Fraunhofer ITWM und IMM zeigen auf einem Workshop am 7. November 2025 in Kaiserslautern, wie modellbasierte Simulation und KI-gestützte Bioinformatik Innovationszyklen in der Biotechnologie verkürzen und die Wertschöpfung steigern. Für Unternehmen in der Prozess- und Pharmaindustrie wird der Einsatz von Machine Learning beim Wirkstoffscreening und in der Syntheseplanung zunehmend zum wirtschaftlichen Faktor. Fraunhofer IME-BR verknüpft Omics-Daten mit KI, um Proteinstrukturen vorherzusagen und Biosynthese-Cluster zu identifizieren. Mathematische Modelle und Datenwissenschaft gelten laut Fraunhofer ITWM als zentrale Treiber, um Ressourcen effizienter einzusetzen und Entwicklungskosten zu senken.

KI-ROI in der Biotechnologie: Wirkstoffscreening und Syntheseplanung durch Machine Learning 2025

Modellbasierte Simulation und KI-gestützte Optimierung verkürzen Innovationszyklen in der Biotechnologie messbar und steigern die Wertschöpfung entlang des gesamten Forschungsprozesses, von der molekularen Zielidentifikation bis zur Prozessskalierung.

Fraunhofer-Netzwerk bündelt Kompetenzen für Biotech-Unternehmen

Das Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation organisiert gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) und dem Fraunhofer-Institut für Mikrotechnik und Mikrosysteme (IMM) den Workshop “KI und Simulation in der Biotechnologie” am 7. November 2025 in Kaiserslautern. Die Veranstaltung richtet sich an Forschende, Vertreter der Prozessindustrie und akademische Experten gleichermaßen. Ziel ist laut Veranstalter der wissenschaftliche Austausch sowie das Networking zwischen Forschung und Industrie.

Mathematische Modelle, Algorithmen und Datenwissenschaft bilden nach Angaben der Veranstalter die zentralen Grundlagen dieser Entwicklung. Unternehmen, die bisher ohne modellbasierte Ansätze arbeiten, verlieren zunehmend Boden gegenüber Wettbewerbern, die Simulationen systematisch in ihre Entwicklungsprozesse integriert haben.

KI-gestützte Bioinformatik: Vom Genom zur Wirkstoffkandidatur

Das Fraunhofer-Institut für Molekularbiologie und Angewandte Oekologie (IME) beschreibt seinen Bioinformatik-Ansatz als Kombination modernster Omics-Technologien mit künstlicher Intelligenz. Konkret werden Sequenzdaten von Genomen und Transkriptomen analysiert, Mikrobiome charakterisiert, phylogenetische Beziehungen rekonstruiert und Expressionsmuster bis zur Single-Cell-Auflösung erfasst. Ergänzend fließen Proteom- und Metabolom-Daten ein.

Besondere praktische Relevanz entfaltet die Methode laut Fraunhofer IME in drei Bereichen:

• Proteinstrukturvorhersage: KI-Modelle sagen Proteinstrukturen voraus, was den Aufwand für experimentelle Strukturaufklärung erheblich reduziert.
• Wirkstoffscreening: Durch KI-gestützte Mustererkennung lassen sich potenzielle Wirkstoffkandidaten aus großen Bibliotheken schneller identifizieren.
• Pathogenerkennung: Automatisierte Klassifikation von Pathogenen beschleunigt die Diagnose und eröffnet neue molekulare Targets für die Wirkstoffentwicklung.

Für Entscheider in der Prozessindustrie bedeutet das: Wer Omics-Daten bisher unstrukturiert archiviert, verzichtet auf verwertbares Potenzial, das KI-Plattformen bereits heute erschließen könnten.

Vier praktische Implikationen für Unternehmen

1. Ressourceneffizienz durch Simulation vor dem Experiment Modellbasierte Optimierung erlaubt es, Fermentations- und Syntheseprozesse rechnerisch zu testen, bevor kostspielige Laborläufe stattfinden. Fraunhofer ITWM hebt hervor, dass dieser Ansatz dazu beiträgt, Ressourcen effizienter einzusetzen. Unternehmen sollten prüfen, welche ihrer Entwicklungsstufen sich für einen solchen “Simulation-first”-Ansatz eignen.

2. Kürzere Innovationszyklen als messbarer ROI-Treiber Laut Fraunhofer ITWM verkürzt modellbasierte Simulation Innovationszyklen. Für Biotechunternehmen mit typischen Entwicklungszeiten von mehreren Jahren stellt jede messbare Verkürzung einen direkten wirtschaftlichen Vorteil dar. Entscheider sollten Zykluszeiten als KPI in ihre KI-Businesscases aufnehmen, statt ROI ausschließlich über Kosteneinsparungen zu definieren.

3. Wirkstoffscreening als Einstiegspunkt mit niedrigem Integrationsaufwand Die KI-gestützte Vorauswahl von Wirkstoffkandidaten aus bestehenden Substanzbibliotheken erfordert keinen vollständigen IT-Umbau. Fraunhofer IME-BR betreibt entsprechende Screening-Methoden bereits produktiv. Für mittelständische Biotech- und Pharmaunternehmen bietet dieser Bereich einen pragmatischen Einstieg in KI-gestützte Prozesse, ohne die gesamte Forschungsinfrastruktur umzubauen. Ergänzende Einschätzungen zum KI-Einsatz in der Pharmaindustrie finden sich im Beitrag KI-Adoption in Pharma und Biotech.

