Von Forschungs-Code zu skalierbarem Protein-Design

Executive Summary

Unser Produkt- und Engineering-Team unterstützte ein aufstrebendes Biotechnologieunternehmen dabei, ein bahnbrechendes KI-Modell zur Proteinentwicklung in eine skalierbare SaaS-Plattform mit echter Wirkung zu transformieren. Die wissenschaftliche Grundlage – ein leistungsfähiges KI-Modell, das Proteine effizienter entwirft und optimiert als herkömmliche Methoden – hatte bereits im frühen Forschungsstadium überzeugt. Doch um das volle Potenzial dieser Innovation zu entfalten, fehlte eine robuste Infrastruktur, die den Einsatz im realen Anwendungskontext ermöglicht. In einer mehrjährigen Zusammenarbeit entwickelten unsere Teams eine cloud-native SaaS-Plattform, integrierten moderne MLOps-Pipelines und verwandelten das System in ein glaubwürdiges, investorenfähiges Produkt. Das Ergebnis: eine skalierbare Lösung, die den Weg von der Entdeckung im Labor bis zur Anwendung in der Wirkstoff- und Materialentwicklung massiv verkürzt – und gleichzeitig zur Sicherung einer Investitionsrunde in Höhe von 2 Millionen Euro beitrug.

Herausforderung

Das Gründerteam hatte ein hochmodernes KI-Modell entwickelt, das Proteine mit deutlich weniger Laborversuchen entwirft und optimiert. Die wissenschaftliche Wirkung war belegt, doch das Produktumfeld war fragil: Notebooks lagen in verschiedenen Repositories, Experimente waren schwer reproduzierbar, Onboarding neuer Wissenschaftler:innen dauerte Wochen und Investor:innen sahen keinen skalierbaren Geschäftsrahmen. Gesucht war ein Partner für Produkt und Infrastruktur, der Forschungs-Code in eine sichere, verlässliche SaaS-Plattform übersetzt – ohne die laufende Forschung auszubremsen.

Unsere Lösung

Unsere Zusammenarbeit begann mit einer engen Abstimmung zwischen den Fachexpert:innen des Biotech-Teams und unseren Produkt-, KI- und Software-Ingenieur:innen. Von Anfang an verfolgten wir das Ziel, eine Plattform zu schaffen, die sowohl technisch zuverlässig als auch klar in ihrer Wertkommunikation war – gegenüber Nutzer:innen wie auch gegenüber Investor:innen.

Im ersten Schritt wurde die SaaS-Plattform vollständig neu konzipiert und aufgebaut. Wir stellten ein dediziertes, funktionsübergreifendes Team aus Lead Engineers, Cloud-Infrastruktur-Spezialist:innen, QA, DevOps und Produktmanagement zusammen, um sicherzustellen, dass alle Komponenten – von der Benutzeroberfläche bis zur Backend-Architektur – höchsten Standards in Sicherheit, Skalierbarkeit und Betriebssicherheit genügen. Die Anwendung wurde cloud-native entwickelt und unterstützt elastisches Skalieren, zukunftssichere Erweiterungen und fein granulierte Zugriffskontrollen für sensible Forschungsdaten.

Parallel dazu arbeiteten wir eng mit dem Biotech-Team zusammen, um das bestehende KI-Modell zu verfeinern und weitere Modelle für neue Anwendungsfälle zu entwickeln. Durch den Aufbau von MLOps-Pipelines wurde ein kontinuierlicher Zyklus aus Training, Monitoring und Deployment ermöglicht – mit minimalem Betriebsaufwand und maximaler Modellqualität. So konnte sich die Plattform dynamisch weiterentwickeln, ohne an Stabilität zu verlieren.

