Das Leben entschlüsseln

Die Schnittstelle von Biologie & Code

Moderne Medizin ist längst nicht mehr nur Chemie - sie ist eine Data-Science-Challenge. Die Bioinformatik bildet hierbei die entscheidende Übersetzungsebene. Sie fusioniert Biologie, Mathematik und Informatik, um aus gewaltigen Datensätzen - von DNA-Sequenzen bis zu Proteinstrukturen - handlungsrelevante medizinische Erkenntnisse zu gewinnen. Sie ist der Schlüssel, um neue Gene zu entdecken, komplexe Krankheiten zu verstehen und präzise, personalisierte Therapien zu entwickeln.

Biologische Datenanalyse

Interpretation genomischer und proteomischer Landschaften, um signifikante biologische Signale vom bloßen "Rauschen" zu trennen.

Algorithmische Effizienz

Einsatz effizienter Algorithmen zum Durchsuchen, Alignieren und Analysieren riesiger Sequenzdatenbanken und molekularer Netzwerke.

Machine Learning & Deep Learning

Aufdeckung verborgener Muster und Entwicklung prädiktiver Modelle zur Entschlüsselung komplexer biologischer Abhängigkeiten.

Skalierbare Infrastruktur

Architektur von High-Performance-Storage- und Computing-Umgebungen zur Bewältigung des biologischen "Big Data".

Von Molekülen zu Maschinen

Innovation in der Bioinformatik vorantreiben

Aufbauend auf meinem Fundament in Bioinformatik und Data Science schlage ich heute als Head of Technology & Innovation bei MOLEQLAR Analytics GmbH die Brücke zwischen Life Sciences und Advanced Computing. Mein Ziel ist es, komplexe biologische Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse zu verwandeln.

Meine Expertise erstreckt sich von der massenspektrometrie-basierten Proteomik, Epigenetik und Deep Learning bis hin zu Cloud-Infrastrukturen, Algorithmen-Design und Innovationsstrategie. Durch die Verbindung von wissenschaftlicher Neugier und technologischer Leadership entwickle ich datengetriebene Lösungen, die den Entdeckungsprozess beschleunigen und die Grenzen biotechnologischer Innovation erweitern.

Ich entwickle computergestützte Methoden zur Analyse komplexer biologischer Datensätze aus Genomik, Proteomik und Epigenetik. Mein Fokus liegt auf der Verarbeitung hochauflösender Massenspektrometrie-Daten, der Feature Extraction und der Integration von Multi-Omics-Datensätzen. Ziel ist es, molekulare Signaturen und Signalwege zu entschlüsseln, die maßgeblichen Einfluss auf Gesundheitsergebnisse haben.
Ich konzipiere und implementiere Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zur Mustererkennung in hochdimensionalen biologischen Daten. Von neuronalen Netzarchitekturen zur MS1-Probenklassifizierung bis hin zur algorithmischen Optimierung von Datenpipelines: Meine Arbeit transformiert abstrakte Rohdaten in prädiktive und interpretierbare Modelle.
Ich schaffe robuste Big-Data-Infrastrukturen und cloud-basierte Analyseumgebungen, die reproduzierbare Forschung ermöglichen. Dies umfasst das Design sicherer Datenpipelines auf AWS, die Integration von Automatisierungstools und die Synchronisierung von Spitzentechnologie mit wissenschaftlichen Zielen, um den Innovations- und Entdeckungsprozess zu beschleunigen.

Case Study: Vorhersage von Peptid-Ladungszuständen in der LC-MS

In diesem Projekt widmete ich mich der Herausforderung, die Vorläufer-Ladungszustände (Precursor Charge States) von Peptiden in LC-MS-Experimenten präzise vorherzusagen. Grundlage hierfür bildete der PROSPECT-Datensatz.

Zur Lösung entwickelte ich verschiedene Deep-Learning-Architekturen von Grund auf neu. Der Fokus lag auf Multi-Class-Klassifikationsmodellen, basierend auf Embedding Layers und Dense Networks. Zusätzlich experimentierte ich mit fortgeschrittenen Multi-Head- und Multi-Label-Ansätzen, um die Modellarchitektur optimal an die chemische Komplexität anzupassen.

Die folgende Abbildung visualisiert die Vorhersagen für eine exemplarische Proteinsequenz sowie die Performance-Metriken.

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Ist das Modell unpräzise? Kann es die Komplexität abbilden? Oder bildet es die Realität ab?

Sind Ladungszustände binär? Oder wird hier vielmehr eine chemische Unsicherheit quantifiziert?

Und jetzt sind wir genau dort: in der Bioinformatik. Im Schnittpunkt von Biochemie, Statistik und Daten.