Prof. Christian Conrads Forschung wurde immer von der automatischen Erstellung von Zellphänotypen in Mikroskopen angetrieben. Er leistete Pionierarbeit bei der maschinell erlernten Erkennung von Zellmorphologien in biologischen Hochdurchsatzanwendungen als integraler Bestandteil mikroskopischer Systeme. Insbesondere entwickelte er die Softwareunterstützung und APIs verschiedener Weitfeld- und konfokaler Mikroskope, um Online-Zeitraffer oder räumliche Auflösung auf der Grundlage klassifizierter Zellbilder in Perturbations-Screens auszulösen. Kürzlich begann er damit, Einzelzellsequenzierungstechniken mit bildbasiertem Screening zu kombinieren, zunächst in Organoiden. Mit dem Aufkommen der In-situ-Sequenzierung direkt an Proben konzentrierte er seine Studien auf Mikrogewebe und Gewebeschnitte, die mit Hilfe der Lichtblattmikroskopie (SPIM) in 3D abgebildet werden. Sein Ziel ist es, anderen internationalen Gruppen die Anwendung dieser neuen Forschungsmethoden, einschließlich Deep-Learning-Methoden, zu erleichtern und solche Technologien für die Diagnose von Patienten nutzbar zu machen.