Wie erkennt ein synthetischer Rezeptor selektiv ein Gastmolekül? Wie verändert ein responsives Polymer seine Struktur mit Temperatur, pH-Wert oder Ladungszustand? Von der einzelnen Bindungsstelle bis zur kollektiven Selbstorganisation in Mizellen und Mikrogelen beantworten wir diese Fragen mit verschiedenen Ansätzen (QM, MM, SQM ; MC und MD) mit etablierten Softwarepaketen und eigens entwickelter Software. Ein Simulationsprotokoll ist dabei selbst Gegenstand der Entwicklung: Screening-Workflows, Konformerensuche und die Auswertung großer Datenmengen automatisieren wir zunehmend mit agentischen, LLM-gestützten Methoden, mit denselben Ansprüchen an Nachvollziehbarkeit und menschliche Verifikation wie an jedem anderen Rechenverfahren.
Supramolekulare Erkennung
Wie akkurat muss eine Rechnung bzw. die gewählte Methode sein, um eine belastbare Aussage über Bindungsstärke oder Selektivität zu treffen, und wie lange dürfen wir dafür warten? Künstliche und natürliche Rezeptoren binden ihre Gastmoleküle über ein Zusammenspiel vieler schwacher Wechselwirkungen (Van-der-Waals-Wechselwirkungen, Wasserstoffbrücken), von denen keine einzelne allein entscheidet. Selbst für klar definierte, niedermolekulare Systeme ist die Berechnung aufwendig. Wir benchmarken deshalb systematisch schnelle Methoden gegen teure Referenzrechnungen (DLPNO-CCSD(T)) und suchen den Punkt, an dem zusätzliche Rechenzeit keine zusätzliche Aussagekraft mehr bringt.
Makromolekulare Chemie
Ab wann verhält sich eine einzelne Polymerkette anders als das Kollektiv, das Tausende von ihnen gemeinsam bilden? Oberhalb einer kritischen Konzentration lagern sich Ketten zu geordneten Aggregaten zusammen, und wie sie dabei ein Gastmolekül aufnehmen, hängt nicht von einer einzelnen Bindungsstelle ab, sondern von der Architektur der ganzen Kette und den äußeren Bedingungen: Temperatur, pH-Wert, Ladungszustand. Monte-Carlo- und Molekulardynamik-Simulationen verbinden diese Frage mit den strukturellen Untersuchungen der Arbeitsgruppe Plamper auf atomarer Ebene.
Methoden und Software
Das Methodenspektrum reicht von etablierter Quantenchemie (DFT, WFT, semiempirische Methoden wie GFN2-/GFN1-xTB) über Kraftfelder (GFN-FF,) bis zu modernen Sampling-Ansätzen: Metadynamik und ihre Varianten für die Konformerensuche, Monte-Carlo-Simulationen für die Selbstorganisation ganzer Ketten. Für produktive QM-Rechnungen setzen wir auf etablierte externe Programme, vor allem ORCA und CP2K, und binden sie über eigene Werkzeuge in automatisierte Workflows ein. Für GFN-Rechnung setzen wir auf unsere eigene Implementierung in curcuma. Maschinelles Lernen kommt zunehmend hinzu, vor allem als erklärbares, unsicherheitsbewusstes Modell für die kleinen, heterogenen Datensätze, die in dieser Chemie typisch sind.
Software
curcuma – Quantenchemie, Kraftfelder und Konformerensuche in einem C++-Werkzeug. Native GFN2-/GFN1-xTB- und GFN-FF-Implementierungen mit GPU-Beschleunigung über CUDA und ROCm.
qurcuma – Qt-basierte Visualisierung und Interaktion für curcuma, unter anderem Grundlage der Molekülvisualisierung in VirtMolSim.
SupraFit – Bestimmung von Bindungskonstanten aus Titrationsexperimenten (NMR, ITC), statistisch abgesichert. Globale und lokale Anpassung für beliebige Bindungsmodelle (1:1, gemischte Modelle, Dimerisierung). Monte-Carlo- und F-Test-basierte Konfidenzintervalle, Cross-Validation und Reduction Analysis prüfen, ob ein Modell die Daten überhaupt trägt, nicht nur, wie gut es passt.
ALIMA – RAG-basiertes System für KI-gestützte, quellenverifizierte Textauswertung: Ein Sprachmodell wählt nur aus tatsächlich gefundenen, geprüften Treffern, statt frei zu erfinden. Entwickelt für die Sacherschließung an der Universitätsbibliothek Freiberg, als Beispiel für agentische Workflows.
Projekte
- VirtMolSim
VirtMolSim ist ein Lehrprojekt, in dem Moleküle in Echtzeit mit haptischem Feedback erfahrbar gemacht werden. Für den Einsatz auf Consumer-VR-Hardware ebenso wie im Mixed Reality-Space der Universitätsbibliothek. Gefördert durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (Freiraum 2026, 04/2026–03/2028), gemeinsam mit der Universitätsbibliothek „Georgius Agricola".
