Hochdurchsatzmethoden

Hochdurchsatzmethoden bezeichnen Verfahren, die es ermöglichen, in kurzer Zeit eine sehr große Zahl von Proben, Reaktionen oder Messpunkten parallel zu untersuchen. Sie finden Anwendung in Wissenschaft und Industrie, insbesondere in Biologie, Chemie, Genomik, Proteomik und Materialforschung. Ziel ist es, Effekte oder Kandidaten rasch zu identifizieren und anschließend zu bestätigen.

Zu den bekanntesten Hochdurchsatzmethoden gehören das Hochdurchsatz-Screening (HTS) in der Wirkstoffforschung, das High-Content Screening (HCS) mit bildgebenden, multiparametrischen Analysen sowie die Hochdurchsatz-Sequenzierung (HTS) in der Genomik, oft als Next-Generation Sequencing (NGS) bezeichnet. HTS dient der Identifikation potenzieller Wirkstoffe, während HCS zusätzlich zellbiologische Parameter erfasst. In der Genomik ermöglichen HTS-Ansätze schnelle Sequenzierungsüberblicke ganzer Genome oder Transkriptom-Profille.

Technisch beruhen Hochdurchsatzmethoden auf Automatisierung, Miniaturisierung und Parallelisierung. Typische Infrastruktur umfasst roboterbasierte Flüssigkeitsführung, Multiwell-Platten in Formaten wie 96-, 384- oder 1536-Well, sowie Mess- und Bildgebungssysteme. Die Verfahren reichen von farb- oder lumineszenzbasierenden Assays bis zu hochauflösender Bildgebung, die zahlreiche Parameter gleichzeitig erfasst.

Datenanalyse und Qualitätssicherung spielen eine zentrale Rolle. Wichtige Konzepte sind Hit-Identifikation, Re-Screening und Bestätigung, sowie SAR-Analysen in der Wirkstoffforschung. Kennzahlen wie der Z'-Faktor dienen der Bewertung der Assay-Qualität. Herausforderungen umfassen Kosten, Infrastruktur, Datenmanagement, Fehlalarme, Assay-Interferenzen und Off-Target-Effekte.

Anwendungsfelder reichen von Arzneimittelentwicklung und funktioneller Genomik über Umweltmonitoring bis hin zur Material- und Pflanzengenetik. Zukünftige Entwicklungen zielen auf stärker integrierte Plattformen, KI-gestützte Analysen und verbesserte Reproduzierbarkeit.