Computational Life & Health

Institut für Informatik – Abteilung VIII

Die Abteilung „Computational Life and Health“ bündelt interdisziplinäre Forschungsgruppen, die an der Schnittstelle von Informatik, Lebenswissenschaften, Medizin arbeiten.
Ziel ist es, biologische Systeme und ihre Funktionsweise – insbesondere in Gesundheit und Krankheit – durch datengetriebene, rechnergestützte Methoden besser zu verstehen. Die Abteilung vereint Expertise in Künstlicher Intelligenz, Bioinformatik, digitaler Medizin und personalisierter Gesundheitsversorgung. Ihre Arbeiten reichen von der molekularen Analyse pflanzlicher Genome über die Modellierung neurodegenerativer Erkrankungen bis hin zur Nutzung mobiler Technologien für die medizinische Versorgung.

Die Abteilung besteht aus fünf Arbeitsgruppen, die eng mit dem Universitätsklinikum Bonn (UKB), dem Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it) sowie der Agrar-, Ernährungs- und Ingenieurwissenschaftlichen Fakultät der Universität Bonn zusammenarbeiten. Gemeinsam treiben sie die Entwicklung neuer diagnostischer Verfahren, digitaler Therapien, wissensbasierter Modelle und Anwendungen für die Präzisionsmedizin voran.

Highlights aus der Forschung

Was ist der menschliche Handlungsraum?

Das iBehave Network hat das Ziel, das Verständnis von Verhalten und dessen neuronalen Grundlagen zu vertiefen. Dabei wird untersucht, wie verschiedene Lebewesen ihre Bewegungen basierend auf sensorischen Inputs und inneren Zuständen anpassen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse neurologischer und psychiatrischer Erkrankungen wie Parkinson und Depression, um neue Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Durch einen interdisziplinären Ansatz mit neun Projekten fördert das Netzwerk die Zusammenarbeit von Wissenschafter*innen und Kliniker*innen, um neue Lösungen für Verhaltensstörungen zu finden.

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Data Science & KI

Am Institut für digitale Medizin forschen die Wissenschaftler*innen zu Data Science & KI, insbesondere hinsichtlich

Erkennung von Anomalien in Biosignalen (EKG)
Representational Learning
Fokus auf Daten mobiler Geräte
Representational Federated Learning

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Vorhersage der Proteinfunktion

In Genomprojekten werden oft viele bisher unbekannte Proteine entdeckt. Um diese besser zu beschreiben, nutzt das Tool AHRD (Automatic assignment of Human Readable Descriptions) Informationen von ähnlichen Proteinen – insbesondere deren Beschreibungen und GO-Terme (Gene Ontology). Ziel ist es, für jedes neue Protein eine präzise, lesbare Beschreibung sowie eine passende funktionale Annotation bereitzustellen. Da diese Informationen häufig den ersten Eindruck eines Proteins vermitteln, ist es besonders wichtig, dass sie leicht verständlich und informativ sind.

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Humanoide Fußball-Roboter mit WM-Titel

Roboter, die sich schnell und robust auf zwei Beinen fortbewegen können, sind in der Zukunft für zahlreiche Anwendungen in Alltagsumgebungen wichtig, z. B. für die Auslieferung von Post oder für die Unterstützung assistenzbedürftiger Personen. Humanoide Fußball-Roboter vereinbaren ebendiesen Fähigkeiten in sich.

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NimbRo: Avatar-Roboter

Robotische Avatarsysteme geben Menschen visuelle, auditive und taktile Informationen und ermöglichen so, Aufgaben in Echtzeit über große Entfernungen hinweg zu erledigen. Die Avatar-Technologie gilt als Schlüssel dazu, dass Menschen ihre Fähigkeiten an weit entfernten Orten in verschiedenen schwierigen oder kritischen Situationen einsetzen können, z. B. bei der Pflege oder Katastrophenhilfe sowie bei Wartungs- und Reparaturarbeiten.

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Arbeitsgruppen

Die Abteilung VIII „Computational Life & Health“ besteht aus fünf Arbeitsgruppen unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. Dominik Bach, Prof. Dr. Martin Hofmann-Apitius, Prof. Dr. Stephan Jonas, Prof. Dr. rer. nat. Björn Krüger und Prof. Dr. Heiko Schoof.

Unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. Dominik Bach erforscht der Hertz Chair for Artificial Intelligence and Neuroscience (CAIAN) die neuronalen Grundlagen von Entscheidungsverhalten und Bedrohungsverarbeitung mithilfe künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, zu verstehen, wie das menschliche Gehirn reale Bedrohungen erkennt und warum manche Menschen harmlose Situationen meiden. Zum Einsatz kommen Methoden wie Virtual Reality und assoziatives Lernen. CAIAN ist Teil des TRA „Life & Health“ und eng mit dem Universitätsklinikum Bonn verbunden.

Die von Prof. Dr. Martin Hofmann-Apitius geleitete Bioinformatics Group beschäftigt sich mit der Gewinnung und Modellierung biomedizinischer Informationen, insbesondere zu neurodegenerativen Erkrankungen. Basierend auf großen Text- und Patientendatenmengen werden computergestützte Modelle für Präzisionsmedizin entwickelt. Die Gruppe ist eng mit dem b-it und dem Fraunhofer SCAI vernetzt und arbeitet mit internationalen Forschungseinrichtungen und Unternehmen zusammen.

Das Institut für Digitale Medizin entwickelt unter der Leitung von Prof. Dr. Stephan Jonas digitale Gesundheitslösungen mit einem Fokus auf patientengenerierte Daten. Mobile Geräte zur Früherkennung und Entscheidungsunterstützung stehen im Mittelpunkt. Das Institut ist direkt am Universitätsklinikum Bonn angesiedelt.

Prof. Dr. rer. nat. Björn Krüger leitet die Arbeitsgruppe Personalisierte Digitale Gesundheit und Telemedizin, die sich auf sensorbasierte Technologien, Bewegungsanalysen und tragbare Geräte zur personalisierten Gesundheitsversorgung konzentriert. Ziel ist es, Machine Learning für die individualisierte Diagnostik und Therapie einzusetzen. Die Forschung erfolgt in enger Kooperation mit dem Universitätsklinikum Bonn.

Die von Prof. Dr. Heiko Schoof geleitete Arbeitsgruppe Crop Bioinformatics entwickelt bioinformatische Werkzeuge zur Analyse genomischer Daten von Nutzpflanzen. Im Fokus stehen Genfunktionsvorhersage und die Untersuchung evolutionärer Anpassungsprozesse. Die AG ist in Agrar-, Ernährungs- und Ingenieurwissenschaftliche Fakultät eingebettet und arbeitet mit experimentellen Gruppen zusammen.