Im Mittelpunkt standen die Optimierung der Antikörper-Strukturvorhersage, die Entdeckung allosterischer Modulatoren sowie die Steigerung der Modellleistung. Das zugrunde liegende Open-Source-KI-Modell Boltz wurde speziell zur Vorhersage von Proteinstrukturen und Bindungsaffinitäten entwickelt und hat sich schnell als leistungsfähige, frei zugängliche Alternative zu kommerziellen Tools etabliert.
„Wir sind nicht nur Anwender, sondern auch Mitentwickler des Boltz-Modells“, betonte Philipp Harbach, Global Head Group Digital Innovation bei Merck. „Durch den Hackathon bringen wir führende Köpfe aus verschiedenen Disziplinen zusammen, um das Tool weiter zu verbessern – eine Symbiose aus Open-Source-Forschung und unternehmenseigenen Lösungen.“
Große Unterstützung
Unterstützt wurde der Hackathon von AWS, NVIDIA, Hugging Face und der MIT Jameel Clinic. Die Gewinnerteams – darunter Forschende der TU Darmstadt, Universität Regensburg und University of Oxford – präsentierten wegweisende Ansätze für präzisere KI-Modelle.
Merck will die Erkenntnisse nutzen, um die Integration von KI-gestützten Methoden in der Arzneimittelforschung und -entwicklung weiter voranzutreiben und seine Rolle als digitaler Innovationsführer in der Life-Science-Branche zu stärken.
