Deep Learning · Drug Discovery · Bioinformatik

Christoph
Manitz

Doctoral Researcher in Deep Learning for Drug Discovery am ScaDS.AI Dresden/Leipzig. Protein-Ligand Interaction Fingerprints, GPU-beschleunigte Bildverarbeitung und High-Performance Computing.

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fingerprints.py

import torch
from model import InteractionNet

model = InteractionNet(
    atom_features=128,
    hidden_dim=256,
    num_layers=6
)

fingerprints = model.predict(
    protein=receptor,
    ligand=molecule,
    method="functional_atom"
)

Über mich

Ich bin Christoph Manitz, Doktorand am ScaDS.AI Dresden/Leipzig und dem Institut für Wirkstoffforschung der Universität Leipzig. Mein Forschungsschwerpunkt liegt auf Deep Learning von Protein-Ligand-Interaktions-Fingerprints basierend auf funktionalem Atom-Matching mit Anwendungen in der Wirkstoffforschung und im Proteindesign.

Zuvor habe ich meinen Master in Bioinformatik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena (Note 1,4) abgeschlossen, wo ich am Leibniz-Institut HKI Jena an GPU-beschleunigten Methoden zur Bilddekonvolution forschte. Mein Weg begann mit einem Informatikstudium an der Dualen Hochschule Sachsen Leipzig (Note 1,6) und Erfahrungen in der Systemadministration am Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie.

Deep Learning

Protein-Ligand-Interaktionen, Drug Discovery und Proteindesign

C++ / CUDA

GPU-beschleunigte Algorithmen und High-Performance Computing

Python

Datenanalyse, Scripting und wissenschaftliche Anwendungen

Genomanalyse

RNAseq-Analyse, Algorithmik und statistische Modellierung

Forschung & Projekte

C++CUDABildverarbeitungOpen Source

DeconvTool – Advanced Image Deconvolution

Open-Source Kommandozeilen-Tool für heterogene Bilddaten, inklusive Organ-on-Chip-Modelle. Ermöglicht die Anwendung regionsspezifischer PSFs für präzise Dekonvolution über verschiedene Probenbereiche. Unterstützt gemessene und synthetische PSFs, gitterbasierte Bildverarbeitung und mehrere Dekonvolutionsalgorithmen.

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C++CUDARichardson-Lucy3D

SQUID – Super Quick Image Deconvolution

Kompaktes High-Performance-3D-Dekonvolutionstool für große Mikroskopie-Datensätze. Unterstützt angepasste Point-Spread-Functions und Algorithmen wie Richardson-Lucy (RL) und RL mit Total Variation (RLTV). Schnelle und einfache Anwendung bei flexibler Konfiguration.

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Vergleichende Analyse von NoSQL-Datenbanksystemen

Vergleich von ElasticSearch und MongoDB im bioinformatischen Big-Data-Bereich. Analyse von Geschwindigkeit, Prozessorauslastung und Platzkomplexität.

NoSQLBig DataBachelorarbeit

GPS-Tracker mit GSM-Modem

Mikrocontroller-basierter GPS-Tracker mit Mobilfunk-Datenübertragung und Webinterface. Fokus auf Energieeffizienz und Ausfallsicherheit.

EmbeddedIoTGPS

GPS-Tracker mit LoRa-Modem

GPS-Tracker mit TTN-Anbindung über LoRa. Geodatenübertragung in einem LPWAN mit anschließender Verarbeitung und Darstellung im Webfrontend.

LoRaLPWANIoT

Privat

shxrt.de – Online-Shop

Kleiner selbst entwickelter Online-Shop – eines meiner frühen Webprojekte, entstanden lange vor der Ära von ChatGPT und KI-Assistenten.

PHPWebentwicklungE-Commerce

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FitForFit – Trainings-Tracker

Selbst gebautes Tool zum Erfassen und Auswerten von Trainingsdaten. Hilft bei der systematischen Dokumentation von Workouts und Fortschritten.

WebentwicklungFitnessTracking

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Berufserfahrung

seit 10/2025

PhD Student – ScaDS.AI Dresden/Leipzig

Deep Learning von Protein-Ligand-Interaktions-Fingerprints basierend auf funktionalem Atom-Matching für Anwendungen in Drug Discovery und Proteindesign. ScaDS.AI und Institut für Wirkstoffforschung an der ULE/UKL.

seit 10/2025

Mitglied des KünzeLab – Institut für Wirkstoffentwicklung, Universität Leipzig

Forschungsgruppe für computergestützte Wirkstoffentwicklung und Proteindesign.

04/2024 – 09/2025

Master-Student – Leibniz-Institut HKI Jena

C++ und automatisierte Bildverarbeitung. Entwicklung GPU-beschleunigter Dekonvolutionsmethoden für Mikroskopie-Daten.

04/2023 – 09/2025

Scientific Assistant – Friedrich-Schiller-Universität Jena

Institut für allgemeine Mikrobiologie, Fakultät Biowissenschaften. RNAseq-Analyse und Systemadministration.

10/2019 – 09/2022

Studentischer Mitarbeiter – Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie

Duales Studium. Mikrocontroller-Entwicklung und Systemadministration.

Ausbildung

10/2022 – 05/2025

Master of Science, Bioinformatics – FSU Jena

Note: 1,4 · Thesis: „Deconvolution with Optimized Local PSFs for High-speed Image recoNstruction (DOLPHIN)“ · Statistische Modellierung und Algorithmendesign