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Branche

Beschleunigen der Arzneimittelforschung und -entwicklung

Erfahren Sie mehr über die Vorteile und Herausforderungen der Bereitstellung von KI-Lösungen in der gesamten Mehrwertkette.
Lösungen für Biowissenschaften erkunden

Steigerung der Effizienz und Innovation in der Pharmaindustrie mit KI

Erfahren Sie, wie KI die Arzneimittelforschung und -entwicklung transformieren kann, einschließlich der Reduzierung der Kosten für die Arzneimittelentwicklung und der schnelleren Bereitstellung lebensrettender Behandlungen für Patienten.

Das Wichtigste in Kürze

  • Die Pharmaindustrie befindet sich in einer bedeutenden Transformation, die durch KI ermöglicht wird.
  • Um medizinisches Fachpersonal und ihre Patienten besser unterstützen zu können, müssen Pharmaunternehmen die Prozesse der Arzneimittelforschung und -entwicklung beschleunigen und gleichzeitig die steigenden Kosten kontrollieren.
  • KI kann bei wichtigen Schritten des Wirkstoffforschungsprozesses helfen, darunter die Identifizierung von Krankheitsproteinen und die Analyse, welche Verbindungen am effektivsten mit den Proteinen interagieren.
  • KI optimiert auch den Prozess der Arzneimittelentwicklung, indem sie große Datenmengen analysiert, Muster erkennt und Ergebnisse vorhersagt.
  • Pharmaunternehmen, die KI einsetzen, müssen Herausforderungen wie die Aufrechterhaltung der Datenqualität und die Suche nach Mitarbeitern mit der richtigen Kombination aus technischen und wissenschaftlichen Fähigkeiten bewältigen. Erfahren Sie, wie KI-Agents Geschäftsvorgänge transformieren.
  • Mit Blick auf die Zukunft wird die Pharmaindustrie mehr Partnerschaften zwischen Pharma- und Technologieunternehmen sowie größere Investitionen in Medizintechnik und KI-Startups sehen.

Die steigenden Kosten neuer Medikamente

Die Art und Weise, wie Beschäftigte in Gesundheitsberufen Patienten versorgen, verändert sich rasant. Sie nutzen zunehmend personalisierte Patienteninformationen, um medizinische Entscheidungen zu treffen. Dieser Ansatz, der als Präzisionsmedizin bezeichnet wird, wird immer häufiger eingesetzt, da die Forschung sich mit komplexen Gesundheitsproblemen befasst und die Pharmaindustrie bestrebt ist, lebensrettende Medikamente in kürzerer Zeit und mit geringeren Kosten zu entwickeln.

Die Markteinführung eines neuen Medikaments ist für Pharmaunternehmen derzeit ein extrem langwieriger und teurer Prozess. Laut aktuellen Daten von Taconic Biosciences kostet die Entwicklung eines einzelnen Medikaments etwa 2,6 Milliarden USD und dauert über 10 Jahre. Und nach der Entwicklung erhalten 88 % der Kandidaten für neue Arzneimittel keine FDA-Zulassung.

Die gute Nachricht: KI hat ein großes Potenzial, den Prozess der Arzneimittelforschung und -entwicklung zu beschleunigen.

Wie KI die Arzneimittelforschung optimiert

Der erste Schritt bei der Entwicklung der meisten Arzneimittel ist die Synthese einer Verbindung, die an ein Zielmolekül gebunden ist und dieses modulieren kann. Meist handelt es sich um ein Protein, das Einfluss auf eine Erkrankung hat. Um die richtige Verbindung zu finden, prüfen Forschungsteams Tausende potenzieller Kandidaten. Sobald ein Zielmolekül identifiziert wurde, durchsuchen die Forscher riesige Bibliotheken ähnlicher Verbindungen, um die optimale Interaktion mit dem krankheitsrelevanten Protein zu finden.

