Die fortschreitende Entwicklung künstlicher Intelligenz reißt Barrieren ein und verändert die Geschäftswelt, von der Unterstützung bei der Programmierung bis hin zu Chatbots im Kundenservice. Doch während viele Branchen von KI profitieren, steht die Pharmabranche vor der Herausforderung, ob die Technologie ihr größtes Problem – die effiziente Entwicklung neuer Medikamente – lösen kann.
Trotz enormer Investitionen in die Forschung benötigt die Entwicklung neuer Arzneimittel meist ein Jahrzehnt oder länger. Insitro, ein 2018 gegründetes Unternehmen aus Süd-San Francisco, gehört zu den Vorreitern auf diesem Gebiet. Die Firma nutzt maschinelles Lernen, um riesige Datensätze chemischer und biologischer Marker zu analysieren und so die Wirkstoffforschung zu beschleunigen. Insitro hat bereits Verträge mit Pharmaunternehmen wie Eli Lilly und Bristol Myers Squibb geschlossen, um Medikamente für Stoffwechselkrankheiten, neurologische Zustände und degenerative Erkrankungen zu entwickeln.
Die Mitgründerin und Geschäftsführerin von Insitro, Daphne Koller, erläutert die Herausforderungen der Arzneimittelforschung. Sie betont, dass das Hauptproblem darin liege, dass man versuche, in Systeme einzugreifen, die nur unzureichend verstanden werden. Kollers Unternehmen zielt darauf ab, die Komplexität heterogener Krankheiten zu entschlüsseln und neue Interventionsmodi zu finden, die spezifische Patientengruppen ansprechen.
Koller hebt hervor, dass parallel zur KI-Revolution eine stille Revolution in der quantitativen Biologie stattfindet. Fortschritte in dieser Disziplin erlauben es, biologische Systeme wie Proteine und Zellen mit bisher unerreichter Genauigkeit zu messen. Doch bei der Menge an Daten stoßen menschliche Wissenschaftler an ihre Grenzen. Die KI kann helfen, subtile Unterschiede wahrzunehmen, die für die Entwicklung gezielterer therapeutischer Ansätze entscheidend sind.