Posterpreis der GfH 2026 für ein Projekt im Bereich multimodal language models und Genetik

Dr. med. Jeremias Krause, Assistenzarzt am Zentrum für Humangenetik und Genommedizin (Leitung: Univ.-Prof. Dr. med. Ingo Kurth, Univ.-Prof. Dr. med. Miriam Elbracht) an der Uniklinik RWTH Aachen, hat auf der diesjährigen Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Humangenetik  (GfH; 4.-06. März 2026 in München) unter 190 ausgestellten Postern den Posterpreis 2026 für seinen Beitrag „Genolator: A multimodal language model integrating genomic and structural data for functional protein queries utilizing natural language“ gewonnen.

Bei dem Genolator handelt es sich um ein vereinheitlichendes Modell, welches latente Repräsentationen (sog. Embeddings) von genomischen Basismodellen mit den generellen Fähigkeiten eines der natürlichen Sprache mächtigen Sprachmodells verknüpft. Aufgrund des rasanten technischen Fortschritts gibt es ein steigendes Aufkommen von genomischen Basismodellen, die DNA-Sequenzen, Aminosäure-Sequenzen oder Proteinstrukturen verarbeiten können. Ein zunehmendes Problem besteht darin, dass diese Modelle bislang nicht untereinander kommunizieren können, und aufgrund ihrer fehlenden Kompetenz natürliche Sprache zu verarbeiten, für nicht technische Nutzer und Nutzerinnen nur bedingt zugänglich sind. Diese sich öffnende Nische bedient der Genolator, indem er modalitätsspezifische Repräsentationen von genomischen Basismodellen mit der natürlichen Sprache verknüpft. Die erlernten Fähigkeiten des Genolators wurden in einem Pilotprojekt anhand der Funktionsvorhersage von Proteinen getestet. In diesem Anwendungsbereich übertrifft der Genolator sowohl öffentliche verfügbare Allrounder Modelle (bspw. GPT 4.1), als auch kleinere Modelle, die ebenfalls die modalitätsspezifischen Repräsentationen nutzen.

Genolator: A Multimodal Large Language Model Fusing Natural Language, Genomic, and Structural Tokens for Protein Function Interpretation

v. l.: Prof. Ingo Kurth, Dr. Jeremias Krause, Prof. Miriam Elbracht

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