Optimierte Arzneimittelentwicklung dank KI

by | Mar 11, 2024

Anhoren

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Studie belegt: Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und effektivere Therapien durch KI möglich. 

 

Eine aktuelle Studie der Plattform Lernende Systeme zeigt, dass KI die Arzneimittelentwicklung und personalisierte Medizin optimieren kann. Durch systematische Datenanalysen können Wirkstoffe schneller gefunden und Nebenwirkungen besser vorhergesagt werden. Beispiele zeigen, dass KI-basierte Ansätze Kosten und Zeit deutlich reduzieren. Dennoch gibt es Herausforderungen wie Datenlücken und regulatorische Hürden, die gemeistert werden müssen, um das volle Potenzial der KI-gestützten Forschung auszuschöpfen.

Klemens Budde und sein Team an der Berliner Charité zeigen mit ihren Untersuchungen mögliche Lösungsansätze für Herausforderungen in der Entwicklung neuer Medikamente auf. So ließen sich mit Hilfe von KI präzisere Vorhersagen hinsichtlich möglicher Nebenwirkungen treffen. Zudem sei eine Optimierung der chemischen Synthese, also der Herstellung von Arzneimitteln, und eine verbesserte Auswahl sowie Überwachung von Probanden in klinischen Studien möglich. Auch hinsichtlich personalisierter Therapien habe die Technologie große Chancen – etwa für die präzisere Anpassung der Krebsbehandlung an das individuelle Krankheitsbild mithilfe einer KI-gestützten Datenanalyse. 

Es zeigt sich: KI kann den gesamten Prozess von der Idee bis zur Markteinführung erheblich beschleunigen. Durch Big Data-Analysen werden relevante Muster schneller erkannt sowie passende Wirkstoffziele und -kandidaten identifiziert. Die Software AlphaFold von Google DeepMind ermöglicht beispielsweise Vorhersagen entscheidender Proteinstrukturen mit hoher Genauigkeit innerhalb von nur weniger Stunden. Dieser Prozess hätte bisher monatelange experimentelle Forschung erfordert. Zudem ist die Plattform Standigm in der Lage, die Identifizierung neuer Wirkmechanismen von Arzneimitteln von durchschnittlich 30 auf sieben Monate zu verkürzen. 

Signifikante Kosteneinsparungen durch KI-Unterstützung

Der traditionelle Entwicklungsprozess neuer Arzneimittel ist aber nicht nur zeitaufwändig, sondern auch kostspielig. KI bietet daher auch im Hinblick auf Kosteneinsparungen vielversprechende Möglichkeiten. Insilico Medicine entwickelte beispielsweise einen Wirkstoffkandidaten gegen Fibrose mit KI-Unterstützung für weniger als 850.000 US-Dollar, im Gegensatz zu den traditionellen Kosten von 664 Millionen US-Dollar. Insgesamt belaufen sich die Kosten für die Entwicklung neuer Arzneien durchschnittlich auf etwa 2,8 Milliarden US-Dollar. Verschärft werden diese Herausforderungen durch zunehmend komplexe Produkte, aufwendige Studiendesigns und die schwierige Rekrutierung von Teilnehmern für klinische Studien. Pharmaunternehmen zögern daher oft, in die Entwicklung neuer Wirkstoffe zu investieren, insbesondere wenn diese nicht als profitabel angesehen werden. KI könnte hier als ein gangbarer neuer Weg sein.

Herausforderungen erfordern politische Unterstützung

Trotz dieser vielversprechenden Ergebnisse hinsichtlich Effizienz und möglichen Kosteneinsparungen gibt es jedoch weitere Hürden zu überwinden. Beispielsweise würden noch immer gesetzlicher Vorgaben fehlen, es gibt Probleme mit der Datenqualität und -verfügbarkeit und nicht immer sind Unternehmen bereit, Informationen zu teilen. Insbesondere gäbe es einen Mangel an Daten zur menschlichen Biologie, einschließlich Krankheitsmechanismen und der Wirkung von Arzneimitteln. Die Lösung könnte in der Nutzung von qualitativ hochwertigen Messwerten aus elektronischen Patientenakten oder Krankenkassendaten liegen. Diese würden jedoch eine entsprechende politische Unterstützung erfordern.

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