Hvordan udvikler bakterier resistens over for antibiotika? Det er fokus i et nyt forskningssamarbejde mellem forskere ved Københavns Universitet og Universität Bielefeld i Tyskland.
I projektet vil forskerne ved hjælp af kunstig intelligens og maskinlæring opbygge en avanceret beregningsmodel til at opdage og overvåge udviklingen af resistente bakterier i bl.a. vores tarmsystem og derved skabe ny vigtig viden om disse processer. Antibiotikaresistente bakterier er en af de største globale sundhedstrusler, og hvert år dør ca. 700.000 mennesker på verdensplan pga. resistente infektioner.
I et andet projekt sætter forskere fokus på, hvordan vi bedre kan anvende de mange informationer i de danske sundhedsregistre uden at gå på kompromis med anonymitet og sikkerhed for patienterne. I projektet vil forskere fra København, Odense, Aarhus og Aalborg sammen skabe en ny avanceret forskningsinfrastruktur. Denne skal give studerende og forskere adgang til syntetiske data – en anonymiseret version af de virkelige sundhedsdata – og derved skabe ny viden og optimere uddannelsen og træningen af en ny generation af kliniske dataforskere.
Projekterne er to af i alt 12 projekter, der netop har modtaget støtte gennem Data Science Initiative, Novo Nordisk Fondens nye satsning inden for datavidenskab.
”Datavidenskab er en vigtig drivkraft i al moderne forskning. Der er et stort samfunds- og forskningsmæssigt behov for at uddanne flere specialister på området, og med dette initiativ ønsker vi at bidrage til, at Danmark kan være på forkant med udviklingen – også 10 år frem i tiden,” siger Birgitte Nauntofte, CEO i Novo Nordisk Fonden.
Initiativet udgøres af tre programmer, der sammen støtter etablering af ambitiøs forskning inden for data science. Dette gøres gennem etablering af national infrastruktur og forskningssamarbejder og gennem et forskningslederprogram, som skaber en meget attraktiv karrierevej og hjælper til uddannelse af flere specialister på området. I alt er uddelt 138 mio. kr., og de 12 bevillinger fordeler sig således:
- 65,5 mio. kr. uddeles til otte investigator grants, et program til forskningsledere. Hver forsker modtager en bevilling på op til 10 mio. kr. Læs mere om de otte bevillingsmodtagere her.
- 45 mio. kr. uddeles til ambitiøse forskningssamarbejder mellem dataforskere eller dataforskere og forskere inden for andre videnskabelige områder, der tilsammen kan skabe en synergi i forskningen, som forskerne ikke ville opnå hver for sig. Læs mere om disse to bevillinger her.
- 27,9 mio. kr. uddeles til to projekter inden for forskningsinfrastruktur. Her uddeles midler til etablering og udvikling af verdensklasse nationale infrastruktur inden for datavidenskab (f.eks. supercomputere, hardware, databaser og teknisk personale). Læs mere om de to bevillinger her.
Mangel på dygtige kandidater
Novo Nordisk Fonden har i 2019 etableret Data Science Initiative, det nye støtteprogram inden for datavidenskab og kunstig intelligens. Initiativet er udsprunget af en mangel på dataforskere i både den offentlige og den private sektor, og fordi forståelse af data håndtering er instrumentel for fremskridt inden for alle områder. Dataforskere arbejder i et krydsfelt mellem områder som kunstig intelligens, maskinlæring, matematik og statistik, og med store mængder af data i tætsamarbejde med eksperter bag de tilgængelige data. Dataforskere sidder således ofte med nøglen til en bedre forståelse af komplekse problemstillinger og er derfor eftertragtede i de danske forsknings- og innovationsmiljøer samt i erhvervslivet.
“Med dette initiativ sætter vi datavidenskaben i centrum i sin egen ret, hvor området ellers i mange tilfælde har været anset som en støttefunktion til andre forskningsområder. Det gør vi, fordi forskningsfeltet har et enormt potentiale inden for bl.a. bæredygtighed og sygdomsbekæmpelse, hvis det tilføres ressourcer og opmærksomhed. Vi har oplevet stor interesse for vores satsning og ser frem til at modtage endnu flere spændende ansøgninger, når næste års ansøgningsrunder åbner om kort tid,” siger Lene Oddershede, Senior Vice President, Novo Nordisk Fonden.
