silicoStudien

silicoStudien bezeichnen Untersuchungen, die überwiegend oder vollständig durch computerbasierte Simulationen, Modelle und Analysen durchgeführt werden. Der Ausdruck in silico stammt vom lateinischen Begriff, der auf Computersimulationen verweist, als Gegenstück zu experimentellen Ansätzen im Labor (in vitro) oder am lebenden Organismus (in vivo).

Historisch entwickelten sich silicoStudien mit dem Aufkommen der Computerchemie, Molekulardynamik und datengetriebenen Modellierung. In den 1980er und 1990er Jahren verbreiteten sich Docking- und QSAR-Verfahren, und seitdem sind computergestützte Modelle in Biowissenschaften, Chemie, Materialforschung und Umweltwissenschaften etabliert. Fortschritte in KI und maschinellem Lernen haben die Vorhersageleistung und Anwendungsfelder weiter erweitert.

Wesentliche Methoden umfassen molekulare Docking- und Präzisionsvorhersagen von Protein-Ligand-Bindungen, Molekulardynamik und Monte-Carlo-Simulationen, QSAR und quantitative Struktur-Eigenschafts-Beziehungen, systembiologische Modelle, sowie pharmakokinetische und pharmakodynamische Simulationen. Datenquellen sind Strukturdatenbanken (z. B. PDB), chemische Datenbanken (PubChem, ChEMBL) und omics-Datensätze; übliche Werkzeuge reichen von Open-Source-Software wie GROMACS, AMBER, AutoDock und COPASI bis zu kommerziellen Plattformen.

Vorteile von silicoStudien umfassen geringere Kosten, schnellere Hypothesenprüfung, reduzierte Versuchsanforderungen an Tieren und die Fähigkeit, breite Parameterbereiche zu erkunden. Grenzen liegen in der Abhängigkeit von Genauigkeit der Modelle, der Qualität der Eingangsdaten und der Übertragbarkeit auf komplexe biologische Systeme. Validierung gegen experimentelle Daten bleibt oft notwendig.

Anwendungsbereiche reichen von Wirkstoffdesign, Toxikologie und Materialforschung bis hin zu Umweltmodellierung und personalisierter Medizin. Zukünftige Entwicklungen setzen auf integrierte KI-Ansätze, Multi-Skala-Modelle und verstärkte Transparenz sowie Reproduzierbarkeit von Studien.