Die Modelle in den Lebenswissenschaften werden immer genauer, was ihre Annäherung an die Realität angeht. Parallel dazu werden neue Technologien und Techniken für die Berechnung solch großer und datenintensiver Probleme auf Hochleistungsrechnern entwickelt. In unserer Gruppe überbrücken wir diese Lücke, indem wir biowissenschaftliche Modelle entwerfen, die auf Hochleistungsrechnern effizient berechnet werden können. Dieser Schwerpunkt ermöglicht es uns, realistische Modelle zu berechnen, die dann in anderen lebenswissenschaftlichen Disziplinen verwendet werden können.
Ein Forschungsgebiet unserer Gruppe ist die Entwicklung neuer Medikamente, die in der Regel zeitaufwendig ist und teure sogenannte "wet lab" Versuche erfordert. Das strukturbasierte virtuelle Screening hat das Potenzial, dies zu beschleunigen, indem potenzielle Arzneimittelkandidaten (Verbindungen) virtuell an einen Rezeptor angepasst werden. Mit Hilfe hierarchischer Strategien, KI-basierter Ansätze und mathematischer Methoden wollen wir das virtuelle Screening hocheffizient und anwendungsnah gestalten.
Konkret arbeiten wir an Erweiterungen der Open-Source-Screening-Plattform Virtual Flow, die perfekt skaliert und eine frei verfügbare Bibliothek mit mehr als 1,4 Milliarden Molekülen bietet.