4. Agrarmonitoring als Anwendungsfall für industrielle Mustererkennung Fraunhofer IME-BR setzt KI-gestützte Bildanalyse per Drohne ein, um Biodiversität, Schädlinge und Pathogene im Agrarbereich zu erkennen. Das methodische Prinzip der Mustererkennung auf komplexen Bilddaten ist direkt auf industrielle Qualitätskontrolle und Prozessüberwachung in der Fermentation übertragbar. Unternehmen aus angrenzenden Branchen, etwa der Lebensmittelherstellung, können von denselben Ansätzen profitieren.

Einordnung: Workshop als Transferformat

Das Format eines gemeinsamen Workshops von ITWM, IMM und dem Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation zielt ausdrücklich auf den Transfer zwischen Forschung und Praxis. Für Unternehmen, die KI-Projekte in der Biotechnologie planen, bieten solche Formate Orientierung ohne Vorab-Investition. Deutschlands Fraunhofer-Netzwerk hat sich in diesem Bereich als strukturierter Ansprechpartner etabliert, wie auch die Aktivitäten weiterer Institute zeigen. Mehr zu vergleichbaren Transferprojekten im deutschen Forschungskontext bietet der Artikel Fraunhofer KI-Skalierung und Technologietransfer für den Mittelstand.

Für Unternehmen, die konkrete ROI-Kalkulationen für KI-Implementierungen in regulierten Branchen benötigen, liefert der Beitrag KI-ROI in der Chemieindustrie methodisch verwertbare Vergleichswerte. Darüber hinaus hat das Fraunhofer-Netzwerk mit seinen Spin-offs und Lizenzmodellen einen strukturierten Pfad für den Mittelstandstransfer entwickelt, der im Beitrag Fraunhofer Spin-offs 2025 detailliert beschrieben wird.

Für Entscheider in Biotech und Pharma gilt: Der ROI von KI in der Wirkstoffforschung ist weniger eine Frage der Technologiereife als der strukturierten Integration von Simulation, Omics-Daten und maschinellem Lernen in bestehende Entwicklungsprozesse.

Quellen

• KI und Simulation in der Biotechnologie, Workshop Fraunhofer ITWM / IMM, Kaiserslautern, 7. November 2025
• Bioinformatik am Fraunhofer IME-BR: Omics, KI, Wirkstoffscreening und Agrarmonitoring

Häufige Fragen

Welche konkreten Aufgaben übernimmt KI beim Wirkstoffscreening in der Biotechnologie?

KI-gestützte Bioinformatik, wie sie etwa am Fraunhofer IME-BR eingesetzt wird, ermöglicht die Vorhersage von Proteinstrukturen, automatisiertes Wirkstoffscreening sowie die Erkennung von Pathogenen. Grundlage dafür ist die kombinierte Auswertung von Omics-Daten, also Genom-, Transkriptom-, Proteom- und Metabolom-Daten, die durch Algorithmen des maschinellen Lernens integriert und analysiert werden.

Wie trägt modellbasierte Simulation zur Syntheseplanung in der Biotechnologie bei?

Mathematische Modelle, Algorithmen und Datenwissenschaft bilden laut Fraunhofer ITWM die zentralen Grundlagen für die modellbasierte Simulation und Optimierung in der Biotechnologie. Sie ermöglichen es, Ressourcen effizienter einzusetzen, die Wertschöpfung zu steigern und Innovationszyklen zu verkürzen, indem Syntheseprozesse vor dem eigentlichen Laborversuch rechnerisch durchgespielt und optimiert werden.

Welche Omics-Daten werden in der KI-gestützten Bioinformatik typischerweise verarbeitet?

Das Fraunhofer IME-BR arbeitet mit Sequenzdaten aus Genomen und Transkriptomen, charakterisiert Mikrobiome, rekonstruiert phylogenetische Beziehungen und erfasst Expressionsmuster bis auf Einzelzellebene. Ergänzend werden Proteom- und Metabolom-Daten ausgewertet, Stoffwechselwege kartiert sowie Biosynthese-Cluster in Bakterien, Pilzen und Eukaryoten identifiziert.

Wo können sich Fachleute aus Forschung und Industrie zu KI und Simulation in der Biotechnologie austauschen?

Das Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation veranstaltet gemeinsam mit dem Fraunhofer ITWM und dem Fraunhofer IMM am 7. November 2025 in Kaiserslautern den Workshop ‘KI und Simulation in der Biotechnologie’. Die Veranstaltung richtet sich an akademische Forschende, Vertreter der Prozessindustrie sowie Fraunhofer-Wissenschaftler und bietet neben Fachvorträgen auch eine Podiumsdiskussion und Networking-Möglichkeiten.

Welchen ROI-Hebel bietet KI-gestütztes Agrarmonitoring für die Biotechnologie?

Laut Fraunhofer IME-BR lässt sich KI-gestützte Mustererkennung für Agrarmonitoring nutzen, etwa zur Erkennung von Biodiversität, Schädlingen und Pathogenen sowie zur Identifikation neuer molekularer Targets. Die Kombination aus Drohnenerfassung und KI-basierter Datenanalyse ermöglicht es, Eingriffe gezielter zu planen und damit Ressourcen einzusparen, was direkt auf die Kostenseite wirkt.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.