Die KI Lösung für Cell Screening in der Wirkstoffentwicklung.

Für Pharmaunternehmen, CROs – für uns!

Die KI Lösung für Compound Screening im Wirkstoff­entwicklungs­prozess.

Für Pharmaunternehmen, CROs – für uns!

Wir beschleunigen die Wirkstoffentwicklung mit KI-basierten Analysen für biomedizinische und pharmazeutische Lösungen.

Unsere Mission

KI-basiertes Cell Screening – schneller, günstiger, besser und risikoärmer.

CELL SCREENING

Cell Screening ist ein wichtiger Baustein zur Entdeckung von Arzneimitteln. Die Grundlage bildet die automatische Erfassung und Auswertung (Screening) von Tausenden von Mikroskopiebildern von Zellen. Diese werden chemischen Wirkstoffen ausgesetzt, um Treffer zu identifizieren, die auf therapeutisches Potenzial hinweisen. Diese Treffer sind Verbindungen, die eine messbare – und in der Regel gewünschte – zelluläre Wirkung hervorrufen.

ScreeningHub ist eine auf Deep Learning basierende Plattform für verschiedenste Cell Screening Anwendungen. Der modulare Aufbau erlaubt eine hohe Anpassbarkeit an unterschiedliche fach­liche Aufgabenstellungen und spezifische medizinische Fachbereiche.

Revolutionär.

SCHNELLER, GÜNSTIGER,
RISIKOÄRMER

Wir revolutionieren die Wirkstoffentwicklung mit KI-basierten Analysen für biomedizinische und pharmazeutische Lösungen.

Neuer Blickwinkel

Klare Aussage der Zelltypen­verteilung innerhalb des Bildes – auch über ver­schiedene Zellinien hinweg, durch Einbindung mehrerer Features. Die Bewertung der Auswertung der Ergebnisse erfolgt anhand des HTS-branchenüblichen Z-Faktors.

Extreme Schnelligkeit

Nutzerinnen erhalten schneller Ergeb­nisse und damit eine effizientere Auswahl geeigneter Wirkstoffe als mit herkömmlichen Methoden.

Schnittstellen­unabhängigkeit

Keine Integration in existierende Schnittstellen notwendig.

Extreme Skalierbarkeit

Erweiterung des zugänglichen Suchraums durch High-Content Screening und hohe Automation.

Verbesserung der Erfolgsquote

Frühere Vorhersage von Toxizität und Wirksamkeit von Wirkstoffen, um schlechte Kandidaten von teureren klinischen Studien herauszufiltern. 

Bottleneck
Cell Screening

HERAUSFORDERUNG

Cell Screening wird in der Wirkstoff­entwicklung eingesetzt, um die Wirksamkeit von Wirkstoffen auf Zell­ebene zu analysieren und Zellen mit hoher Produktion biopharma­zeutischer Wirkstoffe zu identifizieren.
Was sind die Herausforderungen
und wie reagieren wir darauf?

Teuer und langwierig

Mit durchschnittlich 12 Jahren und rund 4 Mrd. Euro Kosten ist die Wirkstoffentwicklung ein extrem teurer, langwieriger und risikoreicher Prozess in der Pharma-Industrie.

KI-basiertes, automatisiertes und effizientes Cell Screening

Für den Einsatz in der Early Drug Discovery und darüber hinaus in weiteren Phasen des Wirkstoff­entwicklungsprozesses.

Falsche Treffer und fehlende Informationen

über den tatsächlichen Wirkmechanismus beim einfachen Durchsuchen chemischer Datenbanken.

Automatisierte Analyse & Bewertung der pharmakologischen Wirkung von Wirkstoffen

Unabhängig der Zelltypen

Finanziell risikoreich

Jeder Wirkstoffkandidat, der sich in einer späteren Phase als ungeeigent erweist, führt zu hohen finanziellen Verlusten.

Hoch skalierbar, automatisiert und exakt

High Throughput Screening der Zell Morphologie auf Basis von Spinning Disk Confocal Microscopy (SDCM) Bildern.

Begrenzter chemischer Raum

Die manuelle Auswertung von mikroskopischen Bildern ist mit erheblichem Aufwand verbunden, was die Zahl der zu analysierenden Substanzen stark eingeschränkt.

Scale-up der Wirkstoffsuche

Analyse einer deutlich höheren Anzahl von Wirkstoff­kandidaten möglich.

Phenotypic
Drug Discovery
Studie

STUDIENLAGE

Aktuelle Veröffentlichungen belegen eindrucksvoll den Nutzen unserer Lösung.

Kontakt aufnehmen

Haben Sie Interesse an unserer Lösung oder an einer Zusammen­arbeit? Kontaktieren Sie uns!

oder direkt

Entdecken Sie
die Zukunft

Buchen Sie jetzt eine Demo, um zu sehen, wie unsere Plattform Ihre Forschung beschleunigen, Kosten senken und die Erfolgsquote durch automatisierte Analyse von tausenden Zellbildern verbessern kann.

change to english version.