Ein einsatzbereiter biologischer digitaler Zwilling des Darmmikrobioms, kombiniert mit einem dialogfähigen KI-Agenten.
• Forschende führen Experimente am Mikrobiom durch und entwerfen Szenarien zu Ernährung, Probiotika und kleinen Molekülen.
• Eine Grundlage für neue F&I-Strategien, mit mechanistischen und KI-Modellen, die auf seltenen Datensätzen validiert und bereit für eine Veröffentlichung auf akademischem Niveau und die Skalierung sind.

Unser Ansatz

Digitaler Zwilling und Datengrundlagen

• Ein dynamischer digitaler Zwilling des Darms auf Basis proprietärer Roh-DNA, metabolischer Modelle und Ernährungsdaten
• Eine sechsstufige Pipeline von der Datenaufnahme bis zur Simulation, einschließlich der Optimierung von Ernährungsweisen

Dialogoberfläche und agentische Ebene

• Konfiguration der Experimente per Chat, mit einer 3D-Simulationsansicht
• Eine agentische Ebene, die die Absicht der Nutzenden erfasst und die Pipelines orchestriert

Wissenschaftliche Umsetzung und Rollout

• Workshops zur Festlegung von Vision, Funktionen und Roadmap der strategischen Anwendungsfälle
• Entwicklung und Test eines Proof of Concept und eines Minimum Viable Product, bereitgestellt auf einer Cloud-Infrastruktur für Hochleistungsrechnen
• Entwicklung modernster Werkzeuge der computergestützten Biologie

Ein Team aus promovierten Biologen und angewandten Mathematikern, das mit Azure, Databricks und Claude mit MCP arbeitet.