Precision Medicine: Personalized Adverse events and Interactions of Drugs (PAID)
Präzisionsmedizin: Personalisierte Nebenwirkungen und Wechselwirkungen von Medikamenten (PAID)
Mission: In the master practical course (WS 2020/21) we develop a personalized information system
for drug use, side effects and interactions. We try to leverage information from the FDA, European and national authorities together with (personalized) genomics data using state-of-the-art data management and data analytics tools to build a user-friendly mobile app.
Mission: Im Master-Praktikum (WS 2020/21) entwickeln wir ein personalisiertes Informationssystem
für Verwendung, Nebenwirkungen und Interaktionen von Medikamenten. Wir versuchen, Informationen der FDA sowie europäischer und nationaler Behörden zusammen mit (personalisierten) Genomikdaten unter Verwendung modernster Datenmanagement- und Datenanalyse-Tools zu nutzen, um eine benutzerfreundliche mobile App zu erstellen.
Supervisors: Prof. Dr. Ralf Zimmer and Dr. Robert Pesch (Data Management and Analytics, inovex GmbH, https://www.inovex.de)
Betreuer: Prof. Dr. Ralf Zimmer und Dr. Robert Pesch (Datenmanagement und Analytik, inovex GmbH, https://www.inovex.de)
Robert studied bioinformatics (B.Sc.+M.Sc.) at FH Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin and did doctoral work in the IRTG RECESS at LMU Munich. He obtained his PhD from LMU Munich in 2016. He has several years of experience in data management and data analytics in industry and in teaching at LMU and TU Munich.
Robert studierte Bioinformatik (B.Sc.+M.Sc.) an der FH Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin und promovierte im IRTG RECESS an der LMU München. Seinen Doktortitel an der LMU München erhielt er 2016. Er verfügt über mehrjährige Erfahrung in Datenmanagement und Datenanalyse in der Industrie und in der Lehre an der LMU und TU München.
Teams: we plan for teams of 3-4 students, maybe up to six participants. Two or more teams are also possible. We will use agile project management with SCRUM.
Teams: wir planen für Teams von 3-4 Studierenden, vielleicht bis zu sechs Teilnehmern. Auch zwei oder mehr Teams sind möglich. Wir werden agiles Projektmanagement mit SCRUM einsetzen.
Tools: JIRA (Tracking of tasks and milestones), GIT (Programm code and CI/CD-Pipelines), Confluence/Wiki (Documentation), Slack, Google Meet/Zoom for online meetings.
Tools: JIRA (Verfolgung von Aufgaben und Meilensteinen), GIT (Programmcode und CI/CD-Pipelines), Confluence/Wiki (Dokumentation), Slack, Google Meet/Zoom für Online-Meetings.
Programming/Frameworks: Python, NLP-Libs (NLTK, spaCy, doccano, Label Studio, PyTorch-NLP) Flask, Web-Framework (e.g. vue.js, bootstrap, react, flutter), scalable database (e.g. NoSQL database, Elasticsearch), Google Cloud, Docker/podman
Programmierung/Frameworks: Python, NLP-Libs (NLTK, spaCy, doccano, Label Studio, PyTorch-NLP) Flask, Web-Framework (z.B. vue.js, bootstrap, react, flutter), skalierbare Datenbank (z.B. NoSQL-Datenbank, Elasticsearch), Google Cloud, Docker/podman
Work plan: Arbeitsplan:
- PAID Server + GUI
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Infrastructure (Google Cloud, CI/CD, database, containering, Cloud-Agnostic; safety, scalability),
Infrastruktur (Google Cloud, CI/CD, Datenbank, Containering, Cloud-Agnostic; Sicherheit, Skalierbarkeit),
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Software engineering: Tools (REST endpoint, frontend (Web-App, mobile app, annotation, expert tool)
Softwaretechnik: Werkzeuge (REST-Endpunkt, Frontend (Web-App, mobile Anwendung, Annotation, Expertenwerkzeug)
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Data engineering: data extraction, curation, mapping (FDA, EMA, BfArM), PubMed, scalable database
Data Engineering: Datenextraktion, Kuration, Mapping (FDA, EMA, BfArM), PubMed, skalierbare Datenbank
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Data science: NLP, NER and relation extraction, drugs, side effects, meta-data on patients. Genomic data (SNPs, CNVs, OMIM), embeddings, machine learning, deep learning
Data Science: NLP, NER und Relationsextraktion, Medikamente, Nebenwirkungen, Metadaten zu Patienten, Genomische Daten (SNPs, CNVs, OMIM), Embeddings, maschinelles Lernen, Deep Learning
Schedule: The project runs during the winter term WS2020/21 starting 2.11.2020 with weekly SCRUM events. There will be a final SCRUM print after the semester to finish the minimal viable product (PAID server and PAID app).
Zeitplan: Das Projekt läuft während des Wintersemesters WS2020/21 ab 2.11.2020 mit wöchentlichen SCRUM-Veranstaltungen. Nach dem Semester wird es einen endgültigen SCRUM-Ausdruck geben, um das 'minimal viable product' (PAID-Server und PAID-App) fertigzustellen.
Result/Deliverable: Running product including documentation, presentation of project, project report (publication).
Ergebnis/Deliverable: Laufendes Produkt einschließlich Dokumentation, Projektpräsentation, Projektbericht (Publikation).