KI-Technologien revolutionieren die Pharma-Biotech-Branche
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI)-Technologien sorgt für Aufsehen in der Pharma-Biotech-Branche. Unternehmen wollen die Arzneimittelentwicklung beschleunigen, indem sie auf KI zurückgreifen, in der Hoffnung, Zeit und Kosten signifikant zu reduzieren. Dieser Trend setzt sich fort, trotz einiger Skepsis hinsichtlich der Wirksamkeit von KI in der klinischen Testphase, wo die Ergebnisse unsicherer sind als in der frühen Entdeckungsphase.
Innovative Ergebnisse durch die Nutzung von KI in der Pharmabranche
Ein herausragendes Beispiel eines Unternehmens, das KI erfolgreich in die Arzneimittelentwicklung integriert, ist Pharos iBio. Gegründet im Jahr 2016, hat sich Pharos iBio auf die Entdeckung innovativer Medikamente für seltene und schwer zu behandelnde Krankheiten unter Verwendung von Big Data und KI-Algorithmen spezialisiert. Derzeit unterhalten sie Forschungs- und Entwicklungszentren in Südkorea sowie Tochtergesellschaften in Australien und den USA, die sich auf klinische Studien, FDA-Zulassungen und Partnerschaften zur Markterweiterung konzentrieren.
‚Chemiverse‘ – Eine hochmoderne KI-Plattform zur Arzneimittelentwicklung
‚Chemiverse‘, die firmeneigene Plattform des Unternehmens, basiert auf Deep Learning und fortschrittlichen Algorithmen wie AlphaFold und ist darauf ausgerichtet, den Prozess der Arzneimittelentwicklung zu optimieren. Sie verfügt über eine umfangreiche Datenbank mit Proteinstrukturen und Verbindungen, die bei der neuartigen Wirkstoff-Screening und der Identifizierung von Leitstrukturen helfen.
Kosten- und Zeitersparnis bei der Entwicklung von Therapien für Eierstockkrebs
Pharos iBio hat erhebliche Kosten- und Zeitersparnisse bei ihrer Forschung und Entwicklung von Therapien wie PHI-101-OC, einer Behandlung für Eierstockkrebs, nachgewiesen. Im Vergleich zu Branchendurchschnittswerten erzielten sie eine Reduzierung der Kosten um 80,3 % und der Zeit um 63,6 %.
Spezialisierung auf Orphan- und unheilbare Krankheiten
Das Unternehmen hat strategisch auf Orphan- und unheilbare Krankheiten fokussiert, bei denen klinische Studien eine dreifache Erfolgswahrscheinlichkeit im Vergleich zu häufigeren Erkrankungen nahelegen. Zwei vielversprechende Medikamente, PHI-101-AML und PHI-501, haben bereits die Bezeichnung Orphan Drug Designation der FDA erhalten, wobei PHI-101-AML auf Kurs ist, bis 2025 eine bedingte Verkaufszulassung zu erhalten.
Biologische Marker – Der Weg zur beschleunigten Arzneimittelzulassung
Die Implementierung von Biomarkern in der Arzneimittelentwicklung war ein weiterer Fortschritt für Pharos iBio, der die Erfolgsraten verdoppelt hat. BRAF-Inhibitoren für Darm- und Hautkrebs sind Beispiele dafür und wurden innerhalb von 8 Jahren von der FDA zugelassen, was deutlich schneller ist als der herkömmliche Zeitrahmen.
Externe Zusammenarbeit fördern
Pharos iBio setzt sich für „Open Innovation“ ein und arbeitet mit Top-Experten wie Donald Small, Professor für Onkologie an der Johns Hopkins Medicine, zusammen, um bei modernsten Entwicklungen in der Arzneimittelentwicklung auf dem neuesten Stand zu bleiben. Diese Herangehensweise hat eine Erfolgsrate von etwa dreimal höher im Vergleich zu traditionellen Methoden der Arzneimittelentwicklung erbracht und zeigt damit ihre Wirksamkeit.
Vorteile von KI in der Arzneimittelentwicklung:
– Tempo: KI kann riesige Datenmengen viel schneller analysieren und synthetisieren als herkömmliche Methoden der Arzneimittelentdeckung.
– Kosteneffizienz: KI-Techniken reduzieren die Kosten der Arzneimittelentwicklung, indem sie das Scheitern bereits im frühen Prozess vorhersagen und so teure spätere Stadien vermeiden.
– Verbesserte Genauigkeit: Algorithmen wie Deep Learning verbessern die Vorhersagegenauigkeit für Wirkstoffziel-Interaktionen, was zu effektiveren Medikamenten führt.
Nachteile von KI in der Arzneimittelentwicklung:
– Begrenzte Interpretierbarkeit: KI-Systeme, insbesondere Deep-Learning-Modelle, können wie „Black Boxes“ wirken und bieten wenig Einblick in ihre Schlussfolgerungen.
– Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Effektivität von KI hängt stark von der Menge und Qualität der verfügbaren Daten ab, was ihren Einsatz in Bereichen einschränken kann, wo Daten knapp sind.
– Regulatorische Herausforderungen: Regulierungsbehörden passen sich noch an die schnellen Fortschritte in der KI an, was Zulassungen verzögern und Compliance-Herausforderungen stellen könnte.
Herausforderungen und Kontroversen bei der KI-gesteuerten Arzneimittelentwicklung:
1. Integration in vorhandene Systeme: Die Integration von KI in etablierte Prozesse der pharmazeutischen F&E kann aufgrund von Unterschieden in Workflows, Kultur und Expertise herausfordernd sein.
2. Regulatorische Prüfung: Es kann Skepsis von Regulierungsbehörden hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Gültigkeit KI-gesteuerter Erkenntnisse geben.
3. Ethik und Bias: Die Möglichkeit von Voreingenommenheit in KI-Algorithmen aufgrund von voreingenommenen Trainingsdaten ist eine Sorge, die die Sicherheit und Effektivität von durch KI entwickelten Medikamenten beeinträchtigen könnte.
In diesem Zusammenhang könnten folgende Fragen aufkommen:
– Wie wirkt sich KI auf die Identifizierung neuartiger Wirkstoffziele aus?
– Auf welche Weise kann KI das Design klinischer Studien optimieren?
– Welche ethischen und regulatorischen Aspekte sind bei der Nutzung von KI in der Arzneimittelentwicklung zu beachten?
– Wie werden Patientenprivatsphäre und Datenschutz berücksichtigt, wenn KI eingesetzt wird?
– Kann KI genutzt werden, um die Medizin zu personalisieren und Behandlungen individuell auf Patienten zuzuschneiden?
Zusammenfassend lässt Pharos iBio das transformative Potenzial von KI bei der Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und bei Durchbrüchen in der Behandlung von Orphan- und unheilbaren Krankheiten erkennen. Die pharmazeutisch-biotechnologische Branche muss jedoch verschiedene Herausforderungen angehen, darunter ethische Überlegungen, Datenqualität und die Integration in bestehende Infrastrukturen. Die Vorteile in Bezug auf Kosteneinsparungen, gesteigerte Effizienz und potenzielle Auswirkungen auf Patientenpositionieren KI jedoch als ein wichtiges Instrument für zukünftige Fortschritte.
Für zusätzliche Informationen zu Unternehmen, die KI in der Arzneimittelentwicklung einsetzen, können Sie die jeweiligen Websites besuchen:
– Ein führendes Unternehmen auf diesem Gebiet: Atomwise
– Ein weiterer bekannter Akteur: BenevolentAI