FeMAI: Föderierte Mikrobiom AI für die menschliche Gesundheit

Abstract

Das Projekt FeMAI zielte darauf ab, Methoden des föderierten maschinellen Lernens für die Analyse mikrobieller Daten zu entwickeln und in einer sicheren, datenschutzkonformen Umgebung bereitzustellen. Die Entstehung von kolorektalen Karzinomen (CRC) wird neben Faktoren wie Ernährung, Lebensstil und Komorbiditäten auch von einem dysbiotischen Darm-Mikrobiom beeinflusst (Dong and Gupta 2019). Durch die Quantifizierung dieses Mikrobioms lassen sich Aussagen über die Entstehung und Progression von CRC treffen (Zwezerijnen-Jiwa et al. 2023). Technisch wurde auf etablierten Analyseverfahren für Sequenzdaten, auf Ontologien für medizinische Datenintegration sowie auf föderierten Lernansätzen aufgebaut, die im Rahmen des FeatureCloud-Systems (Matschinske et al. 2021) bereits grundgelegt waren. Diese bestehenden Werkzeuge und Standards wurden erweitert, kombiniert und für den speziellen Anwendungsfall der Mikrobiomforschung adaptiert.