Eine Gruppe von 1.000 ALS-Patienten nimmt an einem revolutionären Medizinforschungsprogramm namens „Answer ALS“ teil, das von John Hopkins und dem Robert Packard Center for ALS Research ins Leben gerufen wurde. Answer ALS bringt globale Forschungszentren, führende Technologie-Unternehmen, Wissenschaftler von Weltrang und ALS-Patienten für ein großes Ziel zusammen: Mithilfe von Cloud Computing, maschinellem Lernen, einer enormen Menge an Patientendaten sowie einer leistungsstarken, interaktiven Dateninfrastruktur, die künstliche Intelligenz nutzen kann, sollen Ursachen für ALS und potenzielle Behandlungsmöglichkeiten erforscht werden.

Das Team benötigte eine Suchmaschine für die Datenabfrage auf Basis von Microsoft Azure, die Ergebnisse binnen Stunden (anstatt Tagen oder Wochen) verarbeiten kann. Weiterhin musste sie mit KI-Funktionen und maschinellen Lernfähigkeiten kompatibel sein, die zu einem späteren Zeitpunkt hinzugefügt werden sollen. Das Thema Datensicherheit war in jeder Hinsicht von fundamentaler Bedeutung.

Das Answer ALS-Konsortium entschied sich für eine Datenabfrageinfrastruktur mit Azure als Backbone. Weiterhin wurden die Azure-Spezialisten von Avanade mit der Leitung von Projektphase 1 beauftragt. Daraufhin begannen wir mit einem designorientierten Workshop, bei dem wir hauptsächlich die erforderlichen Funktionen besprochen und ausgewählt haben. Nach Priorisierung der Ziele haben wir einen Fahrplan für die Umsetzung erarbeitet. Mithilfe einer agilen Methodik haben wir eine leistungsstarke und sichere Suchmaschine für die Datenabfrage konzipiert, mit der die Forscher ihnen bereits bekannte Tools verwenden können. Die Lösung weist ein zukunftsweisendes Design auf und lässt sich je nach Fortschritt des Projekts erweitern und ergänzen.

Das neue Collaboration-System bietet unter anderem folgende entscheidende Vorteile:

• Die am Projekt beteiligten Forscher können Datenbanken mit Tausenden Petabytes ALS-spezifischen Informationen abfragen.
• Die Forscher hoffen, dass die neuen Erkenntnisse als Grundlage für neue klinische Studien dienen können, aus denen sich unter Umständen erfolgreiche Behandlungsprotokolle ableiten lassen.
• Das Projekt brachte bereits erste Ergebnisse: Durch die Weitergabe von Answer ALS-Daten an eine Forschungsgruppe in den Niederlanden konnten die Wissenschaftler ein Gen identifizieren, das mit ALS in Verbindung gebracht wird.