Ein zentraler Schritt in der Medikamentenentwicklung ist, das richtige biologische Angriffsziel zu finden. Dafür nutzen wir Maschinelles Lernen, das in großen Zell‑ und Bilddaten verborgene Muster entdeckt und neue, vielversprechende Ansatzpunkte sichtbar macht. Gemeinsam mit Partnern wie Recursion erstellen wir umfassende Karten der Zellbiologie – für ein tieferes Verständnis von Krankheiten und schnelleres Auffinden und Prüfen neuer Ziele, auch in Onkologie, Neurowissenschaften und Antibiotikaforschung.

In der personalisierten Medizin zählt Präzision: Mit Maschinellem Lernen analysieren wir digitalisierte Gewebebilder automatisch und objektiv, um Biomarker sicher zu quantifizieren. Gemeinsam mit PathAI entwickeln wir exklusiv KI‑basierte Companion Diagnostics, die vorhersagen, welche Therapie wirkt – etwa bei zielgerichteten Ansätzen wie ADCs, auch bei sehr geringer Biomarker‑Expression. Unsere Algorithmen (z. B. für PD‑L1, HER2, ER/PR, Ki‑67, CD8) unterstützen die Routine‑Diagnostik und die Auswertung von Proben in klinischen Studien.

Das Hochdurchsatz‑Screening testet Millionen Verbindungen – ist aber aufwendig und anfällig für Fehlalarme. Mit Maschinellem Lernen priorisieren wir die vielversprechendsten Stoffe und erkennen falsch‑positive Ergebnisse früh, damit Forschung schneller auf die richtigen Spuren setzt.

Wir beobachten, wie Modelle beim Screening lernen – so priorisieren wir echte aktive Stoffe und filtern Verbindungen heraus, die nur scheinbar wirken. Das beschleunigt die Auswahl der wirklich vielversprechenden Kandidaten.

Statt Millionen Verbindungen komplett zu testen, prüfen wir zunächst einen kleinen Teil Substanzen: Ein ML‑Modell lernt daraus und priorisiert die nächsten Kandidaten mit hoher Trefferwahrscheinlichkeit. So fanden wir in einer Studie mit nur 5,9% der Bibliothek bereits 43,3% der aktiven Treffer.

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Wir verlassen uns nicht mehr nur auf Bauchgefühl: Mit KI schätzen wir ein, welche Studienzentren gut geeignet sind, und sehen, wo wir eine vielfältige und repräsentative Gruppe von Teilnehmenden erreichen. Zusätzlich wertet Sprach‑KI echte Erfahrungsberichte (z. B. aus Foren) aus, um Symptome und Bedürfnisse besser zu verstehen. So planen wir Studien näher am Alltag der Patient:innen, finden schneller passende Teilnehmende und führen die Studien effizienter durch.

Der KI‑Campus bietet einen verständlichen Überblick und praxisnahe Lernangebote zu ML – ideal für alle, die Grundlagen für „KI in der Medikamentenentwicklung“ aufbauen wollen.

Das HPI vermittelt praxisnahe KI‑Kompetenzen für Berufstätige – passend, wenn Sie Methoden und Anwendungen jenseits der Grundlagen vertiefen wollen.

Haben Sie Fragen zu unserer Forschung, zu Digitalisierung & KI oder zur Gesundheitsversorgung von morgen? Wir bringen Sie mit den richtigen Expert:innen in Kontakt.

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