Beteiligte aus den Fachbereichen der Mikrobiologie, Biologie, Medizin und Bioinformatik arbeiten in der Projektgruppe SSTDBB zusammen, um das große Potenzial ungenutzter Datenquellen in der Toxikologie anzuwenden. So soll die Verankerung digitaler Forschungsmethoden in der Toxikologie gestärkt und ein Kulturwandel hin zur datengetriebenen Forschung mit einer verantwortungsvollen Datennutzung gefördert werden.

Die wachsende Zahl an sequenzierten bakteriellen Toxinen und Bakteriophagen ist eine Ressource, die bisher unzureichend zur Entdeckung neuer Toxine und potenzieller Therapeutika genutzt wird. Das Projekt SSTDBB möchte diese Forschungslücke verringern und die Datenquellen unter Anwendung innovativer Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ausschöpfen. Diese Methoden stammen aus dem Bereich des „Natural Language Processing“ (Computerlinguistik) und sind als „Protein Language Models“ in der Bioinformatik etabliert.

Neben den fachlichen Forschungszielen ist ein übergeordnetes Projektziel, die Datenwissenschaften in der Toxikologie nachhaltig zu verankern. Durch interaktives, gemeinsames Erlernen und Anwenden von KI wird eine fundierte Basis für zukünftige Forschungsvorhaben basierend auf datenbasierten Lösungsideen geschaffen. Auch soll das Vertrauen in KI in der Toxikologie gesteigert werden, indem die Vorhersagemodelle nach den Prinzipien der erklärbaren KI entwickelt und die vorhergesagten Wirkstoffkandidaten experimentell validiert werden.