- EdUp (2025)
- TWINS project on collaborative teaching DE-UA
Lehrkooperation der Dnipro University of Technology und TUBAFdigital
Chemie-Sommercamp
- Im Chemie-Sommercamp können Schülerinnen und Schüler Einblick in das Studium der Chemie an der TUBAF erhalten
Kurzbiographie Conrad Hübler
- 2025 Mitwirkung am sächischen Bibliothektspreis für "ALIMA - Train-the-Trainer"
- seit 2023 Postdoktorand, AG Plamper (Physikalische Chemie), TU Bergakademie Freiberg
- seit 2022 Fachreferent für Naturwissenschaften, Universitätsbibliothek TU Bergakademie Freiberg
- 2021–2022 Wissenschaftlicher Mitarbeiter, AG Straßner (Physikalische Organische Chemie), TU Dresden
- 2021 Promotion (Dr. rer. nat., summa cum laude), TU Bergakademie Freiberg
- 2016 Georgius-Agricola-Medaille, TU Freiberg: verliehen aufgrund ”hervorragender Leistungen während des Studiums”
- 2015–2020 Wissenschaftlicher Mitarbeiter, AG Mazik (Organische Chemie), TU Bergakademie Freiberg
- 2015 Landesgraduiertenstipendium
Lehrveranstaltungen
- Molekülmodellierung und Quantenchemie (Vorlesung und Seminar), jährlich im Sommersemester
- Theoretische Konzepte der Molekül- und Elektronenstruktur chemischer Verbindungen (Vorlesung), jährlich im Wintersemester
- Literaturrecherche und Künstliche Intelligenz (Vorlesung), Modul Naturwissenschaftliche Infomedien, jährlich im Wintersemester
- Microcredential: Modeling Interactions of High Molecular Weight Compounds, gemeinsam mit der Dnipro University of Technology, und TUBAFdigital (2025)
Das Team
- Dr. rer. nat. Conrad Hübler
- M. Sc. Lena Bussmann Fuentes
- B. Sc. Gerd Gehrisch
- Anja Voigt
Abschlussarbeiten
Themen für Abschlussarbeiten (Bachelor, Masterarbeiten sowie Projekt- und Studienarbeiten etc für Studierende der Chemie und angewandte Naturwissenschaft) gibt es zu verschiedenen Themen. Als Beispiele
- Analyse von biologisch relevanten supramolekularen System mit verschiedenen theoretischen Methoden
- Parametrisierung von Coarse-Graining-Potentialen für Polymer
- Weiterentwicklung des GFN-FF für chemische Reaktionen
- Softwareentwicklung und Machine-Learning-Unterstützung in SupraFit
Laufende Arbeiten:
- Gerd Gehrisch (Masterarbeit): Machine-Learning-Vorhersagemodell für Komplexbildungskonstanten von künstlichen Kohlenhydratrezeptoren
- Anja Voigt (Diplomarbeit): Monte-Carlo-Simulation der Faltung von Diblock-Copolymeren (in Kooperation mit Felix Plamper)
Abgeschlossene Arbeiten:
- Gerd Gehrisch (Bachelorarbeit, 2024): Berechnung von Dipolmomenten aus Partialladungen in curcuma
- Anja Voigt (Studienarbeit, 2024): Monte-Carlo-Simulation der Faltung von Diblock-Copolymeren (in Kooperation mit Felix Plamper)
- Wiebke Hadwich (Projektarbeit, 2023): Monte-Carlo-Simulation zur Konformation und Flexibilität einer Polymerkette (in Kooperation mit Felix Plamper)
- Eric Franke (Studienarbeit, 2020): Methoden zur Analyse supramolekularer Wechselwirkungen (Im Institut für Organische Chemie)
Publikationen (Auswahl)
- Hübler, C. "ALIMA – Ein RAG-basiertes System zur LLM-gestützten Sacherschließung: Prototypentwicklung und erste Erfahrungen aus der Praxis." Bibliothek Forschung und Praxis 2026, 2, S. 197–216. 10.1515/bfp-2026-0014
- Voigt, A.; Strauch, C.; Höfken, T.; Wahab, M.; Hadwich, W.; Barner-Kowollik, C.; Hübler, C.; Schneider, S.; Plamper, F. A. „Following the Formation of Single-Chain Nanoparticles Generated by Interblock Crosslinking within Diblock Copolymers", Soft Matter 2026, 22, 3393–3402. 10.1039/D5SM01153A
- Neubert, R.; Schumann, E.; Schildknecht, V.; Lehmann, A.; Rosenfeldt, S.; Hübler, C.; Plamper, F. A. „Structural Changes of Flexible, Small-Sized Polycationic Microgels Upon Interaction With Hexacyanoferrate(III)", Macromolecular Chemistry and Physics 2026, 227(4), e00493. 10.1002/macp.202500493
- Fuhrmann, B.; Hübler, C.; Mazik, M. „Use of Halogenated Units for the Construction of Artificial Carbohydrate Receptors", Molecules 2026, 31(8), 1237. 10.3390/molecules31081237
- Hübler, C. „Analysing binding stoichiometries in NMR titration experiments using Monte Carlo simulation and resampling techniques", PeerJ Analytical Chemistry 2022, 4, e23. 10.7717/peerj-achem.23
- Hübler, C. „SupraFit – An Open Source Qt Based Fitting Application to Determine Stability Constants from Titration Experiments", Chemistry Methods 2022. 10.1002/cmtd.202200006
- Köhler, L.; Hübler, C.; Seichter, W.; Mazik, M. „Binding modes of methyl α-D-glucopyranoside to an artificial receptor in crystalline complexes", RSC Advances 2021, 11(36), 22221–22229. 10.1039/d1ra03390e