Um an diesen Punkt zu gelangen, sind derzeit mehr als zehn Jahre und Hunderte Millionen US-Dollar erforderlich. Aber Medizintechnik auf der KI-Basis und Machine Learning (ML) kann den Prozess beschleunigen sowie den Zeit- und Kostenaufwand senken, den die Pharmaindustrie zur Entwicklung neuer Medikamente aufbringen muss. Die Vorteile dieser Technologien:

Molekülbibliotheken durchsuchen

Die Bibliotheken, die nach Molekülkandidaten durchsucht werden, sind so umfangreich, dass sie von Forscherteams kaum überprüft werden können. Dagegen kann KI potenzielle Zielverbindungen in großen Datensätzen schnell identifizieren und Hunderte von Laborarbeitsstunden einsparen.

Eigenschaften von Verbindungen voraussagen

Der herkömmliche Prozess der Arzneimittelforschung ist mit einem zeitaufwändigen Trial-and-Error-Verfahren verbunden. Medizintechniklösungen in Kombination mit KI und ML können diesen Prozess beschleunigen, indem sie die Eigenschaften potenzieller Verbindungen vorhersagen und sicherstellen, dass nur diejenigen mit der gewünschten Zusammensetzung für die Synthese ausgewählt werden. Dadurch entfällt die Erforschung von Verbindungen, deren Wirksamkeit unwahrscheinlich ist.

Neue Verbindungen entwickeln

Wenn das Screening nur wenige vielversprechende Ergebnisse liefert, kann die KI sogar vollständig neue Verbindungen vorschlagen, die den gewünschten Parametern entsprechen und eine höhere Erfolgschance bieten.

Wie KI Forscher unterstützt

Betrachten Sie, wie Forscher KI-Lösungen nutzen können, um wichtige Schritte im Prozess der Arzneimittelforschung zu unterstützen.

Forscher führen die folgenden Schritte aus:

Schritt 1: Identifizieren Sie ein Molekül, das als Ziel für einen Wirkstoff in Frage kommt.
Schritt 2: Führen Sie Experimente durch, um zu bestätigen, dass das Ziel an der Krankheitsprogression beteiligt ist.
Schritt 3: Identifizieren oder erstellen Sie eine Verbindung, die mit dem Ziel interagiert.
Schritt 4: Optimieren Sie den ausgewählten Verbund für Effizienz und Sicherheit.

Mithilfe von KI können sie folgende Aktionen ausführen:

Schritt 1: Finden Sie weitere potenzielle Ziele.
Schritt 2: Erhöhen Sie die Erfolgsrate von Experimenten.
Schritt 3: Schließen Sie Verbindungen aus, bei denen eine Wechselwirkung unwahrscheinlich ist.
Schritt 4: Beschleunigen Sie den Prozess mit intelligenter Analyse.

Wie wird KI in klinischen Studien eingesetzt?

Nach Aussage von Taconic Biosciences werden nur 12 Prozent der Arzneimittelkandidaten, die die Phase der klinischen Prüfung erreichen, von den Zulassungsbehörden genehmigt. Klinische Studien sind die längste und teuerste Phase bei der Arzneimittelherstellung. Sie umfassen mehrere Phasen der Erprobung am Menschen, wobei jede einzelne Hunderte oder Tausende von Probanden umfasst.

Der herkömmliche lineare Prozess randomisierter kontrollierter Studien (RCTs) hat sich seit Jahrzehnten nicht verändert. Es besteht ein Mangel an Flexibilität, Geschwindigkeit und analytischer Leistungsfähigkeit, die für das Präzisionsmedizinmodell erforderlich sind. Unternehmen haben es schwer, die richtigen Probanden zu finden – ganz zu schweigen von deren Anwerbung, Bindung und effektiven Verwaltung. Diese Prozessineffizienz trägt wesentlich zu den steigenden Kosten bei der Arzneimittelforschung und -entwicklung sowie zu niedrigen Zulassungszahlen bei. Es behindert auch Innovation.

