Mit KI auf der Suche nach Arzneistoffen

Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein ressourcen- und zeitintensiver Prozess, der größtenteils ins Leere läuft: Etwa 90 Prozent der Entwicklungsvorhaben sind erfolglos. Schon seit Jahren spricht die Pharmabranche deshalb von einem großen Potenzial von KI-Tools, die die Medikamentenentwicklung massiv beschleunigen sollen. Bislang ist davon allerdings nicht viel zu spüren. Das soll sich zeitnah ändern.

Einem Bericht des Wall Street Journals zufolge arbeiten mehrere große Pharmakonzerne bereits mit Hochdruck an der Entwicklung von Supercomputern, die bei der Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente helfen sollen.

Die Pharmabranche und Nvidia

Erst im Oktober vergangenen Jahres gab der für Insulinpräparate bekannte US-Konzern Eli Lilly eine Partnerschaft mit Nvidia bekannt. Erklärtes Ziel sei es, den leistungsstärksten Supercomputer der Branche zu entwickeln. Dabei sollen Komponenten der aktuellen GPU-Architektur Vera Rubin zum Einsatz kommen.

Vergangenen Januar wurde die Partnerschaft um eine fünfjährige Zusammenarbeit im Wert von bis zu einer Milliarde US-Dollar erweitert. Mitarbeiter beider Unternehmen sollen in einem neu geschaffenen Innovationslabor im Silicon Valley bereits mit KI-Tools auf der Suche nach neuen Arzneistoffen sein.

Der Pharmakonzern Roche arbeitet schon seit 2023 mit Nvidia zusammen. Im vergangenen März gab das Schweizer Unternehmen bekannt, die bestehende Zusammenarbeit um mehr als 3.500 Nvidia Blackwell GPUs zu erweitern – die bisher größte GPU-Ansammlung eines Pharmaunternehmens. Die Nvidia GPUs kommen in hybriden Cloud- und lokalen Umgebungen in den USA und Europa zum Einsatz. Mit ihnen sollen sowohl auf pharmazeutische Anwendungen spezialisierte KI-Modelle trainiert als auch Wirkstoffentwicklungen an einzelnen Standorten unterstützt werden.

Kein großer Durchbruch

Trotz einzelner Erfolge durch KI-Technologie: Die erhofften bahnbrechenden Erfolge in der Arzneimittelforschung sind bislang ausgeblieben. Das liege unter anderem daran, dass die Menge an wissenschaftlichen Trainingsdaten für medizinische KI-Modelle begrenzt sei, sagt Najat Khan, CEO des US-amerikanischen Biotechnologie-Unternehmens Recursion Pharmaceuticals, im Bericht des Wall Street Journals. Hinzu kämen die hohen Kosten für KI-gestützte Simulationen.

Recursion Pharmaceuticals wurde 2013 mit dem Ziel gegründet, KI-Modelle mit Bildern von Zellen zu trainieren. So sollen Krankheitsursachen nachvollziehbarer werden. Dadurch verspricht man sich, die Misserfolgsquote in der Wirkstoffforschung verringern zu können.

Kleinere Erfolge hat Recursion Pharmaceuticals mit seiner KI-Plattform schon erzielt. Mithilfe von KI wurde die Entwicklungszeit eines experimentellen Krebsmedikaments von vier auf anderthalb Jahre reduziert. KI trug auch dazu bei, herauszufinden, dass ein bestimmtes Protein im menschlichen Körper für eine Darmpolypenerkrankung relevant sein könnte. Der große Durchbruch blieb bislang aber aus: Auch 13 Jahre nach Gründung hat Recursion Pharmaceuticals kein KI-basiertes Medikament herausbringen können.

Erste Erfolge in Japan

Zwei japanische Pharmakonzerne konnten derweil mutmaßlich größere Erfolge erzielen. Laut Wall Street Journal soll der Arzneimittelhersteller Astellas KI genutzt haben, um das Medikament Setidegrasib zu optimieren. Das Arzneimittel soll gegen Bauchspeicheldrüsenkrebs helfen und befindet sich derzeit in der späten Phase klinischer Studien.

Der Konzern Takeda hat derweil ein Medikament zur Behandlung von Schuppenflechte erfolgreich klinisch getestet und plant, 2026 die Zulassung bei der Food and Drug Administration (FDA) zu beantragen. Der Wirkstoff wurde vom US-amerikanischen Unternehmen Nimbus Therapeutics mithilfe von KI entdeckt und anschließend an Takeda verkauft.

Große US-amerikanische Tech-Konzerne mischen derweil auch mit: Das von Googles KI-Abteilung DeepMind entwickelte AlphaFold soll mithilfe von maschinellem Lernen Proteinstrukturen vorhersagen können, die für die Entwicklung von Arzneien nützlich sein könnten. Im vergangenen April veröffentlichte OpenAI GPT-Rosalind. Das KI-Modell ist auf Biologie, Wirkstoffentdeckung und die Umsetzung von Forschungsergebnissen in der Gesundheitsversorgung zugeschnitten.

(rah)