HAMBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Evotec nutzt mit „Pan Hunter“ eine KI-gestützte Analyseplattform, um aus Omics- und Screening-Daten in Sekundenbruchteilen priorisierte Treffer abzuleiten. Die Lösung ist vor allem für Forschungsallianzen mit Pharma, Biotech und akademischen Partnern gedacht – nicht als Endkunden-Software. Im Kern kombiniert sie Statistik und Machine Learning (u. a. Clustering, Klassifikation und Feature-Selection) mit modularen Erweiterungen. Gleichzeitig adressiert Evotec Fragen zu Datenqualität, Audit-Trails und einer späteren GxP-Tauglichkeit für anspruchsvollere Entwicklungsstufen.

Evotecs Pan Hunter: KI-gestützte Wirkstoffsuche als Datenplattform für Allianzen
Evotecs Pan Hunter: KI-gestützte Wirkstoffsuche als Datenplattform für Allianzen (Foto: IT BOLTWISE)
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Evotec stellt „Pan Hunter“ als interne KI-gestützte Datenanalyseplattform für die präklinische Wirkstoffforschung in den Mittelpunkt seines Digital-Health-Portfolios. Damit verschiebt sich der Fokus in vielen Projekten vom manuellen Kuratieren einzelner Excel-Listen hin zur schnelleren Mustererkennung über heterogene Datenquellen. In dem beschriebenen Nutzungsalltag sieht man den Wechsel von experimentellen Punktwolken auf einem Dashboard, während im Hintergrund Rechenroutinen Trefferlisten verdichten, für die früher ganze Laborteams mehrere Durchläufe gebraucht hätten. Die zentrale Botschaft: Geschwindigkeit entsteht nicht nur durch bessere Modelle, sondern durch durchgängige Datenintegration.

Technisch kombiniert Pan Hunter laut Evotec strukturierte und unstrukturierte Informationen aus mehreren Ebenen der Biologie. Dazu zählen Omics-Daten, Screening-Ergebnisse sowie klinische Hinweise, die in einer einheitlichen Oberfläche zusammenlaufen. Entscheidend ist dabei der Abgleich zwischen analytischer Tiefe und Bedienbarkeit: Die Nutzeroberfläche setzt auf Filter, Heatmaps und zweidimensionale Projektionen, sodass Biologen ohne intensives Statistikstudium Hypothesen schneller testen können. Unter der Haube verbindet die Plattform klassische statistische Verfahren mit Machine-Learning-Ansätzen wie Clustering, Klassifikation und Feature-Selection. Durch modulare Erweiterungen soll sie sich u. a. für EHR-Daten oder molekulare Simulationen adaptieren lassen.

Aus Marktsicht ordnet sich Pan Hunter in einen breiteren Trend ein: Plattformanbieter wollen Datenflüsse standardisieren und Partnern schneller verwertbare Einsichten liefern. Evotec positioniert das System damit eher als B2B-„Enabler“ für Allianzen, in denen Effizienz und bessere Priorisierung über mehrere Projekte hinweg entscheidend sind. Konkurrenz sieht der Markt unter anderem bei Unternehmen wie Schrödinger, Recursion oder Atomwise, die ebenfalls auf KI-gestützte Prozesse und Datenverknüpfung setzen. Der Unterschied liegt oft weniger im Modellansatz als in der Integrationsfähigkeit: Unternehmen, die Omics, Screening und klinische Kontexte konsistent in Pipelines bündeln, erreichen schneller wiederholbare Ergebnisse. Branchenbeobachter erwarten deshalb einen wachsenden Wettbewerb um Daten-Workflows, nicht nur um einzelne Algorithmen.

Der historische Kontext macht die aktuelle Relevanz besonders greifbar. In den vergangenen Jahren sind viele Wirkstoffkandidaten-Programme daran gescheitert, dass KI-Modelle zwar gute Vorhersagen lieferten, aber im Alltag nicht sauber mit Datenqualität, Versionierung und nachgelagerten Entscheidungen zusammenspielten. Pan Hunter setzt genau hier an, indem es Hypothesenbildung und Projektarbeit eng verknüpft: Teams laden Daten aus mehreren Experimentreihen, wählen relevante Filter und lassen Muster auf Responder- und Non-Responder-Gruppen hinweisen. Das kann dazu führen, dass Moleküle früher verworfen oder gezielter intensiviert werden. CEO Dr. Werner Lanthaler wird in diesem Zusammenhang als Befürworter digitaler Plattformen beschrieben, die Partnerschaften für personalisierte Therapien beschleunigen sollen.