Besonderes Augenmerk lag auf der nahtlosen Übersetzung zwischen wissenschaftlicher Anforderung und technischer Umsetzung. Unsere Teams agierten als Brücke zwischen Forschung und Engineering – und stellten sicher, dass biochemische Anforderungen präzise in digitale Workflows übertragen wurden. Das Ergebnis war eine Plattform, die nicht nur als Tool, sondern als erweiterbares System für angewandte Forschung fungiert – nutzbar sowohl für erfahrene Wissenschaftler:innen als auch für neue Zielgruppen im Bereich bioinformatischer Anwendungen.

Nach Abschluss der ersten Entwicklungsphase stand dem Unternehmen ein marktreifes SaaS-Produkt zur Verfügung, das Kund:innen onboarden, Live-Experimente durchführen und in Investorenpräsentationen genutzt werden konnte. Die technologische Reife der Plattform war ein entscheidender Erfolgsfaktor bei der Einwerbung von 2 Millionen Euro Wachstumskapital und legte den Grundstein für künftige Anwendungen in Medizin, Pharmazie und Materialwissenschaften.

Produkt- und Plattformfundament

• Architektur für eine mandantenfähige SaaS-Plattform mit strikter Tenant-Isolation, rollenbasiertem Zugriff und Audit-Trails für regulierte Labore.
• Frontend in TypeScript/React mit geführten Workflows, die Fachsprache und Parametertiefe für Laborteams vereinen.
• Instrumentierte Analytics und Billing-Hooks zur Unterstützung von Enterprise-Lizenzmodellen.

Integrierter MLOps-Stack

• Containerisierung der Kernmodelle inklusive reproduzierbarer FastAPI-Services und automatisiertem Dependency-Management.
• Kubeflow-Pipelines für Training, Evaluation und Deployment über Staging- und Produktionscluster hinweg.
• Experiment-Tracking mit MLflow und vollständige Lineage-Reports, um Ergebnisse für Wissenschaft und Regulatoren nachvollziehbar zu machen.

Workflow für translationales Arbeiten

• Projekt-Workspaces verbinden Simulationen mit Laboraufgaben, dokumentieren Entscheidungen, Annahmen und Notebook-Ausgaben.
• Domänenspezifische Templates für Enzymdesign, Antikörper-Affinität und Materialforschung beschleunigen neue Use Cases.
• Onboarding-Kits für Kund:innen mit sicherer Datenübernahme, Validierung und Monitoring, damit IP geschützt bleibt.

Ergebnisse

• 65 % schneller von Simulation zu Laborvalidierung, da Übergaben strukturiert und nachvollziehbar wurden.
• 4× mehr Deployments pro Quartal und damit schnellere Iterationszyklen für wissenschaftliche Durchbrüche.

Warum es zählt

Spitzenforschung braucht mehr als exzellente Modelle – sie braucht ein Produkt, dem Partner vertrauen. Unser Product, AI und Engineering Team schloss die Lücke zwischen Forschung und Kommerzialisierung, gab Wissenschaftler:innen intuitive Tools und bereitete das Unternehmen darauf vor, seine Plattform global zu skalieren.

Was Sie von einer Zusammenarbeit mit Dreamloop Studio erwarten können

Mit Dreamloop Studio arbeiten Sie mit einem Produkt- und KI-Engineering-Team, das wissenschaftliche Durchbrüche in praxistaugliche Software übersetzt. Wir helfen Deep-Tech-Teams und Biotech-Innovator:innen, ihre Ideen in marktreife Produkte zu überführen – mit robuster Infrastruktur, durchdachtem Produktdesign und integrierter KI. Unsere Teams sprechen die Sprache der Wissenschaft und des Codes – und ermöglichen so eine nahtlose Zusammenarbeit mit forschungsnahen Teams, während wir gleichzeitig skalierbare, sichere Plattformen liefern. Ob neuartige Therapeutika, bioinformatische Tools oder diagnostische Verfahren: Wir helfen Ihnen, die Lücke zwischen Labor und Markt zu schließen – mit Lösungen, die schneller einsatzbereit sind, zuverlässig funktionieren und bei Nutzer:innen, Partnern und Investor:innen Vertrauen schaffen.