Bisherige Arzneimittelinformationen und deren elektronische Umsetzung haben noch erhebliche Defizite. Die individuelle Patientensituation (Geschlecht, Verträglichkeit oder spezifische genetische Merkmale, insbesondere bei Polymedikationen) wird in bisherigen Systemen noch zu wenig berücksichtigt. Ebenso fehlen häufig Daten zur Hemmung des aktiven Transports und zur subzellulären Biolokalisation von Arzneimitteln.

Dieses Projekt fokussiert auf die Pharmakotherapie von Patienten mit psychiatrischen Erkrankungen, denn in diesem Feld stellen Therapieabbrüche aufgrund unerwünschter Wirkungen sowohl unter klinischen als auch unter Kostengesichtspunkten ein besonderes Problem der Arzneimitteltherapie dar. Psychiatrische Erkrankungen gehören zu den besonders häufigen und schweren Erkrankungen überhaupt.

In diesem Projekt wird mit Hilfe eines chemoinformatischen Ansatzes, der die chemische Struktur und physikochemische Eigenschaften der Wirkstoffe berücksichtigt, ein daten- und modellgetriebenes Softwaremodul zur individualisierten, optimierten Pharmakotherapie für den ambulanten und stationären Bereich konzipiert, implementiert und evaluiert.

Der Ansatz beruht auf der für den Anwender transparenten Integration dreier Säulen:

1. dem existierenden, in Datenbanken verfügbaren Wissen über Arzneimittel(wechsel)wirkungen,
2. den klinischen Patientendaten für die individualisierte Therapie,
3. strukturbasierten, chemoinformatischen Modellen, die mit maschinellen Lernverfahren erstellt werden.