Für ihre Forschungen hat das Team mit Forschenden vom Institute of Computational Biology des Helmholtz Zentrums München unter der Leitung von Dr. Annalisa Marsico und dem KI-Institut Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute in Montréal, Kanada, das sogenannte neural Bellman-Ford network erweitert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerken lernt BioPathNet, indem es nicht nur Datenpunkte, sondern alle Beziehungen entlang der untersuchten Pfade berücksichtigt. 

Es werden Gene, Proteine, Signalwege, Krankheiten, Medikamente und biologische Prozesse miteinander verknüpft, wodurch die medizinischen Zusammenhänge entdeckt werden können. BioPathNet liefert Hypothesen, die im Labor auf ihre Richtigkeit überprüft werden.

Originalpublikation
Hu, E.Y., Oleshko, S., Firmani, S. et al. Enhancing link prediction in biomedical knowledge graphs with BioPathNet. Nat. Biomed. Eng (2026). https://doi.org/10.1038/s41551-025-01598-z

Weitere Informationen:
https://www.helmholtz-munich.de/newsroom/news/artikel/biopathnet-new-ai-uncovers-hidden-patterns-in-biomedical-knowledge-graphs