Darum gehts
Wer wissen wollte, wie KI die Pharmaforschung umpflügen wird, der musste sich dieser Tage das Anthropic-Briefing zu Claude for Life Sciences anhören. Die Crème de la Crème der weltweiten Pharmaindustrie gab sich virtuell die Klinke in die Hand, um beim neuen KI-Wunder aus dem Silicon Valley die beginnende AI-Revolution auszuloten.
Es waren da: Novartis-Konzernchef Vas Narasimhan, der dem KI-Senkrechtstarter seit Frühling auch als Verwaltungsrat dient, Aviv Regev, Chefin der frühen Pharmaforschung bei der Roche-Tochter Genentech und AI-Pionierin der ersten Stunde, sowie Chris Boerner, CEO des Onkologie-Champions Bristol Myers Squibb (BMS).
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In den knapp zwei Stunden ging es um alles: um ein strauchelndes Geschäftsmodell, für das KI als Brandbeschleuniger wie gerufen kommt. Darum, wie KI die Grenzen der Biologie neu definiert, wo sie am besten greifen wird und wo die Effizienzgewinne und die Hürden am grössten sind. Es ging um die gigantischen Chancen in der Pharmaforschung und um mögliche unerwünschte Nebenwirkungen wie die Tendenz der KI, Wissenschaftler in dem zu bestätigen, was sie bereits wissen; und darum, dass der Boden für Out-of-the-box-Denken, das in der Vergangenheit schon so oft am Anfang ganz grosser medizinischer Durchbrüche lag, noch steiniger werden könnte, als er in grossen Organisationen ohnehin schon ist. Ein Streifzug durch die Welt der Moleküle und des Big Money.
4 bis 6 Milliarden für ein neues Medikament
150 bis 200 Milliarden Franken verbrennen die grossen Pharmakonzerne jedes Jahr für die Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente, allen voran die beiden Basler Konzerne; für eine «Handvoll neuer Wirkstoffe», wie Vas Narasimhan beklagte. 4 bis 6 Milliarden kostet es mittlerweile, einen neuen Wirkstoff zu finden.
Nicht selten buttern Pharmakonzerne Hunderte Millionen in die Entwicklung eines Medikaments, um nach zwölf Jahren herauszufinden, dass es doch nichts taugt. Dass das nicht nachhaltig ist, wenn gleichzeitig die Gesundheitssysteme im roten Bereich drehen und selbst Donald Trump bei den Medikamentenpreisen die Reissleine zieht, liegt auf der Hand.
Da kommt eine neue Technologie, die geeignet ist, in der Biologie die nächste Stufe zu zünden, keine Sekunde zu spät. Anthropic-Mitgründer und CEO Dario Amodei, als hochdekorierter Biophysiker selbst vom Fach, verspricht nicht weniger als eine Verzehnfachung der Schlagkraft. Dank KI werde es gelingen, den Prozess dessen, was die Biologie unter normalen Umständen in den nächsten fünfzig bis hundert Jahren erreicht hätte, auf fünf bis zehn Jahre zu komprimieren, sagt er. «Die altbekannte wissenschaftliche Schleife wird implodieren», sagt Zubair Jandali, sein Head of GTM (Go to Market) Healthcare and Life Sciences.
Gemeint ist jenes lange Intervall, das nach der Durchführung eines Experiments verstreicht, um die Datenberge zu sichten und auszuwerten. Es geht um einen Zeitraum, der oftmals ein Vielfaches des eigentlichen Versuchs in Anspruch nimmt – kostbare Arbeitszeit hochqualifizierter Forscher, die nichts mit kreativer Arbeit zu tun hat. «Ihre Wissenschaftler werden endlich wieder das machen können, was sie am besten können: die richtigen Fragen stellen», verspricht Zubair Jandali.
Kampf gegen die Verzögerungen
Drei Formen von «Latenz» machten der forschenden Pharmaindustrie zu schaffen, sagt der Life-Science-Verantwortliche des KI-Unternehmens der Stunde. Die ersten beiden – die Zeit der Suche nach Molekülen und die Zeit der Vorbereitung der Laborexperimente – machten fast 40 Prozent aller Verzögerungen im gesamten Prozess aus, rechnet Jandali vor. Dank der Algorithmen von Claude Sciences liessen sich diese auf null reduzieren.
Schwieriger wird es naturgemäss bei den organisatorischen Latenzen, überall dort, wo man den cleanen Bereich der technologischen Systeme hinter sich lässt. Dazu gehören die Rekrutierung geeigneter Patienten für klinische Studien, Abstimmungen mit Behörden und die Durchführung der Testreihen in Spitälern. Doch selbst in diesen unwegsamen Gewässern versprechen die neuen KI-Modelle spürbare Beschleunigung.
Beim Testen der Sicherheit – eine Grundvoraussetzung jedes neuen Moleküls – leistet KI bereits heute Gewaltiges. Ein Wirkstoffkandidat glänzt in der Petrischale, absolviert die Tierversuche und scheitert dann krachend in der ersten klinischen Phase, wenn er zum ersten Mal echten Menschen verabreicht wird. Das kommt inzwischen deutlich weniger häufig vor. «Wir sind dramatisch besser geworden darin, die Toxizität und Verträglichkeit neuer Wirkstoffe rein rechnerisch zu prognostizieren», sagt Genentech-Forscherin Aviv Regev.
Bei der Roche-Tochter gehen heute nur noch halb so viele Moleküle neu in die klinische Forschung, entsprechend weniger müssen aussortiert werden, weil sich Sicherheitsprobleme zeigen. Das revolutionäre Rezept dafür heisst «Lab in the Loop» – ein kontinuierlicher Kreislauf, in dem KI Vorhersagen trifft, das Labor diese in schnellen, automatisierten Tests validiert und die Ergebnisse wieder an die KI zurückspielt und diese verfeinert.
Angst vor dem «narzisstischen Albtraum»
Bleiben die Kehrseiten der KI-Verheissung. Eine der grössten Gefahren moderner KI-Modelle ist ihre Tendenz, den Nutzer primär zu bestätigen und seinen Hypothesen zuzustimmen, anstatt ihn herauszufordern. Für die Pharmaforschung, wo Kreativität unerlässlich ist, ist das ein Risiko. Ihr Albtraum sei ein narzisstischer Kreislauf, in dem die Pharmaforschung in einem Mittelmass der optimierten Vorhersagbarkeit stecken bleibe, sagte Aviv Regev. Denn auch mit KI bleibe die Innovationskraft des menschlichen Hirns unerreichbar.
Dass sie damit recht hat, zeigt GLP-1, der Wirkstoff in Abnehmspritzen wie Wegovy, der bereits seit einigen Jahren die Pharmaindustrie auf den Kopf stellt. Ohne Lotte Bjerre Knudsen, die Pharmaforscherin bei Novo Nordisk, die den Wirkstoff gegen Übergewicht einsetzte, würden damit wohl noch immer nur Diabetiker behandelt. Und Millionen Menschen würden weltweit vergeblich gegen überflüssige Pfunde ankämpfen. KI wird die Pharmaforschung revolutionieren. Damit sie erfolgreich bleibt, wird es also auch weiterhin kreative Köpfe brauchen.