Big Pharma nutzt künstliche Intelligenz, um neue Wirkstoffentdeckungen voranzutreiben

Die weltweit führenden Pharmaunternehmen wenden sich der künstlichen Intelligenz zu, um das Geschäft mit der Suche nach neuen Medikamenten zu verbessern. GlaxoSmithKline hat am Sonntag einen neuen Deal über 43 Millionen US-Dollar in diesem Bereich vorgestellt.

Andere Pharmakonzerne, darunter Merck & Co, Johnson & Johnson und Sanofi, untersuchen ebenfalls das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI), um den Prozess der Wirkstoffentdeckung zu rationalisieren.

Ziel ist es, moderne Supercomputer und Systeme für maschinelles Lernen zu nutzen, um das Verhalten von Molekülen und die Wahrscheinlichkeit, dass sie ein nützliches Medikament herstellen, vorherzusagen und so Zeit und Geld für unnötige Tests zu sparen.

KI-Systeme spielen bereits in anderen High-Tech-Bereichen wie der Entwicklung von fahrerlosen Autos und Gesichtserkennungssoftware eine zentrale Rolle.

"Viele große Pharmaunternehmen erkennen allmählich das Potenzial dieses Ansatzes und wie er zur Verbesserung der Effizienz beitragen kann", sagte Andrew Hopkins, Geschäftsführer von Exscientia in Privatbesitz, der die neue Zusammenarbeit mit GSK bekannt gab.

Hopkins, der früher bei Pfizer arbeitete, sagte, das KI-System von Exscientia könne in etwa einem Viertel der Zeit und zu einem Viertel der Kosten traditioneller Ansätze Medikamentenkandidaten liefern.

Das in Schottland ansässige Unternehmen, das im Mai ebenfalls einen Vertrag mit Sanofi unterzeichnet hat, gehört zu einer wachsenden Zahl von Start-ups auf beiden Seiten des Atlantiks, die KI für die Arzneimittelforschung einsetzen. Andere sind die US-Firmen Berg, Numerate, twoXAR und Atomwise sowie die britische BenevolentAI.

"In den Augen von Pharma sind diese Unternehmen im Wesentlichen digitale Biotech-Unternehmen, mit denen sie Partnerschaften eingehen können und die zur Versorgung der Pipeline beitragen", sagte Nooman Haque, Leiter Life Sciences bei der Silicon Valley Bank in London.

"Wenn sich diese Technologie wirklich bewährt, werden Sie möglicherweise Fusionen und Übernahmen mit Pharma und eine engere Integration dieser KI-Engines in die Forschung und Entwicklung von Pharma sehen."

NOCH NACHGEWIESEN SEIN

Es ist nicht das erste Mal, dass sich Arzneimittelhersteller High-Tech-Lösungen zuwenden, um die Produktivität in Forschung und Entwicklung zu steigern.

Die Einführung des „Hochdurchsatz-Screenings“, bei dem Millionen von Verbindungen mithilfe von Robotern schnell getestet wurden, erzeugte Anfang der 2000er Jahre Berge von Blei, konnte jedoch insbesondere Ineffizienzen im Forschungsprozess nicht beheben.

Wenn es um KI geht, ist Big Pharma vorsichtig, da die Technologie noch nicht nachgewiesen hat, dass sie ein neues Molekül erfolgreich vom Computerbildschirm zum Labor zur Klinik und schließlich zur Marktreife bringen kann.

"Es muss noch bewiesen werden, aber wir denken definitiv, wir sollten das Experiment durchführen", sagte John Baldoni, GSK-Leiter für Plattformtechnologie und -wissenschaft.

Baldoni erhöht auch die internen KI-Investitionen beim Arzneimittelhersteller, indem er einige unerwartete Mitarbeiter mit entsprechender Erfahrung im Bereich Computer und Datenverarbeitung anstellt - einschließlich Astrophysiker.

Sein Ziel ist es, die Zeit von der Identifizierung eines Ziels für die Intervention von Krankheiten bis zum Auffinden eines Moleküls, das dagegen wirkt, von durchschnittlich 5.5 Jahren heute auf nur ein Jahr in der Zukunft zu verkürzen.

„Das ist eine Strecke. Aber als wir mehr darüber erfahren haben, was moderne Supercomputer leisten können, haben wir mehr Vertrauen gewonnen “, sagte Baldoni gegenüber Reuters. "Wir sind verpflichtet, die Kosten für Medikamente zu senken und die Zeit zu verkürzen, die erforderlich ist, um Patienten mit Medikamenten zu versorgen."

Anfang dieses Jahres hat GSK außerdem eine Zusammenarbeit mit dem US-amerikanischen Energieministerium und dem National Cancer Institute aufgenommen, um die präklinische Arzneimittelentwicklung durch den Einsatz fortschrittlicher Computertechnologien zu beschleunigen.

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