Die Entdeckung und Entwicklung
von Arzneimitteln hat sich seit den Tagen, in denen bekannte
natürlich vorkommende Toxine (z. B. in Pilzen oder Pflanzen)
iterativ gegen Krankheitsziele eingesetzt wurden, bis eine
therapeutische Wirkung beobachtet wurde, stark weiterentwickelt.
Die Biologie wird schnell digital, da die Kosten für die
Gensequenzierung rapide sinken. Große Mengen an maschinenlesbaren
Daten bieten jedoch sowohl die Möglichkeit, neue Erkenntnisse zu
gewinnen, als auch eine gewaltige Herausforderung, da die
Ableitung dieser Erkenntnisse mit den ständig wachsenden
Datenmengen immer schwieriger wird. Außerdem wird es immer
schwieriger, einen umfassenden Überblick über die wichtigsten
Entwicklungen in benachbarten Forschungsbereichen zu behalten, was
bei der kreativen Entwicklung von Arzneimitteln oft von Nutzen
sein kann. Jüngste Studien haben diese Herausforderung
hervorgehoben und schätzen, dass fast 80 % der medizinischen Daten
nach ihrer Erstellung unstrukturiert und ungenutzt bleiben (Kong,
2019). Kann die KI, die in anderen Bereichen wie Cloud Computing
und Cybersicherheit erhebliche Fortschritte erzielt hat, auch in
der Arzneimittelentwicklung eine wertvolle Rolle spielen?
Leistungsfähigkeit von KI
Theoretisch sind die
Erforschung und Entwicklung von Arzneimitteln genau die Art von
Problemen, die sich gut für den Einsatz intelligenter
Automatisierung eignen sollten. So gibt es beispielsweise etwa
1.060 mögliche Kombinationen von Wirkstoffmolekülen, was ein
attraktives Optimierungsproblem für KI darstellt, die darauf
ausgerichtet werden können, potenzielle Leitverbindungen zu
erkennen und die Validierung des Wirkstoffziels und des Designs
der Wirkstoffstruktur vorzunehmen. Diese Aufgabe kann sowohl
vorwärts als auch rückwärts gerichtet sein. Die Leistungsfähigkeit
der KI wird durch die Tatsache veranschaulicht, dass ein
Forscherteam von BenevolentAI in nur vier Tagen Baricitinib als
potenzielle Covid-19-Behandlung identifizierte. Das Medikament von
Eli Lilly, das normalerweise zur Behandlung von rheumatoider
Arthritis eingesetzt wird, könnte sowohl das Covid-19-Virus als
auch die Entzündungsreaktion des Körpers auf dieses Virus
bekämpfen. Es war das erste Mal, dass die künstliche Intelligenz
ein bestehendes Medikament entdeckte, um ein neues Problem
anzugehen.
Viele Unternehmen haben den
greifbaren Nutzen der intelligenten Automatisierung erkannt und
machen sich diese zunutze. Noch im Jahr 2020 verfügte Pfizer
beispielsweise nicht über die Mittel, um eine seiner Bibliotheken
mit Daten zu 4,5 Mrd. kommerziell erhältlichen Wirkstoffen
automatisch zu durchsuchen. Jetzt kann das Unternehmen die gesamte
Datenbank innerhalb von 48 Stunden durchsuchen, was die
Identifizierung potenzieller neuer Medikamente erheblich
beschleunigt.
Laut Deep Knowledge Analytics
(2H2019) gibt es weltweit über 170 KI-gestützte Forschungs- und
Entwicklungsunternehmen (F&E) und 35 große F&E-Zentren,
die KI einsetzen. Eine Deloitte-Umfrage aus dem Jahr 2019 ergab,
dass über 40 % der Start-ups in der Arzneimittelforschung KI
nutzen, um chemische Repositorien nach potenziellen
Arzneimittelkandidaten zu durchsuchen, 28 % nutzen KI, um neue
Zielmoleküle zu finden, und 17 % nutzen sie für computergestütztes
Moleküldesign. Miraz Rahman, Professor für medizinische Chemie am
King's College London, glaubt, dass innerhalb des nächsten
Jahrzehnts alle großen Pharmaunternehmen KI in die
Arzneimittelforschung integriert haben werden.
Gleichgewicht zwischen
Mensch und Maschine
Wichtig ist, dass derzeit kaum
die Erwartung besteht, dass die KI die menschliche Expertise
ersetzt. Vielmehr wird die KI als eine Möglichkeit gesehen, diese
zu verbessern. Fachexperten sind von entscheidender Bedeutung bei
der Definition von Daten für die KI-Analyse und bei der
Peer-Review und End-to-End-Verifizierung der Ergebnisse. Darüber
hinaus kann KI, wie jedes andere leistungsfähige Werkzeug auch,
für schändliche Zwecke eingesetzt werden, wenn sie nicht
kontrolliert wird. In einer kürzlich durchgeführten Demonstration
wurde ein KI-Modell mit einer Reihe von Molekülen trainiert und
mit der Aufgabe betraut, zu berechnen, wie sie so angepasst werden
können, dass sie zunehmend giftiger werden. Das Ergebnis war
beunruhigend: Innerhalb weniger Stunden hatte das Modell über 40
000 potenziell schädliche Moleküle vorgeschlagen.
Die Arzneimittelforschung ist
nur eine Phase in dem umfassenderen Prozess der Zulassung neuer
Medikamente. Wie bei der Entdeckung gibt es auch bei anderen
Teilen des Prozesses eigenartige Ineffizienzen, die verbessert
werden könnten. Die Gensequenzierung wird in Bezug auf
Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten immer besser. Illumina ist
der dominierende Akteur in der Branche, aber Newcomer wie Oxford
Nanopore treiben die Innovation weiter voran. Bei der
Zellmanipulation gibt es dramatische Fortschritte, die von
Unternehmen wie Berkeley Lights vorangetrieben werden. Andernorts
hat Genmab hervorragende Fortschritte im Bereich des
Antikörper-Screenings erzielt. CROs wie Icon schließlich
ermöglichen es großen Pharmaunternehmen, einen Teil der schweren
Arbeit auszulagern und sich auf die komplexeste Forschung zu
konzentrieren. Jeder Teil der Wertschöpfungskette erfährt
Verbesserungen und trägt zu einem größeren Ganzen bei.
Die Arzneimittelforschung ist nach wie vor ein wichtiger Teil des gesamten Arzneimittelentwicklungsprozesses, der sich potenziell gut dafür eignet, dass geschulte Automatisierung eine größere Rolle spielt. Mit dem richtigen Gleichgewicht zwischen Mensch und Maschine und den entsprechenden Kontrollen zur Sicherstellung der strikten Einhaltung der Aufgabenstellung dürfte die KI eine immer wichtigere Rolle bei der Entdeckung neuer Medikamente spielen. Die Zukunft der Arzneimittelforschung sieht rosig aus - Hippokrates wäre stolz darauf, wie weit wir es gebracht haben.
Marktkommentar von Euan Ker, Sustainable Investment Analyst bei Aegon Asset Management
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