Wie KI-basierte Arzneimittelherstellung die Spielregeln ändert
Bei der Arzneimittelforschung müssen Unternehmen lange Zeiträume und hohe Kosten in Kauf nehmen, um Arzneimittelzulassungen zu erhalten. Laut einer Studie aus dem Jahr 2022 liegt die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Markteinführung bei weniger als 10 %.
„Selbst kleine Fortschritte bei der Optimierung der Erfolgsdauer und bei der Verbesserung der Wahrscheinlichkeit eines klinischen Erfolgs sind wichtig, um Tausende von Krankheiten anzugehen, für die es heute keine bekannte Behandlung oder Heilung gibt“, schreibt Anthony Costa, Direktor für digitale Biologie bei NVIDIA , in einem HealthTech- Artikel .
Künstliche Intelligenz hilft bei der Prozesskontrolle während der Arzneimittelproduktion und kann die Markteinführungszeit verkürzen. Sowohl die Arzneimittelentdeckung als auch die Arzneimittelherstellung sind Teil der Pharma-KI.
„Pharma-KI bezieht sich auf die breite Anwendung von KI-Technologien in der gesamten Pharmaindustrie , von der Arzneimittelentdeckung über die Herstellung bis hin zur Vermarktung“, erklärt Dan Sheeran, General Manager für Gesundheitswesen und Biowissenschaften bei Amazon Web Services .
In der Produktion nutzen Pharmaunternehmen KI und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um Effizienz, Qualität und Zuverlässigkeit zu steigern, sagt Sheeran. Dazu gehört die vorausschauende Wartung von Geräten, um unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden, KI-gestützte digitale Zwillinge zur Echtzeit-Prozessüberwachung und -optimierung sowie KI-Agenten zur Orchestrierung von Simulationen und manuellen Aufgaben.
„Letztendlich kann KI in der Arzneimittelherstellung zu schnelleren Produktionszeiten, niedrigeren Kosten, qualitativ hochwertigeren Produkten, weniger Abfall und möglicherweise einer schnelleren Bereitstellung lebensrettender Medikamente für Patienten führen“, sagt Sheeran.
Mithilfe von KI kann Pfizer Anomalien erkennen und seinen Bedienern in Echtzeit Maßnahmen vorschlagen, um den Produktertrag um 10 % und die Zykluszeit um 25 % zu steigern, sagte Albert Bourla, Chairman und CEO von Pfizer, im Jahresbericht 2023 des Unternehmens.
Das Pharmaunternehmen führte seine generative KI-Plattform im Jahr 2023 ein. „KI-gestützte Herstellungsprozesse erhöhen den Durchsatz um 20 % und ermöglichen es uns, mehr Medikamente schneller an Patienten zu liefern“, sagte Bourla in dem Bericht.
Durch die Zusammenarbeit mit AWS konnte Pfizer die Entwicklung und Verteilung des COVID-19-Impfstoffs beschleunigen und den Impfstoff in 269 Tagen statt der üblichen 8–10 Jahre herstellen, so Lidia Fonseca, Chief Digital and Technology Officer von Pfizer.
Auf dem AWS Summit in Los Angeles am 22. November 2024 stellte Fonseca fest, dass Pfizers mRNA-Vorhersagealgorithmus 20.000 zusätzliche Impfstoffdosen pro Charge lieferte. Pfizers interne generative KI-Plattform Vox auf AWS-Cloud-Diensten ermöglichte dem Pharmaunternehmen den Zugriff auf große Sprachmodelle auf Amazon Bedrock und SageMaker.
„In der Fertigung verwendet Bedrock die optimalen Prozessparameter, um das zu identifizieren, was wir die goldene Charge nennen, und nutzt generative KI, um Anomalien zu erkennen und unseren Bedienern in Echtzeit Maßnahmen zu empfehlen“, sagt Fonseca.
Sie fügt hinzu, dass Pfizer durch den Einsatz von KI in einem Bruchteil der Zeit Daten und wissenschaftliche Inhalte suchen und zusammenstellen könne.
„Und Algorithmen generieren und validieren potenzielle Ziele, um unseren wissenschaftlichen Erfolg zu verbessern“, sagt Fonseca.
Moderna nutzte KI auch, um die Entwicklung seines COVID-19-Impfstoffs zu beschleunigen. Laut AWS setzte das Unternehmen AWS Internet of Things-, KI/ML- und Datenanalysedienste in einer vernetzten Umgebung ein, die intelligente biopharmazeutische Herstellungs- und Lieferkettenprozesse umfasste. KI-Algorithmen ermöglichten es Moderna auch, Qualitätskontrollanalysen zu automatisieren und den Zeitaufwand für manuelle Überprüfungen zur Verbesserung der Produktionsprozesse und Logistik zu reduzieren, stellt AWS in einer Fallstudie fest .
Novartis nutzt ML, um intelligente Herstellungsprozesse zu entwickeln. Mercks Manufacturing and Analytics Intelligence ist laut Sheeran eine KI-gestützte Plattform auf AWS, die zur Optimierung der Arzneimittelherstellungsprozesse entwickelt wurde.