Pharmaunternehmen können prädiktive KI-Modelle während der gesamten klinischen Studienphase für die Arzneimittelentwicklung einsetzen. KI unterstützt vom Konzept bis zur Datenanalyse folgende Aufgaben:

  • Identifizieren geeigneter Patienten durch Auswertung öffentlich zugänglicher Inhalte.
  • Bewerten der Leistung des Prüflabors in Echtzeit
  • Plattformübergreifende Automatisierung der Datenfreigabe
  • Bereitstellen von Daten für den Abschlussbericht
Die Kopplung von Algorithmen mit einer effektiven technischen Infrastruktur stellt sicher, dass der ständige Nachschub klinischer Daten bereinigt, aggregiert, gespeichert und effektiv verwaltet wird. Auf diese Weise können Forschungsteams die Sicherheit und Wirksamkeit des Medikaments besser einschätzen, ohne große Datasets aus dem Studienverlauf manuell sortieren und analysieren zu müssen.

Hindernisse bei der KI-Einführung in der Pharmaindustrie

Obwohl der Einsatz von KI in der Arzneimittelforschung und -entwicklung immer verbreiteter wird, bestehen weiterhin Hindernisse für die Akzeptanz. Im Folgenden sind einige Herausforderungen aufgeführt, denen Unternehmen häufig gegenüberstehen:

Datenqualität

Viele Branchen stehen vor der Herausforderung, dass unzureichende Daten die Nützlichkeit von KI und ML schnell schmälern können. In der Arzneimittelforschung führen minderwertige Daten dazu, dass die Medizintechnik unzuverlässig ist. Somit schneidet sie in Sachen Präzision, Zielorientierung oder Zeitersparnis nicht besser ab als herkömmliche Methoden.

Stimmung in der Branche

In den meisten Branchen hält sich der Mythos, dass Technologie menschliche Arbeitskraft irgendwann vollständig ersetzen wird. Die Pharmaindustrie bildet hier keine Ausnahme. Es stimmt zwar, dass KI große Datasets schneller analysieren kann, aber sie ist kein Ersatz für qualifiziertes menschliches Forschungs- und Klinikpersonal.

Fachkräftemangel

Die Implementierung von Medizintechnik in den Prozess der Arzneimittelentwicklung erfordert eine Reihe von Nischenkompetenzen. Um einwandfreie Daten und effiziente KI zu erhalten, benötigen Unternehmen Fachkräfte, die neben technischen Kenntnissen auch wissenschaftliches Verständnis für den Prozess mitbringen, z. B. in den Bereichen Arzneimittelentwicklung, Biologie und Chemie. Die ist eine große Herausforderung, die Unternehmen nur schwer erfüllen können.

Die Zukunft von KI in der Pharmaindustrie

Mithilfe von KI können Forscher innovativer arbeiten, Ärzte die Anforderungen der Präzisionsmedizin besser erfüllen und Pharmaunternehmen lebensverändernde Medikamente schneller auf den Markt bringen.

Aktuelle Trends deuten darauf hin, dass sich die KI-Transformation, die derzeit in der pharmazeutischen Industrie stattfindet, auch in Zukunft fortsetzen wird. Beispielsweise nehmen jedes Jahr die Partnerschaften zwischen Pharma- und Technologieunternehmen zu, ebenso wie die enormen Investitionen in Medizintechnik- und KI-Startups.

Große Pharmaunternehmen geben auch zunehmend Daten frei. MELLODDY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) ist ein Konsortium, das den Datenaustausch zwischen seinen zahlreichen Mitgliedern erleichtert. Dabei kommt ein Blockchain-basiertes System zum Einsatz, das es Unternehmen ermöglicht, geschützte Daten unter Wahrung der Vertraulichkeit auszutauschen. Die Forschung kann vorhandene Daten nutzen, um den Prozess der Arzneimittelforschung zu beschleunigen und die Entwicklungszeit um Jahre zu verkürzen.
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