Udover de nævnte programmer arbejder Novo Nordisk Fonden på at kunne etablere et nationalt Data Science Academy, som vil fokusere på at skabe et stærkt national netværk inden for feltet via møder, kurser og tildeling af stipendier til ph.d.-studerende og postdocs.
De 12 bevillinger er kun starten på et særligt fokus på dataforskning hos Novo Nordisk Fonden. Der er nedsat en international ekspertkomite med prominente medlemmer med ekspertise i dataforskning, og over de næste 2 år vil den fortsætte med at modtage og evaluere projekter indsendt til de tre programmer. Programmerne for 2021 åbner i slutningen af december 2020.
I alt har Novo Nordisk Fonden indtil videre afsat 410 mio. kr. til midler i åben konkurrence i Data Science Initiative i perioden 2020-2022.
Læs mere om Data Science Initiative her og her.
De 12 bevillingsmodtagere:
Modtagere af Data Science Investigator Grants:
Bevillingerne uddeles til forskningsledere på forskellige karrieretrin. Der uddeles bevillinger til både yngre talenter i den tidlige etableringsfase, forskningsledere midtvejs i karrieren samt etablerede professorer på højt internationalt niveau.
- Julius Kirkegaard, postdoc, Niels Bohr Institutet, Københavns Universitet, ”Differentiable Physical Models for Data Analysis in Biology”: 7.202.086 kr.
- Bulat Ibragimov, adjunkt, Datalogisk Institut, Københavns Universitet, ”Leveraging artificial intelligence for pancreatic cancer diagnosis, treatment planning and treatment out-come prediction”: 7.879.373 kr.
- Tugce Karaderi, adjunkt, Center for Health Data Science, Københavns Universitet, “Data science approaches to study epidemiological and genetic underpinnings of hypothyroidism to pave the way for precision medicine”: 9.175.424 kr.
- Martin Andersen, lector, DTU Compute, ”Scalable Optimization for Data Science”: 7.702.145 kr.
- Anders Hviid, seniorforsker, Statens Serum Institut, Dept. of Epidemiology Research, “Identifying Heterogeneous Treatment Effects with Machine Learning”: 9.052.063 kr.
- Lektor Gabriel Renaud, lektor, DTU Sundhedsteknologi, ”Ancient Genomes Reconstruction”: 7.950.623 kr.
- Susanne Ditlevsen, professor, Institut for Matematiske Fag, Københavns Universitet, “Statistical inference for coupled stochastic processes with multiple timescales and changing environments”: DKK 8.195.513 kr.
- Niels Richard Hansen, professor, Institut for Matematiske Fag, Københavns Universitet, “CLUE: Causal Learning with Unstructured Events”: 8.409.592 kr.
Modtagere af bevillinger til forskningssamarbejder:
Bevillingerne uddeles til store forskningssamarbejder om ambitiøse projekter.
- Ole Winther, professor, Biologisk Institut, Københavns Universitet: “Center for Basic Machine Learning Research in Life Science”, 29.984.002 kr. Partnere: Aasa Feragen-Hauberg, Søren Hauberg, Jes Frellsen (DTU Compute), Anders Krogh, Wouter Boomsma (Datalogisk Institut, Københavns Universitet).
- Søren Sørensen, professor, Biologisk Institut, Københavns Universitet: “Machine learning methods for data-driven discovery of antibiotic resistance plasmid dissemination and evolution”, 14.983.392 kr. Partnere: Simon Rasmussen (Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research, Københavns Universitet), Alexander Sczyrba (Center for Biotechnology, Bielefeld University, Tyskland).
Modtagere af bevillinger til etablering af forskningsinfrastruktur:
Bevillinger til verdensklasse national infrastruktur inden for datavidenskab (supercomputere, hardware, teknisk personale, databaser).
- Anders Krogh, professor, Center for Health Data Science, Københavns Universitet: “National Health Data Science Sandbox for Training and Research”, 17.764.483 kr.
- Gitte Moos Knudsen, professor, Neurobiologisk Forskningsenhed, Rigshospitalet: “The OpenNeuroPET Archive – A Molecular Neuroimaging Archive”; 10.144.473 kr.
Yderligere information
Morten Bache, Senior Scientific Lead, [email protected]
Christian Mostrup, pressechef, tlf.: 3067 4805, [email protected]
