GPU-beschleunigte Plattform vereinheitlicht fragmentierte Arbeitsabläufe und verkürzt wochenlange Analysen auf wenige Minuten

ANN ARBOR, Michigan, 7. Mai 2026 /PRNewswire/ -- Advaita Bio gab heute die Einführung von iSCanGuide bekannt, einer cloudbasierten Plattform, die entwickelt wurde, um große Datensätze der Einzelzell-Transkriptomik und der räumlichen Transkriptomik in biologisch aussagekräftige Ergebnisse umzuwandeln. Die Plattform basiert auf 20 Jahren validierter Wissenschaft und ist in die Flaggschiff-Plattform von Advaita, iPathwayGuide^™, integriert. Sie ersetzt fragmentierte Arbeitsabläufe durch eine einheitliche, GPU-gestützte Forschungsumgebung.

Einzelzell-Transkriptomik und räumliche Transkriptomik erzeugen komplexe Datensätze – doch die meisten Forscher setzen für deren Analyse weiterhin fragmentierte Tools zusammen, schreiben eigene Skripte, exportieren Daten zwischen Plattformen und verlieren Wochen durch manuelle Arbeitsabläufe. iSCanGuide beseitigt diesen Engpass mit einer einheitlichen, GPU-beschleunigten Umgebung, die Aufgaben, die früher Wochen dauerten, in wenigen Minuten erledigt. Die Plattform basiert auf derselben validierten Wissenschaft, die Advaitas Pathway-Analyseplattform zugrunde liegt und der weltweit mehr als 13 000 Forscher vertrauen.

„Forscher ertrinken in Daten und hungern nach Erkenntnissen", sagte Mike Mattacola, Geschäftsführer von Advaita Bio. „iSCanGuide verkürzt einen früher wochenlangen manuellen Prozess auf wenige Minuten, von Count-Matrizen über annotierte Zelltypen und räumlichen Kontext bis hin zur mechanistischen Pathway-Analyse in einer einzigen Plattform."

Hauptmerkmale und Kompatibilität:

• Interaktion in Echtzeit: GUI-gesteuerte No-Code-Oberfläche mit mehreren Navigationsmodi, zugänglich genug für Erstnutzer und leistungsstark für Expertenanalysen.
• Standardisierte Arbeitsabläufe nach bewährten Verfahren: Sie sorgen für Reproduzierbarkeit und Konsistenz über Experimente der Einzelzell-Transkriptomik und der räumlichen Transkriptomik hinweg, mit standardisierten, validierten Analysepipelines.
• Analyse der Einzelzell-Transkriptomik: Unterstützt nativ .h5ad, .h5, 10x CellRanger sowie ParseBio-Ausgaben und ermöglicht interaktive sowie iterative Analysen von der ersten Qualitätskontrolle und Filterung über Clustering, Annotation sowie Trajektorienanalyse, mit flexiblen Arbeitsabläufen, die sich in jeder Phase an die jeweiligen Daten anpassen.
• Analyse der räumlichen Transkriptomik: Erfasst die Genexpression in ihrem nativen Gewebekontext mit vollständiger Unterstützung für 10x Genomics Visium (Standard/HD) und Xenium. Räumliche Zellverteilungen lassen sich visualisieren und räumlich variable Gene identifizieren, und zwar innerhalb derselben Umgebung, die für Einzelzell-RNA-seq verwendet wird, ohne dass ein Datenexport erforderlich ist.
• Integrierte Rahmenwerke: Direkte Einspeisung in die firmeneigene Impact-Analysis-Methodik von iPathwayGuide™ für mechanistische Pathway-Analysen mit Einzelzellauflösung – dabei wird die Annotation von Zelltypen in einem einzigen Arbeitsablauf mit biologischer Interpretation auf Pathway-Ebene verbunden.
• Analyse der Zell-Zell-Kommunikation: Charakterisiert interzelluläre Signalnetzwerke durch die Identifizierung von Ligand-Rezeptor-Interaktionen und Kommunikationsmustern zwischen Zelltypen und zeigt auf, wie Zellen ihr Verhalten in ihrer nativen Gewebeumgebung koordinieren.

