Die Entwicklung neuer Medikamente gehört zu den teuersten und schwierigsten Herausforderungen der modernen Wissenschaft. Oft dauert es Jahre, bis ein Medikament marktreif ist, und viele Kandidaten erreichen niemals die Patienten. In den letzten Jahren jedoch hat die Künstliche Intelligenz (KI) begonnen, diesen Prozess zu transformieren und wird zunehmend zu einem unentbehrlichen Bestandteil der Forschung und Entwicklung in der Pharmazie.
Die Rolle von KI in der Medikamentenentwicklung
KI ermöglicht es Wissenschaftlern, große Mengen möglicher Moleküle effizient zu durchsuchen, um die wenigen zu finden, die die richtigen Ziele ansprechen, stabil im menschlichen Körper sind und in großem Maßstab hergestellt werden können. Unternehmen wie AstraZeneca setzen KI-gestützte Designstrategien ein, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und die Erfolgschancen zu erhöhen.
Beschleunigung der Prozesse
Die Senior Vice Presidentin von AstraZeneca, Puja Sapra, erläutert, dass alle Phasen der Medikamentenentwicklung, von der Gestaltung über die Herstellung bis hin zu Tests und Analysen, nun rechnerisch unterstützt werden.
„Die Entwicklungszyklen werden kürzer, während Produktivität und Innovation zunehmen“, sagt sie.
Dank einer KI-gestützten Herangehensweise können Wissenschaftler ihre Ressourcen gezielt auf die vielversprechendsten Kandidaten konzentrieren. Dies führt zu einer schnelleren Iteration und der Möglichkeit, Krankheiten anzuvisieren, die bisher als unheilbar galten.
Komplexe Fragestellungen im Design von Medikamenten
Neben der Beschleunigung der Timelines wird KI auch für die Entdeckung völlig neuer Klassen von Medikamenten verwendet. Zukünftige biologisch-molekulare Arzneimittel könnten mehrere Ziele gleichzeitig anvisieren oder therapeutische Wirkstoffe präzise an bestimmte Zellen abgeben.
Multi-spezifische Medikamente
Das erforderliche Design für solche komplexen Arzneimittel erfordert eine gleichzeitige Optimierung vieler Variablen. Mit Hilfe KI-gestützter Modelle könnten diese immer komplexeren biologischen Arzneimittel entwickelt werden. Sapra führt aus:
„Die Technologie kann helfen zu identifizieren, welche zwei oder drei Ziele auf Basis der zugrunde liegenden Biologie priorisiert werden sollten.“
Der Datenvorsprung
Jede KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde. Im Bereich der Arzneimittelentdeckung bedeutet dies, dass es reichlich hochwertige biologische Daten benötigt. Experimente liefern wertvolle Einblicke, unabhängig davon, ob sie erfolgreich sind oder nicht.
„Daten sind unser Alleinstellungsmerkmal“, erklärt Sapra.
AstraZeneca hat umfangreiche und proprietäre Datensätze aufgebaut, die molekulare Strukturen, Bindungsmaße, Sicherheitsprofile und Produktionsergebnisse umfassen. Dieses Reichtum an Daten ermöglicht es, KI-Modelle mit aussagekräftigeren Datensätzen zu verfeinern.
Aufbau einer autonomen Entdeckungsmaschine
Um all diese Daten effizient zu nutzen, errichtet AstraZeneca eine „Labor der Zukunft“-Anlage in Cambridge, Massachusetts. Diese Einrichtung wird KI und robotergestützte Automatisierung nutzen, um ein kontinuierliches, geschlossenes Entdeckungssystem zu schaffen.
Sapra erklärt den vergleichbaren Ansatz zu einem selbstfahrenden Auto, bei dem KI Vorhersagen trifft und Roboter Systeme Experimente durchführen.
Automatisierte Systeme für die Medikamentenentwicklung
Diese automatisierten Systeme werden in der Lage sein, wöchentlich Tausende von molekularen Wechselwirkungen zu testen. Auf diese Weise können Daten auf eine Weise generiert werden, die herkömmliche Arbeitsabläufe nicht erreichen können und die frühen Entwicklungszeiten von Arzneimitteln erheblich beschleunigen kann.
Der nächste Schritt: Medikamente von Grund auf neu erzeugen
Sapra hebt hervor, dass das ultimative Ziel für KI in der biologischen Arzneimittelentdeckung die „de novo“-Entwicklung ist, bei der KI vollständig neue Proteinsequenzen generiert, die gezielt auf die gewünschten Arzneimittel-Eigenschaften abgestimmt sind.
„Wir befinden uns auf dem besten Weg zu einem vollständig KI-generierten Biologikum“, sagt Sapra. „Es ist nur eine Frage der Zeit.“
Herausforderung der Sicherheit
Eine der größten Herausforderungen bei dieser Entwicklung ist die Vorhersage der Sicherheit von KI-generierten Molekülen im menschlichen Körper. AstraZeneca nutzt virtuelle klinische Versuche, um moderne Zellsysteme und mikroskalige Organmodelle als Testumgebungen zu verwenden.
Sapra fügt hinzu: „Blinde Flecken, die zwischen den KI-generierten Designs und klinisch einsatzbereiten Kandidaten bestehen, können durch diese Systeme überwunden werden.“
Menschliche Talente aktivieren das Potenzial der KI
Doch nicht nur die Technologie steht im Vordergrund. Auch menschliche Talente spielen eine entscheidende Rolle. Wissenschaftler arbeiten eng mit KI-Systemen zusammen, um deren Ergebnisse zu testen und zur Verbesserung beizutragen.
„In der Zukunft werden Modelle Moleküle entwerfen und Wissenschaftler werden mit den Systemen zusammenarbeiten, um diese Moleküle zu testen“, erklärt Sapra.
Fazit: Die Kombination von KI und menschlicher Expertise
Mit der Kombination von fortschrittlicher KI-Technologie und tiefgreifendem wissenschaftlichen Know-how kann die Arzneimittelentwicklung revolutioniert werden. Die biologischen Medikamente, die wir heute entwickeln und die wir morgen entwerfen, hängen von dieser Kombination ab.
Diese Technologie hat das Potenzial, eine breite Palette von Krankheiten zu behandeln und Patienten erheblich zu helfen. Der Weg dahin erfordert jedoch klare Strategien, um die Herausforderungen, die damit verbunden sind, zu meistern und das volle Potenzial der KI in der Arzneimittelentwicklung auszuschöpfen.
