Boehringer Ingelheim und INSILICO biotechnology kooperieren in der systembiologischen Forschung
INSILICO biotechnology verfügt über eine breite Systembiologie-Plattform, die aus experimentellen und rechnergestützten Analyseverfahren besteht. In der Kooperation setzt INSILICO biotechnology seine Technologieplattform zur Erstellung eines Computermodells einer Säugerzelle (in silico-Säugerzellmodell) ein, das auch Daten aus gemeinsamen experimentellen Analysen integriert. Die bei dem Projekt erzielten Ergebnisse wollen beide Firmen gemeinsam nutzen. INSILICO biotechnology erhält sowohl einmalige als auch erfolgsabhängige Zahlungen. Weitere finanzielle Einzelheiten wurden nicht bekannt gegeben.
"Mit unserer Systembiologie-Plattform wollen wir Boehringer Ingelheim bei seinen Bestrebungen unterstützen, die Produktion von Biopharmazeutika in tierischen Zellkulturen zu optimieren", sagt Dr. Michel Dauner, Geschäftsführer von INSILICO biotechnology. Durch das breite Know-how, über das INSILICO biotechnology in der experimentellen und rechnergestützten Analyse intrazellulärer Signal-, Stoffwechsel- und Genregulationsvorgänge verfügt, lassen sich Schlüsselkomponenten und -prozesse in komplexen biologischen Netzwerken identifizieren. Dabei kommt die einzigartige Modellierungs- und Simulationssoftware INSILICO discovery zum Einsatz. Die gewonnenen Ergebnisse können sowohl für diagnostische Zwecke als auch bei der Entwicklung rationaler Metabolic Engineering-Strategien eingesetzt werden.
"Diese Kooperation stellt eine große Chance sowohl für INSILICO biotechnology als auch für Boehringer Ingelheim dar", sagt Dr. Ralf Otto, Leiter der Abteilung Zellbiologie bei der Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG. "Die Expertise von INSILICO biotechnology ergänzt ideal die langjährige Kompetenz von Boehringer Ingelheim in der Produktion mit tierischen Zellkulturen." Durch die Integration von in silico- und in vivo-Technologien wird es möglich, neue Entwicklungsmöglichkeiten zu identifizieren und die großen Chancen, die in der systembiologischen Analyse komplexer biologischer Netzwerke liegen, wahrzunehmen.
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