In einem Videogespräch hält Alex Zhavoronkov eine kleine, grüne, diamantförmige Pille hoch.
Sein Unternehmen hat diese entwickelt, um eine seltene, fortschreitende Lungenerkrankung ohne bekannte Ursache oder Heilung zu behandeln.
Das Medikament ist noch nicht zugelassen, zeigte aber in kleinen klinischen Studien beeindruckende Ergebnisse gegen idiopathische pulmonale Fibrose (IPF).
Diese Pille gehört zu einer neuen Generation von Medikamenten, deren Entdeckung durch künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht wurde.
„Wir können noch nicht sagen, dass unser Molekül als erstes durch KI entdeckt und zugelassen wurde“, sagt Dr. Zhavoronkov, Mitbegründer und CEO von Insilico Medicine. „Aber wir sind möglicherweise am weitesten fortgeschritten.“
Der globale Wettlauf um KI-gestützte Medikamente hat begonnen. Unternehmen setzen KI ein, um Aufgaben zu übernehmen, die traditionell menschliche Chemiker erledigten.
Sowohl kleine Biotech-Unternehmen, die auf KI setzen, als auch große Pharmakonzerne nutzen diese Technologie. Einige arbeiten alleine, andere kooperieren mit spezialisierten Firmen.
Ein prominenter Neuling ist Isomorphic Labs, ein KI-Medikamentenentwickler von Alphabet, der Muttergesellschaft von Google.
Demis Hassabis, der CEO von Isomorphic Labs, erhielt den diesjährigen Chemie-Nobelpreis für ein KI-Modell, das in der Medikamentenentwicklung nützlich sein könnte.
Potenzial und Herausforderungen der KI in der Pharmaindustrie
Die Medikamentenentwicklung mit KI könnte Patienten enorm helfen, sagt Chris Meier von der Boston Consulting Group (BCG).
Ein neues Medikament zu entwickeln dauert durchschnittlich 10 bis 15 Jahre und kostet über 2 Milliarden Dollar.
Etwa 90 % der Medikamente scheitern in klinischen Studien. KI könnte die Kosten senken, Zeit sparen und die Erfolgsquote erhöhen.
„Wir erleben eine neue Ära, in der KI im Zentrum der Medikamentenentwicklung steht“, sagt Charlotte Deane, Professorin für strukturelle Bioinformatik an der Universität Oxford.
Prof. Deane entwickelt frei verfügbare KI-Tools, die Pharmaunternehmen bei der Medikamentenforschung unterstützen.
Laut einer Analyse von BCG befinden sich mindestens 75 KI-entdeckte Moleküle in klinischen Studien. Viele weitere werden folgen.
„Dass diese Moleküle nun regelmäßig in Studien gelangen, ist ein großer Meilenstein“, sagt Dr. Meier. Der nächste, noch größere Meilenstein wird ihre Zulassung sein.
Es gibt jedoch noch keine klare Definition dafür, was ein „KI-entdecktes“ Medikament genau ist. Menschen spielen in jedem Schritt weiterhin eine entscheidende Rolle.
KI wird vor allem in zwei Bereichen eingesetzt, erklärt Dr. Meier.
Erstens bei der Identifikation molekularer Ziele, die das Medikament beeinflussen soll, etwa bestimmte Gene oder Proteine.
Zweitens bei der Entwicklung von Molekülen, die diese Ziele beeinflussen. Generative KI, ähnlich wie die Basis von ChatGPT, entwirft dabei mögliche Wirkstoffe.
Insilico Medicine nutzt KI in beiden Schritten und auch zur Vorhersage von Erfolgschancen in Studien. Diese Daten fließen direkt in die weitere Entwicklung ein.
Das Unternehmen hat derzeit sechs Moleküle in klinischen Studien. Dazu gehört ein Medikament gegen IPF, das bald in die nächste Studienphase gehen soll.
Insgesamt wurden 79 Moleküle für das IPF-Medikament getestet – ein Bruchteil der üblichen 500. Der gesamte Prozess dauerte 18 Monate statt der üblichen vier Jahre.
Datenmangel bleibt die größte Herausforderung für die Branche. Dieser kann in jedem Schritt der Medikamentenentwicklung Verzerrungen verursachen.
US-Unternehmen Recursion Pharmaceuticals löst dieses Problem durch automatisierte Experimente. Sie generieren riesige Datenmengen über menschliche Moleküle und trainieren KI-Modelle darauf.
Recursion entwickelte ein Molekül zur Behandlung von Lymphomen und soliden Tumoren. Dieses wird aktuell an Krebspatienten getestet.
„Der Durchbruch kommt, wenn KI-entdeckte Moleküle vermehrt Studien bestehen und die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöhen“, sagt CEO Chris Gibson.
Sobald das geschieht, wird laut Dr. Gibson klar sein: „Das ist die Zukunft.“
