highthroughputexperimenten

High-Throughput-Experimenten (HTE; engl. high-throughput experiments) bezeichnen eine Klasse experimenteller Ansätze, die darauf abzielen, große Mengen an Proben, Parametern oder Bedingungen in kurzer Zeit systematisch zu testen. Typischerweise kommen Automatisierung, Robotertechnik, Miniaturisierung und parallelisierte Messungen zum Einsatz, oft unter Nutzung von Mikroplatten (z. B. 96- oder 384-Well-Platten) oder mikrofluidischer Systeme. Ziel ist es, Muster oder optimale Bedingungen zu identifizieren, zum Beispiel Wirkstoffe, Reaktionsbedingungen oder Materialzusammensetzungen.

Der Arbeitsablauf umfasst in der Regel das Design der Experimente, die Generierung oder Zuweisung von Proben, die automatisierte Durchführung der Messungen sowie die automatische Datenerfassung und -analyse. Statistik und Dateninformationssysteme spielen eine zentrale Rolle, um Qualität sicherzustellen, Reproduzierbarkeit zu garantieren und Fehlalarme zu minimieren. Ergebnisse werden oft iterativ weiter verfeinert und verifiziert.

Anwendungsfelder reichen von der Wirkstoffforschung über die Entwicklung neuer chemischer Reaktionen, Katalysatoren und Materialien bis hin zur Genomik und Proteomik, wo große Bibliotheken oder Genom-/RNAi-Screens rasch untersucht werden. In der Materialwissenschaft dient HTE der systematischen Variation von Zusammensetzungen, um emergente Eigenschaften zu entdecken.

Zu den Vorteilen zählen eine beschleunigte Experimentierzeit, umfassendere Abdeckung von Parameterbereichen und potenziell niedrigere Kosten pro Messung. Herausforderungen betreffen die Datenqualität, Reproduzierbarkeit, den Bedarf an spezialisierter Infrastruktur und Software sowie das Risiko von Fehlschlüssen durch fehlerhafte Automatisierung oder unkontrollierte Variation.

HTE ist ein interdisziplinäres Paradigma, das Experimentdesign, Laborautomation, Informatik und Statistik verbindet, um aus großen Datenmengen belastbare Erkenntnisse zu gewinnen.