Für die Marktwirkung ist auch das Geschäftsmodell zentral. Pan Hunter erscheint in den beschriebenen Unternehmensgrafiken als Teil einer multimodalen PanOmics-Plattform, die von Genomics über Proteomics bis zu Metabolomics reicht. Statt als „Katalogprodukt“ zu funktionieren, ist die Infrastruktur darauf ausgelegt, Werte in Forschungsallianzen zu steigern: Pharmaunternehmen, akademische Einrichtungen und Stiftungen können gemeinsam an Zielstrukturen arbeiten oder bestehende Moleküle neu bewerten, während die operative Datenhoheit innerhalb der Partnerverträge geregelt bleibt. Damit entsteht ein indirekter Einfluss auf die Bewertung von Forschungs- und Servicekapazitäten: Pan Hunter selbst generiert typischerweise keinen sichtbaren separaten Retail-Umsatz, aber wirkt im Hintergrund auf Projektgeschwindigkeit und Ergebnisqualität.

Die Plattform wird dabei als skalierbare Cloud- oder On-Premise-Lösung innerhalb der Evotec-IT-Infrastruktur beschrieben. Für Partnerprojekte werden dedizierte Zugänge bereitgestellt: Externe Forscher greifen auf ausgewählte Datensätze zu, während sensible Rohdaten im Konzern verbleiben. Diese Architektur ist in der Praxis wichtig, weil sie Datenschutz, IP-Schutz und beschränkte Datenweitergabe zusammenbringt. Gleichzeitig soll die Bedienlogik so gestaltet sein, dass typische Forschungsfragen mit wenigen Klicks beantwortet werden können. Genau hier liegt ein organisatorischer Hebel: Wenn Analysis-Abläufe reproduzierbar und teilbar werden, sinkt die Abhängigkeit von einzelnen „Data Champions“ im Projekt.

Regulatorisch adressiert Evotec die Realität translationaler Forschung. Pan Hunter arbeitet zwar primär im präklinischen Kontext, aber Daten aus der Forschung können perspektivisch in klinische Programme einfließen. Daher betont Evotec in seinen Unterlagen validierte Pipelines und Audit-Trails, um Nachvollziehbarkeit sicherzustellen. In frühen Innovationsphasen reichen diese Mechanismen häufig schon aus, doch später werden GxP-Prozesse, formale Dokumentation und Validierungsanforderungen entscheidend. Interne Produktverantwortliche sollen Pan Hunter bewusst nicht als direktes klinisches Entscheidungstool positionieren, sondern als Unterstützer für Hypothesenentwicklung. Diese Abgrenzung hilft, den Compliance-Druck über den Entwicklungsverlauf hinweg sinnvoll zu steuern.

Der Ausblick für Unternehmen und Entwickler ist eindeutig: Wer in der KI-gestützten Wirkstoffsuche mitarbeiten will, sollte „Data Engineering“ und „Model Governance“ als zwei Seiten derselben Medaille betrachten. Pan Hunter zeigt, dass der nächste Wettbewerbsvorteil häufig in der Kombination aus skalierbarer Integration, modular erweiterbaren Analysefunktionen und nachweisbarer Nachvollziehbarkeit liegt. Für Allianzen bedeutet das: kürzere Feedback-Zyklen, bessere Priorisierung von Targets und potenziell weniger Umwege bis zur Auswahl von Biomarkersignaturen. Gleichzeitig steigt die Erwartung, dass Plattformen nicht nur „intelligent“, sondern auch robust in Audit-Kontexten sind. Wenn Evotec diesen Ansatz in mehreren Partnerprogrammen weiter verstetigt, dürfte die Plattform zunehmend als standardisierender Baustein in der Pipeline-Logik der Branche wirken.


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