silicoModelle

silicoModelle sind computergestützte Modelle, die das Verhalten komplexer biologischer, chemischer oder materieller Systeme simulieren. Sie ermöglichen das Testen von Hypothesen, das Verstehen von Mechanismen und das Treffen von Vorhersagen, oft als Ergänzung zu experimentellen Methoden. Der Begriff umfasst Ansätze, die ganz oder teilweise am Computer arbeiten.

Zu den gängigsten Typen gehören molekulare Docking- und Dynamik-Simulationen, QSAR-Modelle zur Vorhersage chemischer Eigenschaften, metabolische Netzwerke (Flux-Balance-Analyse), systembiologische Modelle basierend auf Differentialgleichungen sowie agentenbasierte Modelle. Datenquellen reichen von genomischen und proteomischen Informationen über Strukturdaten bis hin zu experimentellen Messungen.

Anwendungsfelder liegen in der Wirkstoffentwicklung und Toxikologie, personalisierten Medizin, Materialforschung, Umwelt- und Risikobewertung sowie Prozessoptimierung. In der Regulierung gewinnen in silico-Studien an Bedeutung, ersetzen jedoch in der Regel nicht Tierversuche oder klinische Studien, sondern dienen der Vorselektion und Risikobewertung.

Zu den Vorteilen zählen schnellere, kostengünstigere Vorhersagen und die Möglichkeit, hypothetische Szenarien zu testen. Herausforderungen sind Ungenauigkeiten der Eingabedaten, Unsicherheiten in Schätzungen, Overfitting und begrenzte Generalisierbarkeit sowie hohe Rechenkosten. Reproduzierbarkeit, Transparenz und Interoperabilität erfordern standardisierte Datenformate und offene Software wie SBML, COPASI oder OpenMM, sowie sorgfältige Dokumentation.