„Einzelzell-Analysen und räumliche Analysen waren bislang von Fragmentierung geprägt, mit zu vielen Tools, zu vielen Parametern und ohne Kontinuität zwischen Clustering und biologischer Interpretation. Die steile Lernkurve bedeutet, dass entscheidendes Fachwissen jedes Mal verloren geht, wenn ein Analyst das Team verlässt, und die Weitergabe von Ergebnissen ist schwieriger, als sie sein sollte", sagte Dr. Sorin Draghici, Gründer und wissenschaftlicher Leiter. „iSCanGuide ersetzt all das durch eine einzige Plattform, die Forscher von Count-Matrizen bis hin zu einem mechanistischen Verständnis von Pathways führt, mit sinnvollen Standardeinstellungen, Freigabe per Mausklick und vollständiger Erfassung jeder Einstellung. Die Plattform ist direkt mit der firmeneigenen Impact-Analysis-Methodik von iPathwayGuide verbunden, sodass der gesamte Arbeitsablauf in Minuten statt in Wochen durchlaufen wird."

Weitere Informationen zu iSCanGuide finden Sie auf unserer Website.

Informationen zu Advaita Bio

Advaita Bio entwickelt KI-gestützte Software für Pathway-Analysen, Varianteninterpretation und Einzelzellanalytik. Die Plattform genießt das Vertrauen von mehr als 13 000 Forschern und wird durch nahezu 20 000 Zitationen in begutachteten wissenschaftlichen Publikationen gestützt. Sie basiert auf zwei Jahrzehnten wissenschaftlich validierter Algorithmen, um biologische Erkenntnisse zu liefern, die herkömmliche Tools übersehen.

Medienkontakt

pr@advaitabio.com

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Google muss für falsche Angaben haften, die in der hauseigenen KI-gestützten Suchübersicht erscheinen. Das hat die auf Presse- und Äußerungsrecht spezialisierte 26. Zivilkammer des Landgerichts München I entschieden. In dem Verfahren hatten zwei Unternehmen beziehungsweise Verlage geklagt, nachdem sie in einer von Google bereitgestellten „Übersicht mit KI“ fälschlicherweise mit Betrugsmaschen, Abo-Fallen und unseriösen Geschäftspraktiken in Verbindung gebracht worden waren. Nach Auffassung der Richter entstand dieser Eindruck, weil die KI Informationen verschiedener Firmen vermischte und neue Zusammenhänge erfand.

Das Gericht stellte fest, dass die beanstandeten Vorwürfe in den von Google verlinkten Quellen nicht enthalten waren. Die KI-Übersicht habe eigenständige Aussagen erzeugt, die über eine bloße Wiedergabe externer Inhalte hinausgingen. Zwar waren die konkreten Texte zum Zeitpunkt der Entscheidung bereits aus den Suchergebnissen verschwunden. Die Kammer sah den Rechtsstreit dennoch nicht als erledigt an. Ausschlaggebend war, dass Google keine verbindliche Unterlassungserklärung abgegeben hatte und damit nach Ansicht des Gerichts die Gefahr fortbesteht, dass vergleichbare Aussagen erneut erscheinen.

Im Zentrum des Verfahrens stand die Frage, ob KI-Zusammenfassungen rechtlich wie klassische Trefferlisten zu behandeln sind. Google hatte argumentiert, das Unternehmen sei nicht selbst für die Datenverarbeitung verantwortlich und mache sich die Inhalte Dritter nicht zu eigen. Diese Sicht wies das Landgericht zurück. Eine KI-Übersicht sei keine reine Anzeige von Suchergebnissen, sondern ein eigener Inhalt des Unternehmens: Die KI fasse in eigenen Worten zusammen, werte inhaltlich aus und strukturiere die Informationen neu. Damit schaffe Google eigenständige, zurechenbare Aussagen, auf die die bisherige Rechtsprechung des Bundesgerichtshofs zur bloßen Linkanzeige nicht ohne Weiteres anwendbar sei.

Google verwies im Verfahren darauf, dass Nutzer die Quellen selbst prüfen könnten und Fehler bei KI-Antworten allgemein bekannt seien. Das ließ das Gericht nicht gelten. Falsche Aussagen würden nach seiner Auffassung nicht dadurch zulässig, dass sie sich im Nachhinein widerlegen lassen. Das Urteil könnte über den Einzelfall hinaus Signalwirkung für den Umgang mit KI-generierten Inhalten in Suchmaschinen und anderen Plattformen entfalten. Rechtskräftig ist die Entscheidung allerdings noch nicht; Google kann dagegen Rechtsmittel einlegen.