Pressemitteilung von Birgit Fuchs-Laine

Graphtechnologie im Kampf gegen COVID-19

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München, 3. April 2020 - Wissenschaftler, Entwickler und Data Scientists engagieren sich verstärkt verstärkt im Kampf gegen die COVID-19-Pandemie. Das Projekt COVID*Graph (https://covidgraph.org/) entwickelt derzeit einen Knowledge Graph, um Forschende einen freien und unkomplizierten Zugriff auf neueste Forschungsdaten zu ermöglichen. Ziel ist es, möglichst schnell wichtige Erkenntnisse über Verbreitung und Krankheitsverlauf des Coronavirus zu gewinnen, und so der Entwicklung eines Impfstoffs einen Schritt näher zu kommen.

Das gemeinnützige Projekt wurde Anfang März u. a. mit der Unterstützung des Deutschen Zentrum für Diabetesforschung (DZD), Kaiser&Preusse, Prodyna, Structr und yworks ins Leben gerufen. Das COVID*Graph-Team nutzt die Graphdatenbank Neo4j (http://www.neo4j.com/), um wissenschaftliche Publikationen und Forschungsarbeiten in einem zentralen COVID-19 Wissens-Hub zu bündeln. Verknüpft werden öffentlich zugängliche Datenquellen zum Coronavirus, aktuelle und bestehende Coronavirus relevante Patentschriften sowie Datensätze aus Genom- und molekularbiologische Datenbanken. Derzeit umfasst der Knowledge Graph mehr als 16 Mio. Knoten und über 65 Mio. Kanten, wobei die Datenbank mit jedem Tag weiterwächst.

"In den letzten Monaten wurde sehr viel und sehr schnell über das Coronavirus publiziert. Allein die COVID-19 Open Research Datenbank (CORD-19) zählt 44.000 wissenschaftliche Artikel. Für die medizinische Forschung ist es schwer den Überblick zu behalten - vor allem da bislang keine Zeit war, die Arbeiten in gewohnter Weise zu validieren", erklärt Dr. Alexander Jarasch, Leiter Bioinformatik und Datenmanagement des Deutschen Zentrum für Diabetesforschung und Mitinitiator von COVID*Graph. "Mit unserem Projekt wollen wir Forschern und Wissenschaftlern helfen, schnell und unkompliziert einen Weg durch die Unmenge an Informationen zu finden. Daher freuen wir uns auch über jede Form der Unterstützung und Zusammenarbeit."

Knowledge Graphen sind semantische Wissensdatenbanken, in denen eine große Anzahl heterogener Daten aus unterschiedlichen Quellen gespeichert, verknüpft und abgefragt werden kann. Das intuitive Modell aus Knoten und Kanten, ermöglicht es, gesammeltes Wissen anschaulich abzubilden, Zusammenhänge aufzudecken und Muster zu erkennen. "Der COVID*Graph stellt die Datengrundlage, um die Prozesse bei einer Infektion mit dem Coronavirus zu verstehen. Warum ist dieses Virus so ansteckend? Und warum kommt es zu so starken Komplikationen? Das Verknüpfen großer Datensätze und ihre Auswertung erlaubt neue Einblicke und liefert Forschern Ansätze und Hypothesen für ihre weitere Forschungsarbeit," erklärt Dr. Martin Preusse, Gründer von Kaiser&Preusse, der das COVID*Graph-Projekt mitinitiierte.

Einladung zur Neo4j-Initiative " Graphs4Good (https://neo4j.com/graphs4good/)"
In der Datenanalytik sind Graphdatenbanken weit verbreitet - sowohl in der medizinischen Forschung und bei der Medikamentenentwicklung als auch im Supply Chain Management und der Logistik. Im Kampf gegen COVID-19 kann Graph-Analytik beispielsweise eingesetzt werden, um Kontaktpersonen von infizierten Menschen zu erfassen (Clustern). Über Kürzester-Pfad-Algorithmen lassen sich zudem Infektionswege über mehrere Kontaktpunkte hinweg zurückzuverfolgen, aber auch optimale Lieferketten und Transportwege bestimmen. Die Zahl der graphbasierten Projekte in der Graph-Community ist seit Ausbruch der Pandemie deutlich gestiegen. Neben Wissenschaftsprojekten wie COVID*Graph zählen dazu auch kleinere Initiativen, die beispielsweise auf lokaler Ebene Risikogruppen helfen oder Geschäften und Unternehmen helfen.

Neo4j hat aus diesem Grunde alle COVID-19 relevanten Graph-Projekte in sein "Graphs4Good"-Programm aufgenommen. Anwender, die Graphtechnologie im Kampf gegen das Coronavirus einsetzen, erhalten auf Anfrage kostenlos Zugriff auf die Enterprise-Version der Neo4j-Datenbank. Darüber hinaus bietet Neo4j Hilfe bei der Vermittlung von Mentoren, dem Teilen von Datensätzen und dem Austausch innerhalb der Community an. Data Scientists, Entwickler, Wissenschaftler, Graph-Enthusiasten und Tech-Interessierte sind zudem eingeladen, am virtuellen Graphs4Good Hackathon (https://neo4j.com/blog/announcing-graphs4good-graphhack/)teilzunehmen. Firmen- & Pressekontakt