Optimierung von KI-gestützten Arbeitsabläufen in der Wirkstoffforschung

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Die biophysikalische Charakterisierung molekularer Wechselwirkungen mit SPR ist seit jeher eine wichtige Säule der systematischen Wirkstoffforschung. Mit dem Aufkommen leistungsfähiger Algorithmen für maschinelles Lernen und einem umfassenderen Verständnis struktureller und funktioneller Zusammenhänge beobachten wir einen wachsenden Trend zu integrierten Arbeitsabläufen, die iterative Rückkopplungsschleifen zwischen KI-Generierung, in silico-Analyse und experimenteller Bestätigung und Prüfung nutzen.

In diesem Vortrag möchten wir einige Beispiele für solche Arbeitsabläufe aus der Literatur hervorheben und eine Zukunftsvision für die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung mit Biacore SPR formulieren.

DECHEMA im Dialog zusammen mit dem Managerinnen-Netzwerk in den Life Sciences 

Eingeladene Referenten: Julian Plaga und Stefan Holzner, Cytiva Life Sciences