KI in der Pharmazie und den BiowissenschaftenIm Oktober erhielt die UCSF School of Pharmacy im Rahmen der Initiative Advanced Research Projects Agency for Health Bundesmittel, um die Arzneimittelentwicklung mithilfe von KI zu beschleunigen. Biotech-Unternehmen können die Open-Source-Datensätze und -Modelle nutzen, die im Rahmen des Projekts von der gemeinnützigen Open Molecular Software Foundation und John Chodera, einem Computerchemiker am Memorial Sloan Kettering Cancer Center , entwickelt wurden.
UCSF plant, mithilfe von KI das Terrain unerwünschter oder gefährlich wirkender Moleküle zu kartieren. Durch die Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und die Senkung der Kosten können Forscher Probleme umgehen, die später im Entwicklungsprozess auftreten. Forscher verwenden ML, um vorherzusagen, wie Moleküle mit Anti-Zielen interagieren.
„Wenn man neue Moleküle entwickelt, muss man in der Lage sein, deren Eigenschaften vorherzusagen, etwa wie lange sie im Blutkreislauf verbleiben oder ob sie von Stoffwechselenzymen in der Leber zersetzt werden. Im Moment sind diese Vorhersagen gut, aber nicht überragend“, erklärt James Fraser, Leiter der Abteilung für Bioengineering und Therapiewissenschaften an den medizinischen und pharmazeutischen Fakultäten der UCSF . „Die Hoffnung besteht also darin, dass neue Fortschritte beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz – wenn sie mit den richtigen Daten gefüttert werden, die wir zu generieren hoffen – die Genauigkeit dieser Vorhersagen enorm steigern werden. So müssen wir weniger Moleküle synthetisieren, um zum gleichen Ziel zu gelangen, und können so die Arzneimittelentdeckung beschleunigen und billiger machen.“
Dan Sheeran General Manager für Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Amazon Web Services
Das Arzneimittelherstellerunternehmen Absci nutzt AMDs Instinct-Beschleuniger und ROCm-Software, um KI-Workloads zur Arzneimittelentdeckung zu unterstützen, wie etwa Abscis Antikörpertherapeutika der nächsten Generation. AMD sagt, dass Instinct-GPU-Beschleuniger und ROCm-Software Hochleistungsrechnen als Teil eines offenen Ökosystems ermöglichen . Am 8. Januar 2025 gab Absci bekannt, dass es von AMD eine Investition von 20 Millionen US-Dollar erhalten werde, um diese Forschung voranzutreiben und die Nachfrage nach KI-Anwendungen in der Arzneimittelentdeckung zu decken.
„Wir haben uns unter anderem auf das konzentriert, was wir als nicht medikamentös behandelbare Ziele bezeichnen“, sagt Sean McClain, Gründer und CEO von Absci. „Wenn man ein Ziel mit Medikamenten behandele, könne man den Signalweg verändern, der die zugrundeliegende Krankheit beeinflusst, und so eine mögliche Heilung oder Behandlung schaffen.“
Absci verwendet generative KI-Modelle, um Antikörper zu entwickeln, die sich an Krebsziele binden, die Signalwege verändern und den Krebs abtöten, so McClain. Er sagt, KI habe dazu beigetragen, die Zeit, die Medikamente bis zur klinischen Erprobung benötigen, von fünfeinhalb Jahren auf 18 bis 24 Monate zu verkürzen. Absci hat auf seiner KI-Plattform einen Antikörper gegen entzündliche Darmerkrankungen entwickelt.
Er sagt auch, dass Pharmaunternehmen KI-Modelle als Hilfe bei der Beantragung von Prüfanträgen für neue Arzneimittel bei der amerikanischen Gesundheitsbehörde Food and Drug Administration nutzen können, um die Genehmigung für Tests von Medikamenten an Menschen zu erhalten.
„Mit Blick auf die Zukunft gibt es noch viele Lücken, die KI noch nicht schließen konnte. Ich denke aber, dass dies mit der Zeit passieren wird. Aber ich denke, dass sie schon jetzt einen dramatischen Unterschied in der Art und Weise bewirkt, wie wir Medikamente entwerfen und entwickeln“, sagt McClain.
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Was Arzneimittelhersteller beim Einsatz von KI beachten solltenBeim Einsatz von KI in der Arzneimittelherstellung sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie über die Dateninfrastruktur verfügen, um die großen Datensätze zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, die KI erfordert, rät Sheeran. Er fügt hinzu, dass Unternehmen eine klare Strategie haben sollten, wie sie KI in den Workflow der Arzneimittelherstellung integrieren und KI validieren können.
„Unternehmen sollten auch Transparenz und Erklärbarkeit in ihren KI-Systemen priorisieren“, sagt Sheeran. „Bei AWS arbeiten wir rückwärts, ausgehend von den Bedürfnissen und gewünschten Geschäftsergebnissen unserer Kunden, um ihnen dabei zu helfen, diese Überlegungen zu berücksichtigen und KI-Lösungen verantwortungsvoll und effektiv zu implementieren.“
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