KI-gestützte Wirkstoffentwicklung eröffnet neue Hoffnungen
In einem Gespräch zeigt Alex Zhavoronkov eine kleine, grünliche, diamantförmige Pille und erklärt, dass seine Firma diese entwickelt hat, um eine seltene, fortschreitende Lungenerkrankung zu behandeln. Der Wirkstoff, der noch nicht zugelassen wurde, hat jedoch in klinischen Studien vielversprechende Ergebnisse bei der Behandlung der idiopathischen Lungenfibrose (IPF) gezeigt. Dieser Erfolg ist das Resultat einer neuen Generation von Medikamenten, deren Entdeckung durch künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht wurde.
„Wir sind vielleicht am weitesten fortgeschritten“, sagt Dr. Zhavoronkov, Mitbegründer und CEO von Insilico Medicine, einem US-Start-up, das auf KI-gestützte Arzneimittelentwicklung setzt.
Der Wettlauf um KI-gestützte Medikamente
Immer mehr Unternehmen, sowohl Biotech-Firmen als auch große Pharmaunternehmen, setzen auf KI, um Aufgaben zu bewältigen, die traditionell den Arzneimittelchemikern oblagen. Auch Alphabet, die Muttergesellschaft von Google, hat 2021 das britische Unternehmen Isomorphic Labs gegründet, das sich auf KI-gestützte Arzneimittelentwicklung spezialisiert.
Demis Hassabis, CEO von Alphabet, erhielt in diesem Jahr den Nobelpreis für Chemie für ein KI-Modell, das bei der Entwicklung von Medikamenten von großer Bedeutung sein könnte. Chris Meier von der Boston Consulting Group (BCG) erklärt, dass KI die Entwicklung neuer Medikamente revolutionieren könnte, indem sie den langwierigen und kostspieligen Prozess beschleunigt und die Erfolgschancen erhöht.
Die Rolle der KI in der Arzneimittelforschung
Charlotte Deane, Professorin an der Universität Oxford, erklärt, dass KI dabei hilft, therapeutische Ziele auf molekularer Ebene zu identifizieren und Medikamente zu entwerfen, die diese Ziele anvisieren. Sie betont jedoch, dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine weiterhin entscheidend ist. Eine BCG-Analyse zeigt, dass bereits 75 KI-entwickelte Moleküle klinische Studien erreicht haben, was einen wichtigen Meilenstein darstellt.
Generative KI beschleunigt den Prozess
Generative KI, wie sie auch hinter ChatGPT steckt, entwirft Moleküle, die effizient getestet werden können. Das verringert den Aufwand, den Chemiker für die manuelle Synthese und Tests aufbringen müssen. Insilico Medicine, gegründet 2014, nutzt KI für Zielidentifikation, Molekülgestaltung und die Prognose von Erfolgschancen in klinischen Studien. Der IPF-Wirkstoff, der durch generative KI entworfen wurde, ist ein Beispiel für den Erfolg dieser Methode. Der gesamte Prozess dauerte nur 18 Monate statt der üblichen vier Jahre.
Herausforderungen bei der KI-Entwicklung
Die größte Herausforderung bei der Nutzung von KI in der Arzneimittelforschung ist der Mangel an Daten, auf denen die KI trainiert werden kann. Dies führt zu potenziellen Verzerrungen. Recursion Pharmaceuticals, ein weiteres Unternehmen, setzt auf automatisierte Experimente, um große Mengen an Daten zu erzeugen, die der KI beim Erkennen von Zusammenhängen helfen.
Ein weiteres von Recursion entwickeltes Molekül wird derzeit in klinischen Studien zur Behandlung von Lymphomen und soliden Tumoren getestet. Chris Gibson, Mitbegründer von Recursion, ist überzeugt, dass der entscheidende Durchbruch in der Branche dann kommen wird, wenn KI-entwickelte Moleküle auch klinische Studien erfolgreich abschließen.
