KI-Lösungen für Wirkstoffforschung und -entwicklung

Wie können KI und Machine Learning die Wirkstoffforschung beschleunigen?

KI und ML revolutionieren den Drug-Discovery-Prozess, indem sie datenintensive, langwierige Schritte automatisieren, die bisher Jahre dauerten. Unsere Modelle analysieren Multi-Omics-Daten, wissenschaftliche Literatur und Real-World-Evidence, um neue therapeutische Targets mit höherer Sicherheit zu identifizieren. Virtuelles Screening und de-novo-Moleküldesign ermöglichen eine schnellere Treffer- und Leitstrukturfindung, indem Bindungsaffinitäten, ADMET-Eigenschaften und Toxizitätsprofile bereits vor der Laborsynthese vorhergesagt werden. In präklinischen und klinischen Phasen verbessern KI-Modelle Studienplanung, Patientenselektion und Sicherheitsüberwachung in Echtzeit – was die Erfolgsquote signifikant erhöht.

Brauche ich eigene Datensätze, um KI in der Wirkstoffforschung einzusetzen?

Nicht unbedingt. Wir können sowohl mit unternehmenseigenen experimentellen oder klinischen Daten arbeiten als auch mit öffentlich verfügbaren biomedizinischen Quellen wie Genomik-, Proteomik-, Transkriptomik- und Chemiebibliotheken. Unser Team ist auf Data Engineering spezialisiert – von Datenbereinigung und Harmonisierung bis zur Integration strukturierter und unstrukturierter Quellen. Wir entwickeln zudem Cloud-basierte Data Lakes und Pipelines, die eine kontinuierliche Einbindung neuer Laborergebnisse, Publikationen und Real-World-Daten ermöglichen.

Ist Ihre Software mit Branchenvorschriften konform?

Ja. Jede unserer Lösungen wird unter strengen regulatorischen Standards entwickelt. Wir folgen Richtlinien wie FDA 21 CFR Part 11, EMA Guidance, HIPAA, GDPR und GxP-Praktiken (GLP, GCP, GMP). Unsere Prozesse beinhalten vollständige Audit-Trails, erklärbare KI-Module und Validierungsprotokolle, die auf regulatorische Einreichungen abgestimmt sind. Für Pharmakovigilanz- und Studienmanagementsysteme bieten wir zudem Integrationen mit CTMS- und EDC-Plattformen, um Compliance in regulierten F&E-Umgebungen sicherzustellen.

Welche Unternehmen profitieren von diesen Lösungen?

Unsere KI-/ML-Services sind auf das gesamte Life-Sciences-Ökosystem ausgerichtet:

Große Pharmaunternehmen beschleunigen damit ihre Forschungsprozesse und steigern die Effizienz klinischer Studien.
Biotech-Startups skalieren schnell, ohne eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen – ideal für Target Discovery und Lead Optimization.
CROs (Contract Research Organizations) erweitern ihr Dienstleistungsportfolio und verbessern die Effizienz ausgelagerter Forschung.
Akademische Einrichtungen und staatliche Labore nutzen unsere Lösungen für Multi-Omics-Analysen, Biomarker-Forschung und translationale Studien.

Wie gewährleisten Sie Datenschutz und Datensicherheit?

Wir setzen auf Sicherheitsstandards auf Enterprise-Niveau: End-to-End-Verschlüsselung (bei Übertragung und Speicherung), strikte Zugriffskontrollen, rollenbasierte Berechtigungen und sichere Cloud- oder Hybridbereitstellung. Unsere Infrastruktur erfüllt ISO 27001, GDPR und HIPAA-Standards. Für besonders sensible Forschungssysteme entwickeln wir validierte Computersysteme, die Anforderungen an Auditierbarkeit und Nachverfolgbarkeit erfüllen. Der Schutz von Patientendaten und geistigem Eigentum steht dabei immer im Mittelpunkt.

Kann KI Laborversuche vollständig ersetzen?

Nein – KI ersetzt keine Laborwissenschaft, sondern beschleunigt sie erheblich. Sie reduziert die chemische und biologische Komplexität auf eine überschaubare Zahl vielversprechender Kandidaten, wodurch weniger Zeit und Ressourcen verschwendet werden. Beispielsweise helfen KI-gestützte QSAR- und ADMET-Modelle, Moleküle mit hoher Toxizität oder geringer Bioverfügbarkeit frühzeitig auszusortieren. Validierung im Labor bleibt unerlässlich, aber KI sorgt dafür, dass sich diese auf die vielversprechendsten Substanzen konzentriert.

Wie lange dauert die Entwicklung einer individuellen KI-/ML-Lösung für die Wirkstoffforschung?

Das hängt von Datenverfügbarkeit, Modellkomplexität und Projektumfang ab. Ein Proof-of-Concept (z. B. ein virtuelles Screening oder ein Toxizitätsklassifikator) kann in wenigen Wochen geliefert werden. Umfassendere Plattformen mit Datenintegration, Dashboards und Compliance-Funktionen benötigen in der Regel mehrere Monate. Unser iterativer Ansatz sorgt dafür, dass Sie schnell Ergebnisse sehen, während wir die Lösung parallel weiter ausbauen.

Bieten Sie auch Beratung neben Softwareentwicklung an?

Ja. Innowise bietet strategische Beratung und technische Umsetzung aus einer Hand. Wir beginnen mit Machbarkeitsanalysen, Strategie-Workshops und Proof-of-Concept-Designs, um den Business Case zu validieren. Sobald der Mehrwert belegt ist, entwickeln und implementieren wir End-to-End-KI-Systeme inklusive MLOps-Pipelines, Cloud-Infrastruktur und Integration in Labor- und klinische Systeme. Zudem stellen wir Domänenexperten, etwa Data Scientists, Bioinformatiker oder Machine Learning Engineers, bereit, die Ihr internes F&E-Team flexibel unterstützen.