Die Arbeitsgruppe für computergestütztes Wirkstoffdesign unter der Leitung von Univ.-Prof. Gerhard Wolber beschäftigt sich mit der in-silico Vorhersage und Rationalisierung von Arzneistoffwirkungen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der der Entwicklung von effzienten Algorithmen für virtuelles Screening, der Validierung von computergestützten Methoden, der Bio-Aktivitätsprofilierung sowie liganden- und strukturbasierter Modellierung. Machine Learning und künstliche Intelligenz sind seit Jahren fester Bestandteil unserer Forschung. Mechanistische, dreidimensionale Vorhersage der Interaktion von organischen Verbindungen mit biologischen Makromolekülen ermöglicht rationale Erklärungen biologischer Wirkung und eine zielgerichtete Auswahl und Entwicklung von Wirkstoffkandidaten, wodurch universitäre Forschung praxisnah und industrierelevant wird.