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Kreativer Experimentierraum für den Wissens- und Datenaustausch in der Biotechnologiebranche

Projekt „BioBlock“ erhält fünf Millionen Euro für sein innovatives Konzept

Im KIWI-Biolab: Mehrere verschiedene Probenhalter können mit dem automatischen Robotergreifarm bestückt werden.
Im KIWI-Biolab: Mehrere verschiedene Probenhalter können mit dem automatischen Robotergreifarm bestückt werden.
Das Befüllen von Bioreaktoren mit verschiedenen Substanzen nach einem zuvor festgelegten Muster erfolgt im KIWI-Biolab vollautomatisch.
Das Befüllen von Bioreaktoren mit verschiedenen Substanzen nach einem zuvor festgelegten Muster erfolgt im KIWI-Biolab vollautomatisch.

Ein Konsortium aus über 25 führenden Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen erhält im Rahmen des DATIpilot-Programms fünf Millionen Euro für das Projekt „BioBlock“. Damit gehört „BioBlock“ zu den 20 ausgewählten Innovationscommunitys, die unter 500 Bewerbungen für eine Förderung ausgewählt wurden. „Das Management-Team, bestehend aus der TU Berlin, dem Institut für Angewandte Blockchain (IABC), Siemens und dem Pharma- und Laborzulieferer Sartorius, wird ‚BioBlock‘ in den nächsten vier Jahren zu einem internationalen Leuchtturmprojekt im Biotechnologiesektor weiterentwickeln“, sagt Prof. Dr. Peter Neubauer, der das Projekt koordiniert und an der TU Berlin das Fachgebiet Bioverfahrenstechnik leitet.

DATIpilot, initiiert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), fördert Innovation und Transfer in Deutschland. Die 20 Initiativen sollen gesellschaftlich relevante Forschungsthemen und damit einhergehende Fragen ihrer Umsetzung bearbeiten. Das Projekt „BioBlock – Sichere Wissensaustauschplattform für eine dezentrale Zusammenarbeit in der Biotechnologiebranche zur Förderung von Transfer und Innovation mithilfe von überprüfbaren und verwertbaren FAIR-Daten“ wird von Januar 2025 bis Dezember 2028 finanziert.

Revolutionierung der Bioprozessindustrie

„BioBlock“ zielt darauf ab, fragmentierte Daten zu integrieren, die Datensicherheit mit Blockchain-Technologie zu erhöhen, über Wertschöpfungsmechanismen für bereitgestellte Daten die Effizienz in Forschung und Entwicklung zu steigern sowie regulatorische Herausforderungen zu meistern. „Diese Plattform soll Vertrauen aufbauen, die Zusammenarbeit zwischen Stakeholdern aus Industrie, Wissenschaft und Gesellschaft fördern und die Prinzipien der Open Science unterstützen, um die Forschung und Entwicklung in der Bioprozessindustrie zu revolutionieren. Traditionelle Methoden wie Patente und Geheimhaltungsvereinbarungen haben sich als unzureichend erwiesen, um einen transparenten Wissensaustausch zu ermöglichen und individuelle Beiträge angemessen anzuerkennen. Die BioBlock-Innovationscommunity strebt die Schaffung einer selbsttragenden europäischen Plattform an, auf der alle Interessengruppen gemeinsam arbeiten. Der Transfer und die Innovation mithilfe von überprüfbaren und verwertbaren FAIR-Daten in der Wertschöpfungskette der Biotechnologiebranche sollen so gefördert werden“, sagt Prof. Dr. Peter Neubauer. Die vier Buchstaben FAIR stehen für Findable (Forschungsdaten sind auffindbar und zitierfähig), Accessible (Forschungsdaten sind zugänglich), Interoperable (Forschungsdaten sind technisch nachnutzbar), Reusable (Daten sind verständlich und können wiederverwendet werden).

Optimale Bedingungen im KIWI-Biolab

Auf Grundlage der im KIWI-Biolab etablierten Datenstrukturen und automatisierten Lösungen, die auf den FAIR-Prinzipien beruhen, ist es das Ziel von „BioBlock“, die Blockchain-Technologie in den Austausch von Daten und geistigem Eigentum zu integrieren, um so große, nachhaltige, offene und sichere multidisziplinäre Gemeinschaften zu ermöglichen und zu fördern. Das KIWI-Biolab ist am Fachgebiet von Prof. Dr. Peter Neubauer angesiedelt. Es ermöglicht, durch eine vollständig automatisierte und intelligente Versuchsplanung, ‑durchführung und Auswertung optimale Prozessbedingungen für biotechnologische Anwendungen zu finden. Durch die Kombination von Laborautomatisierung mit Methoden der KI und des Maschinellen Lernens können hochkomplexe Aufgaben schnell und präzise durchgeführt werden, die manuell nicht möglich wären.

 


Technische Universität Berlin
10587 Berlin
Germany


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